从 RPA 到自治代理的路径

一位曾经接收大量可疑活动警报的金融犯罪调查员，需要手动收集数据并在系统中进行繁琐的调查工作，以便筛除假阳性并草拟可疑活动报告（SARs）。今天，她接收到优先级警报，具有自动化研究和建议内容，可以在几分钟内生成 SARs。

一位零售类别规划师曾经花费数小时分析过去几周的报告，试图揭示哪些产品表现不佳以及为什么，现在使用 AI 提供深入的洞察，揭示问题领域并建议纠正措施，优先考虑最大程度的业务影响。工业维护工程师使用一个协同机，24/7 进行资产健康监测，预测问题并在机械或性能问题的早期阶段生成警告，减少了计划外的停机时间。

这些转变正在发生在今天的企业中，标志着一个根本性的转变：垂直应用程序结合预测、生成和新兴代理 AI，增强和转变工作流自动化，提供有针对性、复杂的功能，以解决比早期解决方案更复杂和更有背景的挑战。

Gartner 的 2024 年 新兴技术炒作周期 将自治 AI 列为当年前四个新兴技术趋势之一——有充分的理由。非 AI 代理需要用户定义 什么 需要自动化和 如何 执行，但结合预测、生成和即将推出的代理 AI 的应用程序可以从企业范围内的不同来源提取信息，加速和自动化重复任务，并为高影响行动提供建议。使用这些应用程序的企业实现更快、更准确的决策、快速问题识别和补救，以及预防措施，以防止问题从一开始就发生。

AI 代理代表了企业 AI 的下一个浪潮。它们建立在预测和生成 AI 的基础上，但在自治和适应性方面取得了显著的飞跃。AI 代理不仅仅是分析或内容生成工具——它们是能够独立决策、问题解决和持续学习的智能系统。这一进步标志着从 AI 作为支持工具到 AI 作为业务流程中的积极参与者的转变，能够启动行动并实时适应策略。

从 RPA 到自治代理的演进

传统上，RPA 用于重复、基于启发式的过程和低复杂度任务，具有结构化的数据输入。RPA 使用结构化输入和定义的逻辑来自动化高度重复的过程，如数据输入、文件传输和填写表格。预测和生成 AI 的广泛可用性解决了下一个层次的更复杂的业务问题，需要专门的领域专业知识、企业级安全性和集成多种数据源的能力。

在下一个层次上，AI 代理超越了预测 AI 算法和软件，具有自治操作、适应不断变化的环境和基于预编程规则和学习行为做出决策的能力。虽然传统的 AI 工具可能在特定任务或数据分析方面表现出色，但 AI 代理可以集成多种功能来导航复杂、动态的环境和解决多方面的问题。AI 代理可以帮助组织变得更加高效、更有生产力，并改善客户和员工的体验，同时降低成本。

当使用正确的 AI 模型作为工具，并结合垂直数据源和支持专门的上下文活动的机器学习时，AI 代理成为高生产力的工作马，能够解读问题、采取正确的步骤、从错误中恢复并随着时间的推移在给定的任务中不断改进。

实施导航：企业需要考虑的关键方面

在企业环境中实施预测、生成和最终代理 AI 可以带来巨大的好处，但在部署之前采取正确的步骤以确保成功至关重要。以下是企业在考虑和开始推出 AI 代理时需要考虑的一些主要方面。

• 与业务目标的对齐： 为了使企业 AI 采用成功，它应该解决特定行业的特定用例，并提供增加的生产力和准确性。定期让业务利益相关者参与 AI 评估/选择过程，以确保对齐并提供明确的 ROI。产品应该适应流程和工作流，以可衡量的方式改善为定义的用例和垂直域提供的结果。
• 数据质量、数量和集成： 由于 AI 模型需要大量高质量的数据才能有效地执行，企业必须实施强大的数据收集和处理管道，以确保 AI 接收到当前、准确、相关的数据。数据来源的策划大大降低了幻觉的风险，并使 AI 能够进行最佳分析、建议和决策。
• 安全性和隐私性： 在 AI 模型中处理敏感数据会带来隐私风险和潜在的安全漏洞。仔细考虑哪些数据对于 AI 执行其工作是必要的，并且不提供与工作无直接关系的数据，可以帮助最小化暴露。应用程序还应提供基于角色的和基于用户的访问控制，具有身份验证保护，内置于数据和 API 层，并确认在没有验证和保护的情况下数据不会达到 SLM 或 LLM。
• 基础设施和可扩展性： 运行大型 AI 模型需要大量的计算资源，可扩展性也可能是一个问题。良好的设计将防止过度的资源消耗——例如，专门的 SLM 可以像更广泛的 LLM 一样有效，并且可以显著降低计算需求和延迟。
• 模型解释和可解释性： 许多 AI 模型，尤其是深度学习模型，通常被视为“黑盒”。好的企业 AI 产品提供了完整的透明度，包括模型访问的来源和时间，以及为什么每个建议被提出。拥有这种背景对于建立用户信任和推动采用至关重要。

AI 代理的潜在缺点

与任何新技术一样，AI 代理有一些潜在的缺点。最好的 AI 代理应用程序依赖于 人机协同过程，包括所有 SymphonyAI 代理 AI 应用程序和功能。这种方法允许人工监督、干预和协作，确保代理的行为与业务目标和道德考虑相一致。人机协同系统可以提供实时反馈、批准关键决策或在 AI 遇到陌生情况时介入，创建人工智能和人类智能之间的强大协作。

负责任的 AI 还提供了强大的用户界面、可追溯性和审计代理选择执行路径的步骤的能力。我们遵循负责任的 AI 原则，包括问责制、透明度、安全性、可靠性/安全性和隐私性。

通往完全自治代理的道路

很难预测完全自治代理的情景有多现实，因为我们尚未建立一个行业范围的自治程度的衡量标准。例如，自动驾驶领域已经确定了 自驾驶能力的 1-5 级，从零级（无自动化，驾驶员执行所有驾驶任务）到五级（完全自动化，车辆执行所有驾驶任务）。

我们已经在企业 AI 的第三阶段——将预测和生成 AI 应用程序与复杂的建议和流畅的“假设”分析相结合，提供了显著的价值。在 SymphonyAI，我们看到下一个阶段正在向自治 AI 代理演进，使用预测和生成 AI 加速金融欺诈调查、增强零售类别管理和需求预测，并使制造商能够预测和防止机器故障。

我们目前正在增强应用程序中 AI 代理的复杂性和自治性，客户反馈非常积极。预测和生成 AI 已经发展到可以自动化传统软件曾经认为过于复杂的工作流程。自治或代理 AI 在处理这些任务时无需监督，带来了转型性的生产力收益，并使人类资源能够专注于更战略性的活动。

例如，一家使用 SymphonyAI Sensa 调查中心和 AI 代理以及协同机的欧洲跨国银行帮助金融犯罪调查员节省了调查时间，同时提高了调查质量。在几周内，银行平均节省了大约 20% 的一级和二级调查工作量。银行还预计每年可以通过使用 SymphonyAI 在 Microsoft Azure 上节省 350 万欧元的成本，包括与领先技术提供商的支出从每年 150 万欧元减少到 30 万欧元。

通过深思熟虑的企业级设计和负责任的 AI 原则，AI 代理为日益增长的各种经过验证的用例提供了转型性的生产力、准确性和卓越性。SymphonyAI 的使命是为企业提供能够实现运营卓越的 AI 代理。通过将快速响应与长期战略思考相结合，代理 AI 即将在多个行业的关键流程中发起革命。