从RPA到自主代理的道路

一位金融犯罪调查员曾经收到大量可疑活动警报，需要手动收集数据和撰写可疑活动报告（SARs）。现在，她收到优先级警报，自动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，以发现哪些产品表现不佳以及原因。现在，她使用AI提供深入分析，发现问题领域和建议纠正措施，优先考虑最大业务影响。工业维护工程师使用一个协同机器人，24/7监测资产健康状况，预测问题和生成警告，在机械或性能问题的早期阶段。

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、生成和新兴自主AI，增强和转变工作流自动化，提供有针对性、复杂的能力，以解决比早期解决方案更复杂和更有背景的挑战。

Gartner 2024年的新兴技术热点周期将自主AI列为今年的四大新兴技术趋势之一——有充分的理由。非AI代理需要用户定义什么需要自动化以及如何执行。然而，结合预测、生成和即将到来的自主AI的应用程序，可以从企业范围内的不同来源获取信息，自动化重复任务，并为高影响力行动提供建议。使用这些应用程序的企业可以实现更快、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，但在自主性和适应性方面取得了显著的进步。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、解决问题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作为业务流程的积极参与者的转变，能够实时启动行动和调整策略。

从RPA到自主代理的演变

传统上，RPA用于重复、基于启发式的流程和低复杂度任务，具有结构化的输入。RPA使用结构化输入和定义的逻辑来自动化高度重复的流程，如数据输入、文件传输和表单填写。预测和生成AI的广泛可用性解决了更复杂的业务问题，需要专门的领域专业知识、企业级安全性和集成多样化数据源的能力。

在下一个层次上，AI代理超越了预测AI算法和软件，具有自主运行、适应不断变化的环境和基于预编程规则和学习行为进行决策的能力。虽然传统的AI工具可能擅长特定任务或数据分析，但AI代理可以集成多种能力，以便在复杂、动态的环境中导航和解决多面问题。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AI代理使用正确的AI模型、垂直数据源和机器学习来支持专门的上下文活动时，它们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、生成和最终自主AI可能非常有益，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部署AI代理时的一些主要考虑因素。

• 与业务目标的对齐： 为了使企业AI采用成功，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程，以可衡量的方式改善结果，适用于特定的用例和垂直领域。
• 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，因此，企业必须实施强大的数据收集和处理管道，以确保AI接收到最新、准确、相关的数据。数据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AI需要什么数据来完成其工作，并且不提供与工作直接相关的数据，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，具有在数据和API层内置的身份验证保护，并确认数据不会在未经验证和保护的情况下到达SLMs或LLMs。
• 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资源消耗——例如，专门的SLM可以像更通用的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，特别是深度学习模型，通常被视为“黑盒”。好的企业AI产品提供了完整的透明度，包括模型访问的源、时间和每个建议的原因。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的自主AI应用程序和功能。这种方法允许人类监督、干预和协作，确保代理的行动符合业务目标和道德考虑。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。

通往完全自主代理的道路

很难预测完全自主代理的场景有多现实，因为我们尚未建立行业范围内的自主性水平衡量标准。例如，自动驾驶领域已经确定了自主驾驶能力的1-5级，从0级（无自动化，驾驶员执行所有驾驶任务）到5级（完全自动化，车辆执行所有驾驶任务）。

我们已经在企业价值的第三阶段——结合生成和预测AI的应用程序提供复杂建议和流畅的“假设”分析。SymphonyAI认为，下一个阶段将发展到自主AI代理，使用预测和生成AI来加速金融欺诈调查、增强零售类别管理和需求预测，以及使制造商能够预测和避免机器故障。\

我们目前正在增强AI代理在应用程序中的复杂性和自主性，客户反馈非常积极。预测和生成AI已经发展到可以自动化以前被认为对传统软件来说过于复杂的工作流程。自主或代理AI擅长处理这些任务而无需监督，从而带来变革性的生产力增益，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20％的第一级和第二级调查时间。银行还预计每年在Microsoft Azure上使用SymphonyAI可以节省€3.5m的成本，包括与一家领先技术提供商的支出减少80％，从€1.5m每年降至€300k每年。

通过周到的、企业级的设计和负责任的AI原则，AI代理提供变革性的生产力、准确性和卓越性，适用于日益增长的多种经过验证的用例。SymphonyAI的使命是为企业提供提供运营卓越的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带来革命性的变化。