尽管我们目前处于智能体式自动化的早期阶段，且相关方法正在快速发展，但这一领域可被视为更广泛自动化的集大成者，是实现人类梦寐以求的人机协同自动化，乃至完全自动化系统的重大飞跃。
让机器完成原本需要人类做的事情的技术，有着源远流长的历史，可追溯至古代。近代的重要里程碑包括工业革命、电气化和计算机的发展，这些标志着该领域在过去一个世纪中的进步。
人工智能的兴起将成为自动化技术发展的下一个重大飞跃，其原因主要有以下几点：在 AI 之前，自动化解决方案的初始成本通常非常高，因为基于规则的系统不具备人类所拥有的动态推理能力，而且此类系统需要细致的设计。非智能体式系统，如传统的机器人流程自动化 (RPA)，在结构化、重复性任务中表现良好，因为它们缺乏感知能力，以线性、静态的方式运行。由于缺乏推理能力，当应用变化到特定场景时，这些系统往往会出现故障。他们没有能力学习或适应新场景。
更重要的是，它们无法处理复杂的非结构化输入，因为人类的语言理解和表达能力远远超出传统计算机系统的能力。自动化系统必须使用静态控制装置进行控制。如果用户想要更改某些内容，她需要通过某个界面手动移动滑块或勾选复选框。
还有一个所谓的“自动化悖论”需要应对，即自动化系统越高效，操作人员的人为贡献就越重要。如果自动化系统出现故障，问题可能会被放大，直到有人介入修复为止。
由先进的机器学习算法大型语言模型 (LLM) 驱动的 AI 模型自动化是一次重大进步，但非智能体式 AI 系统仍然是被动响应的。他们按照指示行事，并遵循严格定义的提示。例如，预测模型可以预测需求激增，但如果没有进一步指令，它无法重新订货、通知销售团队或调整交货时间。引入新的情境可能需要耗时且昂贵的重新训练或重新配置。
智能体式流程自动化的出现标志着自动化领域的重要里程碑，因为智能体能够基于实时数据做出决策并具备适应能力，极大地减少了对人工干预的需求。智能体可以将业务目标分解为可执行的步骤，进行优先排序，并根据实时情境动态调整执行顺序，从而在复杂工作流程中实现更智能的自动化。
智能体式 AI 技术不断利用来自环境的反馈进行调整，将实时数据和结果纳入决策过程，随着时间的推移提高性能并对意外中断做出动态响应。
尽管许多非智能体式 AI 模型在处理非结构化数据（如电子邮件、文档或开放式语言）时表现不佳，智能体式系统则通过使用自然语言处理 (NLP) 和生成式 AI (genAI) 表现出色。这使它们能够理解复杂的输入，使其功能更接近人类。当智能体不确定如何处理给定情况时，他们可以使用人机协同方法来获得人工验证。
智能体可以在多智能体 AI 编排中协同工作，其中每个智能体专门负责特定类型的任务。它们可以跨孤岛工作，与应用程序、API 和外部系统集成，以实现复杂的工作流。
智能体式自动化的核心是它能够结合多种科技来执行原本需要人工干预的任务。并非所有智能体都具备所有这些能力，并且高级自动化将需要几种 AI 智能体类型。以下是 AI 智能体的组成部分：
第一步是感知。智能体式 AI 首先通过传感器、API、数据库或用户交互从其环境中收集数据。此步骤可确保系统在进行数据分析和采取行动时拥有最新的信息。
然后是推理。收集数据后，AI 会处理它，以提取有价值的见解。使用自然语言处理、计算机视觉或其他 AI 功能，它可以解释用户查询、检测模式并理解更广泛的上下文。这有助于 AI 根据情况确定采取什么行动。
通过目标设定，智能体可以根据预定义目标或用户输入设定目标。然后，它根据决策树、强化学习或其他规划算法的使用，制定出实现这些目标的策略。
在决策过程中，智能体会评估多个可能的行动方案，并根据效率、准确性和预期结果等因素选择最优方案。
在选择操作后，智能体执行执行阶段，通过与外部系统（如 API、数据、机器人）交互，或向用户提供响应。
随后，AI 通过评估结果并收集反馈来学习，以改进未来的决策。通过强化学习或自监督学习，智能体会随着时间的推移完善其策略，使其在未来更有效地处理类似的任务。
智能体几乎可以用于任何行业，但在以下一些常见领域中，它们是一种新兴的自动化工具。
在金融运营中，AI 驱动的系统可以处理发票处理、欺诈检测、财务报告和合规监控等任务。例如，智能体式 AI 可以从发票中提取数据，将其与采购订单进行核对，并启动应付账款的审批流程
AI 系统还有助于防范风险。通过实时分析大量交易数据，智能体式 AI 可以检测到可能表明存在欺诈的异常模式或异常情况。这些系统可以标记可疑交易以供进一步调查，从而提供额外的安全性。
在投资管理中，智能体式 AI 可以处理市场数据、评估趋势，并在最佳时机执行交易，几乎无需人工干预。人工智能驱动的工具可以通过分析客户的风险状况或推荐量身定制的投资战略来协助组合管理。
在医疗保健领域，自动化可以协调工作流程，例如患者数据输入、保险资格检查、预约安排和计费流程。这些系统减少了人工操作，加快了日常繁琐任务的处理速度。
他们还可以使用 NLP 解读非结构化临床病历，提取关键的洞察分析，或标记异常情况供医务人员查看，从而提高诊断准确性和患者安全。
合规性是智能体式系统擅长的另一个领域，它们可以通过确保正确的文档和审计跟踪来帮助满足复杂的监管要求。
这些平台还帮助协调护理工作，促进部门间沟通，发送提醒以及开展其他以患者为中心的护理举措。
在供应链管理中，智能体式系统可以持续监控多个领域的实时数据，从库存水平到运输物流再到供应商绩效指标，目标是主动识别潜在的中断风险，防患于未然。当智能体检测到异常或延误时，它们可以根据最新的供应链信息自主重新规划船只航线或调整采购策略，以保持生产的顺畅进行。
从解析简历到安排面试再到帐户配置，智能体式 AI 能通过协调多个系统，管理整个入职流程。在撰写新的招聘广告或确定空缺职位之前，智能体可以分析诸如历史招聘趋势、员工流失率、业务增长预测和劳动力统计数据等数据源。一旦制定了全面的战略，智能体就可以开始工作，参与创建职位描述、筛选简历，甚至进行面试和谈判合同。一经雇用了员工，就可以通过聊天机器人实现入职基本自动化。
智能体式自动化能够通过更快速、更准确且个性化的互动，提升客户体验。一个常见的用例是客户支持聊天机器人。此类机器人已经存在一段时间，但借助智能体式 AI，它们能做得更多。试想这样一个场景：客户因退货处理困难而联系公司的客服中心。传统上，这可能涉及长时间等待、客服之间来回沟通以及多次调动。智能体式自动化极大地简化了这一流程。
智能体式机器人可以分诊 IT 工单、执行诊断、重置密码并升级问题。智能体式机器人可以分析收到的 IT 支持工单，根据情境确定优先级并对问题进行分类。通过查看系统日志、网络状态和用户报告的症状，这些机器人可以运行诊断以查明潜在问题，例如软件冲突或网络问题。
在忘记密码或系统访问出现问题时，机器人可以自主重置密码或协助排查故障。对于需要专业知识或人工干预的复杂问题，机器人可以将工单升级至支持人员，并提供情境信息和诊断结果。通过不断从过去的互动中学习，智能体式机器人能够提升解决问题的能力，减少回复次数和响应时间，使 IT 团队能够专注于更高级、更复杂的任务。
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