IELA报告：代理人工智能的兴起

能动式AI的崛起IQPC的一个部门为什么自主式AI对企业 帕斯卡尔·博内，获奖人工智能专家、作家和主题演讲者第12页是变革者 INTELLIGENTENTERPRISELEADERS.COM • 2IELA很荣幸将这份富有见地的出版物作为一份宝贵的资源呈献给各位高管，用于评估风险与收益，并勾勒出实施的关键考量。精心策划的专家访谈、专题文章以及解决方案提供商和行业领袖的见解，探讨的是自主AI与以往AI代际的不同之处、对您底线至关重要的收益，以及企业为成功实施需要克服的挑战。通过审视软件开发、客户体验、网络安全和自动化等关键领域的用例，突出自主AI已取得的成绩，并通过专家预测，我们旨在提供指导，说明这项强大的技术如何突破我们原先认为可能性的极限，以及它在接下来的几个月里将如何发展。了解诸如多智能体系统出现、智能体记忆系统日益复杂化以及人机共生的影响等趋势，以及未来智能体经济的前景，这种经济不仅能够重塑甚至创造整个行业。我们正步入一个人工智能不仅是推动者而且是一个积极合作者的未来，它影响着从企业战略到客户关系的方方面面。我们希望我们的出版物能够提供关键信息，使您能够决定何时以及如何利用智能体人工智能带来的机遇。n从自动化到自主性：代理式人工智能的崛起它还要求我们对于工作和决策制定方式的根本性转变，其中人工智能代理不仅会协助，而且会与人类在多种应用领域积极合作——从自动驾驶汽车到人工智能驱动的金融系统和医疗诊断。高德纳预测，到2028年，至少有15%的日常工作决策将通过代理式人工智能自主做出，而2024年为0%绝大多数企业将在2025年进入以全新制定的企业级AI战略，准备从试验转向更战略性的方法，却发现自己的环境已经演变——开启了下一个前沿：智能代理AI。对于已经取得的进展而言，这一级别的AI既带来了前所未有的机遇，也带来了商业和技术领导者必须应对的复杂挑战理解并解决现在。随着这种变革潜力，但也带来更高的责任感。当企业探索其能力时其中这些工具正在改进，因此我们应对风险管理和安全的方法也必须改进。虽然大多数组织仍然处于概念验证阶段，但一些早期采用者已经看到了令人印象深刻的结果，这使其成为探索它如何使您的业务受益的完美时机。随着市场被大量新的平台和初创企业淹没，迅速采取行动的诱惑可能是压倒性的。然而，虽然用户友好性被Gartner评为2025年十大战略技术趋势之一，代理式AI凭借其自主规划、执行和优化任务的能力，在各个行业引发了热潮。它超越了执行预定义动作和自动化，更进一步适应变化的环境，协调复杂的业务流程。这种自主能力有望为企业运营解锁无与伦比的扩展性和效率，并有可能重塑整凯·哈恩内容、数字与活动副总裁，IELA这项改变游戏规则的技术，他们必须直面围绕治理、安全和伦理的严峻问题。当机器不再仅仅遵循指令，而是做出自主决策、适应不断变化的环境并从经验中学习时，这意味着什么？我们如何在效率和规模的承诺与监督和问责的需要之间取得平衡？随着赌注越来越高，技术越来越普及，这些都是每一位科技和商业领袖必须思考的问题。 。t个行业。 INTELLIGENTENTERPRISELEADERS.COM • 3智能体AI浪潮已经到来，正在改变技术和商业运营。但成功来自一个有清晰计划，并由结构、洞察力以及专门构建的工具所支撑。实用型人工智能革命的秘密配方简洁即是力量：您不需要是人工智能专家，就能从中获益。最好的平台提供直观的界面和可操作的洞察，任何人都能理解和利用。您准备好在您的企业中解锁高级AI的全部潜力了吗？ABBYY的AI技术弥合了志向与现实之间的差距。我们将帮助您重新定义AI战略，确保其高效、可扩展，并专为现实世界成功而构建。我们将共同带来清晰度，并助您踏上AI成功之路。n马克西姆·维尔梅尔ABBYY 人工智能战略高级总监持续学习：现代人工智能系统随着时间的推移而发展，不断适应以确保它们在持续变化的数字环释放AI潜力的关键在于为满足您的特定需求而设以客户服务为例。定制的AI将海量数据——索赔单、购买记录、客户反馈——转化为洞察，从而实现高度个性化的体验。它功能强大、适应性高，准备好应对商业挑战并交付成果。人机协同：人工智能并非取代人类；而是增强他们的角色。通过自动化重复性任务，团队可以专注于高价值工作，推动创新，并推动组织处于其 在使用人工智能之前输入垃圾，输出垃圾如何让AI代理工作将雄心转化为实践让我们来看看随着人工智能的扩展而出现的主要挑战。AI 代理不再是科幻小说。它们已经到来，承诺能够自主分析数据、做出决策和优化工作流程。想象一下，一个虚拟助手不仅能够回复你的邮件，还能够预测趋势、识别机会，并且无需持续的人类监督就能无缝执行任务。酷，对吧？实时洞察您的业务流程。ABBYY的智能流程自动化工具发现低效，解决瓶颈，并确保您的流程具备人工智能能力——就像厨师在服务前准备厨房一样。数据是自主式人工智能的生命线——但并非所有数据都同等重要。许多企业在非结构化、不一致的数据上面临困难，将这种混乱输入到他们的AI平台中。结果呢？决策往往最多可疑，最坏则有害。那就是智能文档处理（IDP）发挥作用的地方。IDP将原始数据转化为结构化、准确且可用的格式，为AI发挥最佳性能奠定基础。想想看就像一位副厨师：它细致地准备和组织食材，以便厨师（你的AI）能够创造出真正卓越的作品。有了干净、高质量的数据，你的AI就从一款碰运气工具进化为一款以精准驱动的大功率引擎。智能体人工智能时代已来临——但我们准备好了吗？无需“Hal”效应来维持信任但挑战就在于此。尽管人工智能代理拥有高度的智能，它们的有效性仍然取决于支撑它们的系统和数据。喂给它们混乱、不可靠的数据，它们的决策就会反映出这种混乱。就像厨师使用变质的原材料一样，即使是最强大的人工智能代理，如果没有坚实的基础，也无法展现出卓越的性能。一个有趣的事实可以与你的董事会分享：56%的企业因合规问题推迟了人工智能投资。当监管不确定性可能破坏一切时，创新是艰难的。难怪公司犹豫不决，不敢将关键业务托付给人工智能——一个错误的决定可能导致严重的后果。那么，我们如何平衡自主性和监督呢？在我看来，流程智能是答案。它在代理系统中结合了可预测性和问责制。通过关注透明度，我们可以实现“可解释人工智能”，它清晰地展示了决策背后的推理过程。你得到的不是一个像“HAL 9000”那样的失控系统，而是一个你能够理解、验证和实时改进选择的可靠团队成员。需要什么才能让人工智能（AI）变得实用？这是困扰科技创新者和企业家们、让他们展望自主AI未来的千亿美元之问。尽管其潜力非凡—AIW能够自主解决问题和做决策的系统——实际应用往往感觉像追捕一个全息影像。为什么？因为在大多数企业急冲冲地投入战局时，他们虽然怀有雄心壮志，但却缺乏让这些系统立足于现实的关键工具和策略。对于代理式AI而言，最大的挑战是实用性。虽然无缝的AI驱动自动化听起来很棒，但大多数计划在没有结构化数据和正确工作流程的情况下失败了。麦肯锡的一项研究发现，只有11%的公司成功扩展了生成式AI项目。为什么？因为他们跳过了关键的第一步：优化工作流程。 下一步是什么？境中保持相关性和竞争力。计的专用解决方案：行业的最前沿。 是什么让自主式AI变得特别？未来已来INTELLIGENTENTERPRISELEADERS.COM • 4处理担忧入门nikhil pal singhAI2Easy联合创始人确定一个你业务中可以通过自动化产生最大影响的领域。寻找专为你的行业设计的代理型AI解决方案。与提供强大支持和培训的供应商合作代理式人工智能：您的企业需要了解的游戏改变者我们理解采用新技术可能会让人感到不知所措。常见的担忧包括：准备好了解更多关于智能代理AI如何改变您企业的信息了吗？商业效率和创新的前景就在这里——而且比您想象的更容易获得。n这意味着对您的业务意味着什么：问题不在于是否采用自主型人工智能，而在于何时以及如何以最符合您的商业目标的方式进行采用。这些机遇太过重要，不容忽视，而落后的风险日益增长。早期采用代理式AI的用户正取得令人印象深刻的结果。根据行业研究，采用这项技术的公司在运营效率上比竞争对手提高了45%，并将创新周期缩短了20-30%*。简单来说，他们用更少的精力完成了更多的事，并且更快地将新想法推向市场。更智能的运营：想象一下，您的库存系统不仅跟踪库存，还能根据季节趋势、天气预报和当地活动自动调整订单——这就是自主AI的力量。成本：虽然初期有投资，但许多企业正在寻找创新的方式从小处着手，并在看到成果时逐步扩大规模。不同于需要持续人工指导的传统AI系统，自主AI能够独立思考和行动。这就像从基础计算器升级到拥有一个熟练的会计师，他不仅擅长处理数字，还能发现模式，提出改进建议，并帮助做出更好的商业决策。随着我们向前发展，拥抱自主型AI的企业将比那些不这样做的企业拥有显著优势。这项技术正变得越来越易于获取和用户友好，使得现在探索它如何能为您的事业带来益处是绝佳时机。市场调研表明，代理式AI行业将显著扩张，预测显示其增长将从2024年的309.8亿美元增长到2029年估计的1650亿美元，代表着复合年均增长率为31.68%*。监控结果并根据对您的业务最有效的方法调整您的策略时间与成本节省：通过独立处理常规任务，代理式AI让您的团队能够专注于最重要的事情——发展您的业务和更好地服务客户。我想象一下拥有一个出色的助手，他不仅遵循你的指令，而且能够学习、适应，并独立做出明智的决策。这就是自主型人工智能带来的——一种正在改变企业运营和增长方式的新一代人工智能。员工采用：关键在于向团队展示能动性AI如何让他们的工作更轻松，而非使其过时。这是关乎增强人类能力，而非取代他们。回答问题但记得过去的交互，预判需求，并在问题出现之前提供个性化解决方案。*来源：当前研究中引用的行业市场分析 这段快速增长表明，在不久的将来，成功的公司将如何运营将发生根本性转变。最好的方法是小规模开始，并进行战略性增长：您不能忽视的增长机会更好的客户服务：想象一个不仅仅是客户服务系*来源：基于2024年代理式人工智能行业报告中引用的产业报告对您底线重要的收益技术复杂性：您不需要成为技术专家。许多解决方案都设计得易于使用，并与现有系统无缝集成。 统 如何提升聊天机器人回复enerative AI 如今无处不在。G生日！更新的模型，如ChatGPT的“o1”，旨在模仿卡尼曼的“系统2”思维，这种思维更慢、更审慎。它们专注于提供深思熟虑、准确的答案，而不是快速的答案。在使用大型语言模型（llm）时，有几种系统性的方法可以提升聊天机器人回复的质量：马诺伊·瓦达坎敏捷方法顾问和DoYouScrum.com总裁，敏捷联盟SME贡献者从聊天机器人到智能代理的生成式人工智能的演变1. 更好的提示：仔细设计或改进提示（给模型的指令和上下文）可以提高响应质量。这在许多专业领域都有所见。与大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的大部分交互，涉及提出简单的问题——这一过程被称为零样本提示。聊天机器人基于其训练数据提供快速、直观的响应。心理学家丹尼尔·卡尼曼在他的书《T思考，快与慢1,将这一快速直观的过程描述为“系统1”思维。这些答案通常足够好，但也可能出错或具有误导性。然而，通过使用更好的提示——比如让模型考虑不同的选项——我们可以得到更准确的结果。对于我们中的大多数人来说，它是一个能帮助我们写邮件、搜索快捷答案、起草论文，甚至创作诗篇来为遗忘道歉的聊天机器人 下一步：主动式人工智能2. 微调：通过在特定领域训练模型，我们可以使它们在专业任务上更快、更准确。例如，像BioBERT这样的模型，在医学文献上进行训练，在医疗相关问题上的表现更好。- 解决数学问题- 在网上搜索信息- 发送电子邮件- 更新数据库- 处理复杂的业务流程3. 检索增强生成架构2：检索增强生成（RAG）将大语言模型与精选数据源结合，以提供更精确的答案。例如，AI敏捷顾问Stevie Ai使用知名Scrum专家挑选的文章和书籍来回答问题。通过链接到专注的存储库，RAG