公共部门AI智能体架构设计：面向技术负责人的变革性多智能体平台详解指南

一款专为技术主管设计的变革性多智能体平台详细指南 里面是什么 01介绍 02 超级充电过程：语言、数据和环境：自动化关键 04 什么是AI代理？ 一个 AI 代理的解剖学AI 的发展：智能体 AI 的自主性级别智能体之间的多代理架构跨组织的代理空间协作本地化与云端平台概览：自动化与智能体智能的交汇 机器学习真的长这样 14 公共部门中的实际应用案例 使用 ChatGPT 和 Zapier 自动发布社交媒体帖子15处理公民电子邮件16通过 WhatsApp 自动读取计量数据17使用 Relevance AI 自动化服务18 监控和仪表盘 21 n和局限性关键反思 从能动视觉到行动六步公共部门领导者现在应采取的措施 arnt 从人工智能代理的兴起中 我们有 le摘要与展望 引言 虽然存在日益发展的商业平台生态系统——从开源到企业级——我们的目标在这里是展示什么是有可能的，而不是描述单个解决方案。从公民与政府服务的互动到内部工作流程和非公开用例，代理方法重塑了我们对自动化的思考方式。 公共部门正面临严重的技能型劳动力短缺问题，由于持续的人口结构变化，这一问题正在加剧。为此，增加自动化至关重要，这将使公共机构能够以更少的人员更高效地完成任务。 人工智能代理听起来很未来感——而且确实如此。想想全自动化流程和能独立解决问题的智能助手。这正是人工智能代理所能带来的。那么你为什么要关心呢？因为人工智能代理让你的自动化提升到了全新的水平。 从这个角度来看，我们将阐明是什么让AI代理如此强大，它们如何运作，以及你如何巧妙地将它们集成到你的自动化策略中。无论是用于通信、数据处理还是创造性任务，它们提供的可能性是无限的。 没有人工智能的自动化，就像在计算机时代使用打字机；它比手写更好，但它错失了现代技术所提供的变革潜力与效率。e 我们将探索跨领域的实际应用案例，包括公共部门，人工智能代理在公民沟通和行政效率方面发挥新潜力。随着行政工作量上升、员工资源有限以及对数字服务期望的提高，人工智能代理提供具体解决方案：更快的响应时间、可扩展的服务交付和智能案例处理。 现代自动化平台提供了一个坚实的基础：你可以构建工作流，传输数据，并自动化重复的任务。但当您将人工智能代理集成到这些工作流中时，真正的变革才会发生——这些代理能够分析数据，做出决策，并以人工无法达到的精确度实时优化流程。 公共部门环境与企业使用不同：它们要求最大限度地数据主权、透明的决策逻辑，以及集成到现有系统和职责中。与私营公司不同，公共管理部门还必须确保每个自动化决策都依法可追溯且可解释。它们零碎的IT系统要求人工智能能够无缝集成，公民数据必须在国家法律下得到保护，这使得公共部门的人工智能部署远比企业环境中的部署更为复杂。 近期，普华永道研究公司的研究表明，公共部门组织已经意识到了这种潜力：90%的受访计划在未来2-3年内实施代理式人工智能。¹ 但该领域正在迅速发展。代理式人工智能的概念仍在形成中，并且往往很复杂。许多解决方案是实验性的、零散的或技术性很强的——这使得定位变得困难。这就是为什么我们在这一观点中强调清晰度：我们展示了典型的架构，比较了核心技术，并展示了人工智能代理如何在实践中跨行业和场景工作。 此观点旨在支持公共部门技术领导者应对这些复杂性。它提供了清晰度、实用指导和架构见解，帮助您领导成功的 AI 驱动自动化计划。 人工智能代理为何重要 超级充电过程 当你组合自动化、人工智能和自主代理时会发生什么？让我们来分解一下： • 自动化是指系统能够遵循预定义规则，无需人工干预即可完成任务。 • 人工智能通过使系统能够从数据中学习、识别模式并做出数据驱动的决策来增强自动化。 • 智能体更进一步——它们不仅执行任务，还分析上下文，调整自身行为，并持续优化结果。 当这三个元素协同工作时，流程不仅会重复，还会进化。它们会学习、适应，并持续改进。这才是真正的赋能：系统不仅遵循指令，还能预见需求，聪明地思考。 在公共部门，这对可持续性和绩效尤其重要。生成式人工智能（GenAI）——包括基础模型和本地部署——使您能够实施符合最高安全、透明和效率标准的智能自动化。这意味着不仅更快的流程，也包括更好的公共服务。 什么是基础模型？ 基础模型是训练于海量多样化数据集上的大规模人工智能系统，旨在适应广泛的各种任务。其主要子类别包括： • 大型语言模型用于理解和生成文本的（大型语言模型）以实现广泛的能力。• 小语言模型用于轻量级视觉语言模型（VLMs）的（SLMs），用于集成视觉和文本数据。• 其他专业类型，如音频基础模型和多模态模型，这些模型结合了多种数据模态。 语言、数据和上下文：自动化之钥 模型不仅限于自然语言。它们同样能够解释编程代码、数据库查询、API调用以及其他更多内容。 语言不仅仅指英语、德语或中文。它还以应用程序编程接口（API）、机器语言、机器人指令或控制序列的形式存在。然而，解锁真正自动化的不仅仅是语言本身；它是语言、数据和上下文的结合。 当一个模型不仅能用人类语言交流，还能在机器和控制语言中运行时，其功能将大幅扩展。 那时，已不再仅仅是写文本或进行对话。它是控制系统、触发流程、分析数据以及做出决策——所有这些都是实时进行的。 现代人工智能能够理解、处理和在这些上下文中应用这些不同的语言形式。它从数据中提取意义，并根据此处此刻的相关性调整其行为。这就是将语言转化为现实世界行动的方式：通过将其与数据和上下文结合起来，使流程更智能、更具响应性。 这种多语言能力是AI代理的基础。因为它们理解各种类型的语言——不仅仅是自然语言——所以它们能够与不同的系统进行通信、处理数据，并能自主地协调复杂的工作流程。然而这些代理并不会取代人类。它们增强了人类的能力，创造了我们所说的“人机化学”。 像微软的 Azure OpenAI 服务、OpenAI 的 GPT-5、谷歌的 Gemini、亚马逊的 Bedrock 以及 Mistral AI 的开源 什么是AI代理？ 一个智能体是一个自主感知其环境、推理并采取行动以实现特定目标的智能软件系统。它结合了决策逻辑、动态适应性和特定领域的智能，以在复杂、不断变化的环境中运作。因此，一个智能体理解任务、执行任务并持续改进其性能。这些智能体不只是遵循命令——它们自行做出决策，相互分配任务，并交换中间结果。 处理：利用算法和模型——尤其是大型语言模型（LLM）——该代理评估和处理这些数据。这远远超出了基本的模式识别，包括逻辑推理、上下文理解以及创造性问题解决。 动作：根据其分析，代理自主执行操作。这可能涉及发送消息、触发工作流，甚至开发新策略。 真正改变游戏规则的，是代理理解和使用不同“语言”的能力。API、代码、数据库查询和自然语言都成为它可以主动使用的工具。这种能力通常被称为“函数调用”——使用语言或代码输入来针对性地激活特定函数或流程。 每个AI代理的核心都包含三种基本能力：2 感知：代理从各种来源收集和分析数据——包括API、数据库、日志文件、文本、图像或实时传感器输入。 一个AI代理的解剖结构 为了自主完成任务，一个AI代理会调用几个相互关联的组件协同工作。图1说明了AI代理的解剖结构。 这里就是它们的功能：3 网络。然后它执行操作——例如调用api、查询数据或与 用户– 通过利用工具通过接口，如API端点、用户界面或其他通信渠道。 AnAI代理感知其环境并捕获如文本、语音、图像或结构化信息等的相关数据。其知识库包括存储的通用知识、特定领域的知识和随时间获得的专门知识。代理动态扩展其知识库通过交互和学习。 一个关键使能因素是MCP（模型上下文） 协议)– 一种开放协议，以可维护和可扩展的方式将企业数据连接到人工智能系统。4通过提供标准化的API，MCP服务器作为代理和工具之间的中间人。这种标准化至关重要：它允许不同的代理访问相同的工具，而不需要 基于感知数据及可用知识，代理使用基于规则的系统、机器学习或神经 需要定制集成。它还简化了复杂工作流的构建，并极大地简化了代理与其工具之间的连接。 代理可以使用这些标准化的 API 来触发特定功能、查询数据库、发送消息或与 Web 服务交互。更高级的代理甚至可以动态地生成和编排额外的代理 -这代表着代理智能的最高水平（参见“第 5 级：完全自主”，第 8 页）。 所有AI智能体都能够从经验中学习并适应变化的环境，这使得它们随着时间的推移而不断改进。这种改进是由通过监督学习、无监督学习或强化学习方法获得的反馈和监督驱动的。 处理用户信息 人工智能代理的另一个关键要素是它们如何处理用户信息。这里有两个关键组件：元数据存储和特征存储，它们帮助代理更好地理解上下文并生成个性化响应。 元数据存储：存储关于用户或进程的通用信息，例如用户活动、交互历史记录或配置设置。 特征存储：管理以表格形式存在的结构化属性。在公共部门，这可能意味着跟踪公民通常如何与政府服务互动——例如：上门=55%，电话=30%，在线门户=15%。基于这种行为特征，代理可以优先考虑沟通渠道，个性化提醒，甚至预先选择最有效的服务路径。 从技术上讲，每个个体（通常通过公民ID或案件ID进行引用）都与一个动态档案相关联。代理会持续更新这些值，检测使用模式和偏好，并利用它们来生成定制化的响应或更高效地引导流程。 另一个典型的例子来自电子商务：对于每个客户（通常通过客户ID来引用），代理会跟踪偏好——例如，服装=60%，电子产品=25%，杂货=15%。代理会动态更新这些值，检测模式和偏好，并使用它们来生成个性化推荐或精准营销内容。 人工智能的演进：智能体AI中的自主性等级 人工智能代理的自主性可以分为如图2所示的逐步成熟的不同级别。 这些级别范围从 0 级（无 AI 参与）到 5 级（完全自主）。每个级别代表日益复杂化，从基本的 AI 协助开始，经过决策支持和流程集成，最终发展为能够自我改进的独立协作式 AI 代理。 始终深度参与所有决策过程。 二级：AI增强 移动到第二级别，人工智能变为决策增强型，提供建议和见解以增强人类判断。尽管人工智能有助于优化工作流程和改善结果，但人类仍然对决策保持完全控制。 Level 0：无代理参与 在级别 0，完全没有人工智能的参与。所有任务和决策完全由人类处理，没有自动化或人工智能协助。 三级：AI集成 在 3 级水平，人工智能被集成到流程中，半自主代理管理更复杂和跨职能的任务。人工监督减少，因为日常操作越来越多地由人工智能系统处理。 一级：AI辅助 第一级引入了AI辅助功能，其中基于基本规则的工具支持预定义的工作流程。当自动化开始发挥作用时，人类 4级：独立操作 案例研究 Level 4标志着向独立AI操作的转变，其中多个AI代理实时协作以协调任务和做出决策。这通常被称为“群”，其中代理作为一个智能集体而运作。各种框架，例如CrewAI、Microsoft AutoGen、LangGraph5和 OpenAI 的 Agents SDK6– 替换了 OpenAI Swarm7– 使能集群的实现。人类参与程度极低，主要限于战略监督以及在特殊情况下的干预。 使用上下文感知自动创建工单 一个多代理架构在实际应用中能带来什么实际价值？ 一个引人注目的例子来自德国联邦就业局（Bundesagentur für Arbeit, BA）。与Capgemini合作，他们在支持超过40,000名员工社会福利流程的内部系统ALLEGRO中，通过实施AI代理来自动化IT服务工单创建。 Level 5：完全自主 最后，第五级代表完全自主，其中人工智能系统作为自我进化的生态系统运行。这些智能体不仅独立管理业务功能，还会随时间学习和调整其策略。人类输入仅用于高级治理、合规和伦理监督。 与其依赖僵化的、基于规则的自动化，该解决方案使用一组AI代理协同工作，将变更请求和用户故事转换