自主式AI崛起：SaaS的終結(jié)?不，是新的開始!

在科技日新月異的今天，一個名為自主式AI的新星正在冉冉升起，它以其獨(dú)特的魅力和無限的潛力，讓人們對未來充滿了遐想。自主式AI，這種能夠獨(dú)立行動、自主決策的人工智能，正悄然改變著企業(yè)的運(yùn)營模式，預(yù)示著軟件應(yīng)用的新紀(jì)元即將到來。

要點(diǎn)：

動態(tài)AI生態(tài)系統(tǒng)：軟件應(yīng)用正從靜態(tài)、單一的模式轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)、由AI驅(qū)動的生態(tài)系統(tǒng)，無縫集成各種業(yè)務(wù)需求。

自主式AI顛覆：企業(yè)利用AI優(yōu)化業(yè)務(wù)的同時，自主式AI系統(tǒng)或?qū)⒌窒鸖aaS應(yīng)用的增長勢頭。

自主式AI：并非新事物，卻煥發(fā)新生。

自主式AI并非橫空出世的新概念，其根源可追溯至20世紀(jì)50、60年代的AI研究初期。那時，科學(xué)家們致力于創(chuàng)建能模仿人類決策的程序。隨著機(jī)器人技術(shù)和計算機(jī)視覺的進(jìn)步，80、90年代的機(jī)器開始具備類似智能體的特性。AI聊天機(jī)器人的出現(xiàn)，更是展示了AI自主與客戶互動的潛力，盡管那時的它們還僅限于使用模式匹配和決策樹來模擬對話。

2024年，科技企業(yè)家Andrew Ng為自主式AI注入了新的活力。作為Google Brain的聯(lián)合創(chuàng)始人、百度的首席科學(xué)家及斯坦福大學(xué)的兼職教授，Ng一直致力于AI領(lǐng)域，推動了一些最具雄心的AI項目，并贏得了計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的極高尊敬。他預(yù)測，未來幾年，AI智能體將成為科技領(lǐng)域的焦點(diǎn)，對AI進(jìn)步的貢獻(xiàn)將遠(yuǎn)超擴(kuò)大大型語言模型本身。

LLM與AI智能體：相似卻不同

如今，我們只需幾秒鐘就能用AI生成對提示的復(fù)雜回應(yīng)，提供關(guān)鍵見解。以往需要數(shù)小時研究和綜合的內(nèi)容，現(xiàn)在通過深思熟慮的提示即可實(shí)時完成，然而，LLM(大型語言模型)的回應(yīng)是線性的，即“零樣本”從頭到尾提供答案，缺乏異步或迭代操作。

相比之下，AI智能體不僅能生成內(nèi)容，還能與環(huán)境互動、對變化做出反應(yīng)，并在極少人工指導(dǎo)下完成任務(wù)。LLM無法實(shí)時適應(yīng)或?qū)W習(xí)，主要依賴訓(xùn)練期間學(xué)到的模式，而AI智能體則能解釋物理環(huán)境，對周圍環(huán)境做出反應(yīng)。

AI智能體：設(shè)置即忘，獨(dú)立行動

AI智能體能夠在沒有人類持續(xù)輸入的情況下獨(dú)立行動，執(zhí)行一種“思維鏈”，即在不同系統(tǒng)和流程之間進(jìn)行復(fù)雜的協(xié)調(diào)和迭代。這意味著智能體能將復(fù)雜的工作流程分解為一系列中間步驟，促進(jìn)額外分析，然后綜合成一個連貫的答案或結(jié)果。就像一個無需人類控制器操作的機(jī)器人，根據(jù)周圍環(huán)境決定下一步行動。

AI智能體提供的能力超出了LLM的范疇，它們連接了各種數(shù)據(jù)源和工具來協(xié)調(diào)決策，實(shí)現(xiàn)了LLM無法單獨(dú)匹配的功能。例如，LLM只能根據(jù)提示生成文本，而AI智能體則能獲取生成的輸出，分析額外數(shù)據(jù)，并執(zhí)行一系列動作序列以完成更廣泛的目標(biāo)或任務(wù)。

AI智能體VS聊天機(jī)器人：誰更勝一籌?

AI智能體比傳統(tǒng)的AI聊天機(jī)器人更復(fù)雜。聊天機(jī)器人主要設(shè)計用于回答預(yù)定義的問題或遵循設(shè)定的腳本，而自主式AI則能分析信息、從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)上下文做出決策以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。傳統(tǒng)的AI聊天機(jī)器人基于規(guī)則，限制了它們的主動性和自主能力;而自主式AI系統(tǒng)則能監(jiān)控市場趨勢，識別潛在機(jī)會，并基于定價和其他預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)自動做出產(chǎn)品購買決策。

可以說，自主式AI是GenAI的下一階段進(jìn)化。

自主式AI的核心組件：任務(wù)導(dǎo)向，自主行動

自主式AI系統(tǒng)以任務(wù)和目標(biāo)為導(dǎo)向，一旦啟用，就能自主行動、做出決策。它們具有適應(yīng)性，能隨時間從經(jīng)驗和行動中學(xué)習(xí)。AI智能體能像人類團(tuán)隊一樣協(xié)作完成任務(wù)，通常采用模塊化設(shè)計，通過分配專門任務(wù)給子智能體并協(xié)調(diào)結(jié)果來解決復(fù)雜問題。

自主式AI系統(tǒng)通常包括智能體架構(gòu)、環(huán)境接口、任務(wù)管理、通信協(xié)議和學(xué)習(xí)機(jī)制等核心組件。隨著專門設(shè)計的軟件平臺的出現(xiàn)，這些組件變得易于獲取，旨在簡化AI智能體的創(chuàng)建、部署和管理。

自主式AI系統(tǒng)：比基本LLM更強(qiáng)大

以客戶貸款流程為例，自主式AI系統(tǒng)能自主管理整個流程，超越典型機(jī)器人流程自動化(RPA)工具的功能。它能分析客戶的財務(wù)歷史，預(yù)測未來現(xiàn)金流，調(diào)整還款條件，分析市場利率，并主動為客戶提供最合適的貸款產(chǎn)品。這一切都在實(shí)時發(fā)生，無需手動干預(yù)。

在自動化客戶服務(wù)請求方面，AI智能體也比傳統(tǒng)AI聊天機(jī)器人更高效。它們不僅能響應(yīng)客戶查詢，還能自主管理復(fù)雜的互動，并引導(dǎo)客戶完成各種流程。AI智能體能實(shí)時適應(yīng)情況，預(yù)測客戶的下一步行動，并在客戶提出請求之前提供相關(guān)信息，減少客戶互動中的摩擦，創(chuàng)造更順暢、更高效的服務(wù)體驗。

自主式框架：推動AI創(chuàng)新的加速器

自主式AI框架為開發(fā)人員提供了預(yù)構(gòu)建的組件、數(shù)據(jù)模型和工具，簡化了復(fù)雜AI智能體系統(tǒng)的創(chuàng)建過程。這些框架加速了開發(fā)、促進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)化，并增強(qiáng)了AI的可擴(kuò)展性和可訪問性。

2023年底至2024年全年，眾多主體式AI框架如雨后春筍般涌現(xiàn)。這一領(lǐng)域仍在快速發(fā)展，但已經(jīng)出現(xiàn)了一些引人注目的框架，如LangGraph、CrewAI、Microsoft AutoGen、FlowiseAI和OpenAI Swarm等。

LangGraph：由LangChain開發(fā)者推出，提供模塊化框架，用于構(gòu)建能執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)工作流的LLM驅(qū)動智能體。

CrewAI：Andrew Ng支持的開源框架，允許創(chuàng)建AI團(tuán)隊，共同協(xié)作完成復(fù)雜任務(wù)。

Microsoft AutoGen：開源編程框架，用于構(gòu)建AI智能體，并促進(jìn)多個智能體之間的協(xié)作。

FlowiseAI：開源低代碼工具，供開發(fā)人員構(gòu)建定制化的LLM編排流程和AI智能體。

OpenAI Swarm：實(shí)驗性輕量級框架，旨在簡化多智能體工作流的創(chuàng)建。

在選擇主體式AI框架時，需考慮流處理、人機(jī)協(xié)作、時間旅行、記憶、低代碼能力和語言支持等關(guān)鍵因素。

主體式設(shè)計模式：增強(qiáng)AI智能的秘訣

主體式AI使用了一類設(shè)計模式，這些模式側(cè)重于AI智能體如何做出決策并與環(huán)境互動。以規(guī)劃一次旅行為例，AI智能體需要考慮旅行日期、目的地、住宿、交通和活動等因素，生成包含邏輯步驟的詳細(xì)行程。

主體式AI中的關(guān)鍵設(shè)計模式包括：

反思：迭代精煉的過程，用于審查或批判LLM響應(yīng)的輸出，提高準(zhǔn)確性和可靠性。

工具使用模式：允許LLM與外部系統(tǒng)、API或資源交互，擴(kuò)展LLM的能力。

推理或規(guī)劃設(shè)計模式：LLM自主決定執(zhí)行任務(wù)所需的步驟序列。

多智能體協(xié)作模式：在共享環(huán)境中調(diào)度多個智能體進(jìn)行協(xié)作或競爭，以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。

自主式AI動態(tài)下的商業(yè)應(yīng)用前景：進(jìn)化而非滅絕

那么，這一切對企業(yè)商業(yè)應(yīng)用的未來意味著什么呢?它們的未來是否岌岌可危?其實(shí)，軟件應(yīng)用將呈現(xiàn)出截然不同的面貌。

在自主式AI時代，商業(yè)應(yīng)用很可能會開始融合。傳統(tǒng)SaaS應(yīng)用由數(shù)據(jù)倉庫、業(yè)務(wù)邏輯層和流程驅(qū)動的前端組成，而未來應(yīng)用將不再像今天這樣孤立存在。企業(yè)需要花費(fèi)大量精力來集成和關(guān)聯(lián)來自不同SaaS提供商的SaaS應(yīng)用，以運(yùn)營其核心業(yè)務(wù)流程。然而，這些核心企業(yè)業(yè)務(wù)流程往往跨越企業(yè)中的多個SaaS解決方案，增加了集成的復(fù)雜性和努力。

從傳統(tǒng)SaaS到AI驅(qū)動系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變正在發(fā)生。傳統(tǒng)SaaS通常側(cè)重于靜態(tài)、預(yù)定義的工作流，需要定制才能更改。而主體式架構(gòu)則由能夠動態(tài)適應(yīng)和學(xué)習(xí)的AI模型補(bǔ)充，邏輯將轉(zhuǎn)移到AI或決策層，業(yè)務(wù)邏輯被壓縮到智能體中?，F(xiàn)在，AI智能體將負(fù)責(zé)編排工作，直接與數(shù)據(jù)倉庫交互，并在有限的人工干預(yù)下自主做出決策。

AI智能體作為商業(yè)應(yīng)用的新界面，可能會使整個交互模型從流程和表單驅(qū)動的體驗轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z音指令驅(qū)動。例如，啟動銷售活動可能就像提供一組指令一樣簡單：“給我一份過去90天內(nèi)與我做過業(yè)務(wù)的前20名客戶的列表，并向他們發(fā)送新購20%折扣的促銷優(yōu)惠?！痹诤笈_，智能體將與CRM系統(tǒng)中的記錄、營銷和活動工具協(xié)作，幾乎零接觸地激活這次活動。

最初，傳統(tǒng)SaaS應(yīng)用并不會消失，但它們可能會變成“無頭”的，即隨著智能體成為主要用戶界面，交互模型會發(fā)生變化。然而，一旦AI層開始運(yùn)行，企業(yè)就可以考慮整合后端，以鞏固成一個統(tǒng)一的企業(yè)倉庫。AI智能體與后端無關(guān)，因此它們與特定的企業(yè)應(yīng)用沒有耦合，這在企業(yè)架構(gòu)中創(chuàng)造了巨大的自由度。

SaaS的未來：進(jìn)化之路

我們可能不會很快看到“SaaS的滅亡”，但軟件交付向更智能、更靈活和更自適應(yīng)系統(tǒng)的進(jìn)化已經(jīng)到來。對于傳統(tǒng)SaaS和遺留ERP平臺而言，這標(biāo)志著從靜態(tài)、單體的軟件向動態(tài)、AI驅(qū)動的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，這些生態(tài)系統(tǒng)能夠與多樣化的業(yè)務(wù)需求無縫集成。軟件應(yīng)用的未來將取決于它們?nèi)绾慰焖龠m應(yīng)這些趨勢，以提供更大的價值、效率和適應(yīng)性。