AI的下一代已經(jīng)到來，它具有自主性。智能體與聊天機器人由相同的AI系統(tǒng)提供支持，但可以獨立行動、協(xié)作以實現(xiàn)更大的目標(biāo)，并接管整個業(yè)務(wù)流程，這項技術(shù)相對較新，但所有主要參與者都已經(jīng)加入。

去年10月，微軟宣布包括標(biāo)準(zhǔn)銀行、路透社、Virgin Money和蘇黎世保險在內(nèi)的10萬家組織正在使用Copilot Studio，這一數(shù)字是幾個月前的兩倍。Copilot Studio能夠使企業(yè)構(gòu)建自主智能體，以及其他將CRM系統(tǒng)、HR系統(tǒng)和其他企業(yè)平臺連接到Copilot的智能體。

在整個2024年底，微軟繼續(xù)有目的地擴展其智能體產(chǎn)品，推出了針對特定用例的定制智能體，然后在11月，該公司推出了Azure AI Agent Service，這是一項完全托管的服務(wù)，可讓企業(yè)快速構(gòu)建、部署和擴展智能體。而在AWS上，自2023年以來，Amazon Bedrock Agents就已可用，但在12月，亞馬遜添加了多智能體協(xié)作功能。

主要的企業(yè)軟件供應(yīng)商也在進入智能體領(lǐng)域。Salesforce在10月推出了Agentforce，隨后幾個月推出了Agentforce 2.0。該升級包括一個預(yù)建技能和工作流程集成的庫、對Slack的支持以及更強的推理能力。

在此之前，ServiceNow于9月宣布了其AI Agents產(chǎn)品，11月推出了針對客戶服務(wù)管理和IT服務(wù)管理的首批用例。

還有一些純粹的智能體AI平臺提供商，如CrewAI，以及智能自動化提供商，如UiPath，而這僅僅是開始，在1月初發(fā)布的一份報告中，Accenture預(yù)測，到2030年，智能體將取代人類，成為大多數(shù)企業(yè)系統(tǒng)的主要用戶。在1月KPMG對100家大型企業(yè)高管的調(diào)查中，12%的公司已經(jīng)部署了智能體，37%的公司處于試點階段，另有51%的公司正在探索其使用，但并非一切順利，因為通用AI本身還遠(yuǎn)非完美。

“存在幻覺和偏見的風(fēng)險，”Accenture的首席負(fù)責(zé)AI官Arnab Chakraborty說，“因此，這不僅僅關(guān)乎用例，還關(guān)乎設(shè)置防護欄。”智能體也很難構(gòu)建，且大規(guī)模部署成本高昂。

盡管如此，企業(yè)已經(jīng)在報告部署智能體用于多個用例的成功案例。

1. 軟件開發(fā)和IT

去年3月，Cognition發(fā)布了Devin，號稱是世界上第一個AI軟件工程師。當(dāng)時，最好的AI在SWE-bench(一個旨在測試AI解決真實世界編碼問題能力的挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)測試)上的得分不能超過5%。Devin的得分接近14%。到了8月，智能體AI系統(tǒng)的得分接近40%，而今天，它們已經(jīng)突破了60%的里程碑。

與此同時，去年12月，OpenAI的新O3模型(一個尚未向公眾公開的智能體模型)在同一測試上得了72%。根據(jù)Capgemini于2024年中發(fā)布的一項調(diào)查，60%的大型公司高管表示，智能體將在三到五年內(nèi)處理企業(yè)中的大部分編碼工作。

但已經(jīng)有一些特定于軟件開發(fā)生命周期的工作崗位準(zhǔn)備好借助智能體。

“我們開發(fā)了自己的自主式AI用于代碼管理，”Mitre的首席技術(shù)官Charles Clancy說，“似乎效果最好的最佳用例是在存儲庫管理中，在那里，它將遍歷并進行代碼存儲庫的錯誤修復(fù)?！?/p>

例如，他說，10年前的源代碼可能無法在現(xiàn)代計算機上正確編譯。

“智能體將下載它，嘗試構(gòu)建它，如果它無法運行，它將在必要時修復(fù)構(gòu)建腳本和代碼，將代碼檢查回存儲庫，并標(biāo)記它是由智能體完成的?！彼f。

Clancy補充說，Mitre不得不創(chuàng)建自己的系統(tǒng)，因為大多數(shù)現(xiàn)有工具使用供應(yīng)商管理的云基礎(chǔ)設(shè)施進行AI推理部分。“出于安全原因，我們不能這樣做?！彼f。

他還說，還有一個單獨的研究項目正在研究50年前的主機代碼，并使用AI提取業(yè)務(wù)邏輯，并為其重寫云原生框架。

“我們的目標(biāo)是在所有政府組織中現(xiàn)代化復(fù)雜且關(guān)鍵的任務(wù)舊版IT系統(tǒng)?！彼f。

這些系統(tǒng)中有數(shù)百萬行代碼，是用COBOL、MUMPS，甚至是與原始硬件綁定的匯編語言編寫的?！拔覀冋陂_發(fā)自己的AI模型，以定制改進稀有平臺上的代碼理解?！彼a充道。

Mitre還在一個安全的、由Mitre管理的云環(huán)境中使用AWS Bedrock測試了數(shù)十個商業(yè)AI模型。到目前為止，已經(jīng)處理了50多萬行代碼，但由于幻覺和其他質(zhì)量問題，仍然需要人工監(jiān)督。

“我們還發(fā)現(xiàn)，自主式AI可以與為軟件工程師開發(fā)的工具一起工作，從而顯著提高驗證和編譯代碼的成功率，”Clancy說。這提供了潛在途徑來訓(xùn)練新的AI，以減少對監(jiān)督的需求?！凹词箍紤]到必要的人工監(jiān)督，這個過程也在每天都在加快?！?/p>

去年12月，Langbase發(fā)布了一份智能體狀態(tài)報告，基于來自高管和技術(shù)專業(yè)人士的3400多份回復(fù)。智能體的首要用例是軟件開發(fā)，有87%的受訪者表示正在使用。此外，48%的人表示他們正在IT和運營中使用大型語言模型(LLM)。

2. 自動化和生產(chǎn)率

由于智能體可以接觸許多系統(tǒng)，工作流程自動化和生產(chǎn)率成為企業(yè)的首要用例。根據(jù)KPMG的報告，行政職責(zé)是智能體的主要用例，有60%的受訪者表示正在使用。以全球律所Avantia為例，該律所使用商業(yè)和開源通用AI為其智能體提供支持?！拔覀冾I(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是，有數(shù)百項任務(wù)可能無法很好地自動化，”首席技術(shù)官Paul Gaskell說，“而且它們不太適合SaaS解決方案。有太多的單獨任務(wù)分散在太多的地方?！?/p>

現(xiàn)在，有了微軟，智能體可以作為伴侶坐在Word或Outlook中，隨時準(zhǔn)備執(zhí)行任務(wù)。

“如果客戶要求我們執(zhí)行交易或工作流程，并且Outlook或Word是打開的，智能體可以訪問所有公司數(shù)據(jù)，”他說?！岸?，因為這些是我們的律師正在處理的文檔，我們有他們通常做什么的歷史記錄?！?/p>

從業(yè)務(wù)角度來看，律師可以更快地完成合同簽訂流程、更快地回應(yīng)客戶、并以比其他人更快的速度進行交易。

Gaskell預(yù)計，到2025年中，利潤率將提高多達45%。“我們已經(jīng)對已經(jīng)完成的工作進行了時間和動作研究，”他說，“我很難想象這不會成為專業(yè)服務(wù)業(yè)的未來。”

Gaskell說，他的公司對LLM持不可知論態(tài)度，這意味著智能體可以根據(jù)哪個最適合，由不同的LLM提供支持。這包括一些主要的開源模型，他說，因為它們提供了隱私、成本優(yōu)勢和更低的延遲。智能體目前運行在超大規(guī)模云服務(wù)商的服務(wù)器上，但該公司正在考慮投資自己的GPU，并在托管設(shè)施中租用空間，以進一步降低成本。

另一家使用智能體來自動化業(yè)務(wù)流程的公司是SS&C，一家金融服務(wù)和醫(yī)療技術(shù)公司。

“我們從2萬名客戶那里收到各種格式的文檔，”該公司自動化高級常務(wù)董事Brian Halpin說。這些可能是PDF、數(shù)字表格、電子郵件，關(guān)鍵信息可能位于任何位置，并以不同的方式呈現(xiàn)。這加起來每月需要處理數(shù)百萬份文檔?！袄斫馕臋n的上下文是至關(guān)重要的，”他補充道，而過去，這一直是阻礙自動化的最大障礙，而通用AI可以提供幫助。

“因此，今天，我們有20個圍繞文檔使用智能體的生產(chǎn)用例，”Halpin說，“這很有用，也很強大。”數(shù)據(jù)保存在私有云中以確保安全，LLM也在內(nèi)部托管。SS&C使用Meta的Llama以及其他模型，Halpin說。

該系統(tǒng)于2024年中投入生產(chǎn)，并在去年11月處理了5萬份文檔。“我們將繼續(xù)增加這一數(shù)量?！彼f。

他說，在傳統(tǒng)自動化中，人類幾乎需要查看每份文檔。有了AI，這個比例被顛倒了。例如，在貸款文件類型中，自動化的比例達到90%左右，只有少數(shù)文件需要人工審查。

3. 客戶服務(wù)和支持

在鄧白氏，智能體幫助客戶與該公司收集的關(guān)于世界上5000萬家企業(yè)的信息互動。

“我們?yōu)?5%的財富500強企業(yè)提供服務(wù)，他們使用我們的數(shù)據(jù)來做出一些最重要的決策，”該公司的首席數(shù)據(jù)和分析官Gary Kotovets說。這包括信貸決策和供應(yīng)鏈決策，他說。數(shù)據(jù)還用于銷售和營銷。

“對我們來說，智能體對于與我們的數(shù)據(jù)互動至關(guān)重要，”他說。“它們允許客戶提出與公司相關(guān)的問題，智能體將確保數(shù)據(jù)是與該公司最相關(guān)的準(zhǔn)確信息?！边@并不總是那么容易，因為許多公司的名稱和地址相似?！斑@就是智能體發(fā)揮作用的地方。我們的智能體說，‘讓我確保這家公司是他們正在詢問的實際公司?！鼈兡軌蚶斫馑岢龅膯栴}。”

4. 內(nèi)容創(chuàng)作

撰寫文本和創(chuàng)建圖像是通用AI最早的兩個流行用例?，F(xiàn)在，智能體可以加速內(nèi)容創(chuàng)作過程。根據(jù)Langbase的調(diào)查，文本生成和摘要是第二受歡迎的用例，有59%的受訪者表示正在使用，其次是營銷和傳播，有50%的受訪者表示正在使用。安永在其第三方風(fēng)險管理服務(wù)中使用智能體。

安永的負(fù)責(zé)人辛克萊·舒勒表示：“你們聘請我們來評估你們引入的一些供應(yīng)商?！薄拔覀兊娘L(fēng)險評估人員會完成這項工作，在一個供應(yīng)商身上花費多達 50 個小時，仔細(xì)研究合同和其他文件，以制作出一份報告，指出我們觀察到的風(fēng)險?！?/p>

過去通常都是這樣做的，直到GenAI的出現(xiàn)。

“現(xiàn)在我們可以把所有合同和公開文件輸入給人工智能，它可以在幾分鐘內(nèi)就生成一份報告，而不是過去需要的幾天，并且報告內(nèi)容極為準(zhǔn)確詳細(xì)?！彼硎尽Ｈ缓笕祟悓＜視@些報告進行完善?！叭斯ぶ悄芗由先祟悓I(yè)知識，在質(zhì)量上是一個巨大的提升?！彼f。

現(xiàn)在，隨著自主式AI的出現(xiàn)，這個過程又在發(fā)生變化。

“我們將發(fā)布這個過程的智能體驅(qū)動版本，實現(xiàn)對供應(yīng)商的持續(xù)監(jiān)控，這在以前是不可能的?！彼f。

這是公司在考慮 AI 智能體時經(jīng)常忽視的一點，他表示?！昂芏嗳税殃P(guān)注點放在了優(yōu)化用例上，”他說?！暗嬲膬r值在于市場的拓展，以及收入機會的增加?！?/p>

5. 人力資源和員工支持

智能體的另一個相對低風(fēng)險、高價值的應(yīng)用場景是回答員工問題，并代為處理簡單任務(wù)。事實上，IBM 在 2024 年 1 月進行的一項關(guān)于通用人工智能發(fā)展的調(diào)查中得出結(jié)論，43% 的公司使用 AI 智能體來進行人力資源管理。

例如，全球數(shù)據(jù)服務(wù)公司 Indicium 從 2024 年年中開始部署智能體，當(dāng)時這項技術(shù)開始成熟。

“你會開始看到現(xiàn)成的應(yīng)用程序——既有開源的，也有專有的——這讓構(gòu)建智能體變得更加容易。”該公司的首席數(shù)據(jù)官丹尼爾·阿萬奇尼表示。

他表示，這些智能體被用來讓 HR 的工作更加輕松，包括內(nèi)部知識檢索、標(biāo)記、記錄以及其他業(yè)務(wù)流程。每個智能體就像一個微服務(wù)，專門負(fù)責(zé)一件事情。“它們在一個多智能體系統(tǒng)中相互通信，”他說。這些基于提示的對話可能會變得很奇怪。棘手的是，通用人工智能可能會產(chǎn)生幻覺等問題。“因此，我們需要對模型進行大量調(diào)整，以防止它們做出錯誤行為或訪問錯誤信息?！彼f。

從積極的一面來看，AI 智能體可以自主處理很多問題，因此在這方面具有商業(yè)價值。“我們還發(fā)現(xiàn)了未正確記錄的內(nèi)容，這有助于我們改進流程?！彼a充道。

信任但要驗證

安全性是智能體開發(fā)自始至終的基石。事實上，最早的智能體框架之一是 BabyAGI，于 2023 年年初發(fā)布，它將 ChatGPT 與 Pinecone 向量數(shù)據(jù)庫(用于記憶)和 LangChain(用于編排)相結(jié)合。創(chuàng)建它的開發(fā)者開玩笑地要求它制造盡可能多的回形針——這是對一種假設(shè)的由失控 AI 引發(fā)的回形針末日的引用——該系統(tǒng)立即認(rèn)識到了潛在問題，并首先為自己生成了一個安全協(xié)議，但大多數(shù)智能體型 AI 開發(fā)者并不愿意對 AI 如此信任。

在 LangChain 2023 年 11 月對 1300 多名專業(yè)人士進行的調(diào)查中，55% 的受訪者表示，追蹤和可觀察性工具是智能體不可或缺的控件，有助于他們了解智能體的行為和性能。此外，44% 的受訪者設(shè)置了防護欄，40% 使用了離線評估。

“AI 模型存在風(fēng)險，會犯各種各樣的錯誤，”瑞典烏默奧大學(xué)計算機科學(xué)系和技術(shù)政策理事會主席弗吉尼亞·迪格努姆表示。

但她表示，可以創(chuàng)建系統(tǒng)來捕捉錯誤，因此，如果智能體無法完成任務(wù)，它會承認(rèn)失敗，而不是嘗試編造內(nèi)容。

“這一領(lǐng)域有很多研究，并且理論上已經(jīng)有了成果，”她說?！暗珦?jù)我所知，目前還沒有合適的智能體界面，而且，一旦開始開發(fā)這些系統(tǒng)，就必須應(yīng)對由此產(chǎn)生的后果，以及如果其中一個系統(tǒng)出錯會發(fā)生什么。”

這意味著需要制定治理和監(jiān)管措施。智能體框架不僅需要處理 AI 可能犯錯的實際和業(yè)務(wù)影響，還需要處理法律影響。

“如果這些問題得不到解決，我認(rèn)為企業(yè)智能體就不會有多大用處?！彼f。

然后，企業(yè)在部署 AI 智能體時還需要應(yīng)對另一個風(fēng)險：智能體實現(xiàn)的 AI 驅(qū)動自動化的大規(guī)?？赡軒淼念嵏埠拓?fù)面結(jié)果。Wipro 的副總裁兼全球 AI 主管普什帕·拉馬錢德蘭表示，在部署這些系統(tǒng)時，變革管理過程非常重要。“這是我認(rèn)為很多客戶需要花費更多時間的地方，”他說。而前期多花些時間意味著公司從長遠(yuǎn)來看能走得更遠(yuǎn)?！澳切┱J(rèn)真考慮變革管理過程的公司能夠更快地實現(xiàn)規(guī)模擴張?！彼f。