智能体型 AI

智能体型 AI 正在为自动化注入全新的关键能力，大幅提升其对企业的影响和潜在价值。基于规则的传统自动化无法独立优化复杂的非结构化流程，但如今的智能体自动化则已具备这项能力。智能体自动化可扩展自动化的覆盖范畴，突破机器人流程自动化（RPA）的能力边界，不仅能用于基于规则的结构化重复性任务与流程，还能处理其他项目。当下，很多工作流都对动态性与上下文感知能力提出了更高要求，而智能体自动化可以赋能企业实现此类工作流的自动化，从而增强企业的自动化能力，助其简化全新的复杂任务与业务流程，其中包括复杂决策，以及需要强大适应力和实时操作与分析的活动。

经过编排以后，AI 智能体、机器人与人类可构成共生组合，一同促成智能体自动化。

• AI 智能体可基于目标而非固定指令来自主规划、执行并调整工作流。它们能够协调任务，基于上下文进行决策，并协同其他智能体或系统完成端到端流程。

• 机器人可执行收集智能体决策所需数据（例如：登录、连接并理解多个系统中的信息）等重复性任务，从而尽可能提升 AI 智能体的准确性、生产力和成功率。它们还可根据智能体的指令，完成流程中的各种其他预设操作与特定任务。

• 人类可设定目标并监管智能体，并在必要时介入，进行人工判断和审查（人机回圈）。

智能体自动化是智能体、机器人与人类共同构成的复杂生态系统，需要通过编排才能实现其管理和优化。编排能够助力企业：

• 运营复杂的多智能体生态系统，提供关键保障措施、监管机制与安全性

• 确保智能体型 AI 具备可扩展性

• 实现跨 CRM、ERP 及其他系统的动态工作流程自动化

• 利用实时数据优化决策

虽然智能体型 AI 和生成式人工智能 (GenAI) 都是关键技术，但它们关注的方向各不相同。两者各具优势和独特的应用场景。

GenAI 的设计初衷是用于生成文案、图片、代码与创意。它支持自然语言处理，是一种功能强大的内容生成工具。

与之相比，智能体型 AI 的设计初衷则是用于行动，即通过规划、决策与执行来获得成果。在某一节点，GenAI 会止步于创作，而智能体型 AI 却会继续执行操作、触发工作流、适应新情况。

这两项技术相辅相成。例如，GenAI 可以草拟营销内容，智能体型 AI 则可根据实时成效数据自动发起并迭代营销活动。

智能体型 AI 集多类人工智能于一身，其中包括负责推理与沟通的大型语言模型（LLM）、负责任务排序的规划 AI、负责优化操作的强化学习，以及负责保留上下文的记忆系统，因而具备思考、执行和适应能力。此外，它还能借助工具使用模型与外部系统和工具交互。此类系统也可通过其他 AI 模型获取自我反思和感知能力，在持续学习中不断提升。

上述人工智能在赋能智能体系统功能方面发挥着重要作用。

大型语言模型（LLM）

功能强大的 LLM 陆续亮相，为 AI 领域带来一场重大变革。这些模型基于海量数据集进行训练，可赋予 AI 理解并生成类人文本的全新能力，从而令人机对话更加自然且富有意义，为 AI 应用带来了诸多新机遇。

LLM 可为自然语言理解提供支持，赋予 AI 智能体解析复杂指令、进行有意义对话，甚至是生成创意内容的能力。凭借这一增强的语言能力，智能体型 AI 能以更自然、直观的方式与用户交互，为协作和解决问题开辟全新的可能性。

此外，大语言模型 (LLM) 使智能体型 AI 能基于所处理的信息进行推理和决策。通过分析海量数据并识别模式，这些 AI 智能体能生成洞察、做出预测，并执行符合预设目标的行动。这种自主思考和行动的能力正是智能体型 AI 区别于传统自动化技术的关键特征。

机器学习

机器学习算法的进步与计算能力的提升共同推动了智能体型 AI 的发展。这使得这些系统能够从海量数据中学习，并不断提升自身能力，逐步适应新情况。这一转变为动态程度更高的自动化与人工智能解决方案开辟了道路。

例如，强化学习作为机器学习的一种类型，允许自主智能体通过与环境互动并接收反馈进行学习，显著增强了智能体型 AI 的决策能力。借助试错机制，智能体型 AI 系统能够在复杂、多变的环境中优化自身行动，从而实现特定目标。

哪些技术创新和进步推动着智能体型 AI 在企业内的全面应用？

将 AI 工具与现有企业系统集成是一项变革性举措。从客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP）系统，到供应链管理和人力资源（HR）工具，这一集成使得 AI 智能体能够利用企业内的丰富数据资源。通过打破数据孤岛并连接各个系统，智能体型 AI 能够获得全方位的企业视角，从而做出更智能的数据驱动决策，并自动化复杂工作流程。

云计算的进步在推动智能体型 AI 的发展中也发挥了关键作用。Microsoft Azure 和 Amazon Web Services (AWS) 等云平台提供了训练和部署复杂人工智能模型所需的可扩展计算能力和存储空间。同时，先进的数据处理工具使得企业能够实时从海量数据中提取有价值的洞察，进一步提升了智能体型 AI 的决策能力。

此外，UiPath Platform™ 等智能体自动化平台的发展也加快了企业的采用速度。例如，UiPath Platform 可提供全方位的完全集成能力，助力 AI 智能体部署、端到端工作流编排，以及智能体自动化的规模化应用。企业可综合运用以上功能来部署并管理智能的目标导向型智能体。此类智能体可与机器人和人类协作，精确可靠地执行复杂动态流程。

这些技术进步如何共同推动了 AI 智能体的发展？

如上所述，功能强大的大型语言模型（LLM）、先进的机器学习技术及无缝企业集成共同促进了智能体型 AI 的崛起，而它正是 AI 智能体背后的“智慧力量”。凭借显著提升的分析、推理、学习和推断能力，这类新型 AI 智能体可在最少人工干预下执行以往只有人工才能够完成的复杂动态流程。它们不仅能设定目标，设计并优化工作流程，还能做出自主行动决策或指示其他智能体启动流程。通过持续学习，它们能够不断提升性能。

AI 领域的长足发展引发了深刻的技术变革。如今，AI 智能体通过智能体型 AI 获得了学习、预测和行动能力。智能体能够承担非预设任务、管理复杂流程，甚至还能自主完成不久前还只能依靠人工完成的细微决策。

简而言之，智能体型 AI 正在带领我们探索工作流程设计方面的全新可能性，在我们针对组织上下众多流程重新界定人类、机器人和机器分工的过程中，扩展自动化的作用范畴。

尽管智能体型 AI 的进步已在某些方面改变了人机交互方式，但这场变革才刚刚开始。我们即将迎来一场大规模且不可避免的工作方式变革，这股浪潮才刚刚开始汇聚，正蓄势待发。

在未来五年，现代化程度最高的成功企业将大举改变运营模式，无论是员工和机器的分工，还是员工、机器人与智能体的协同模式都将迥然不同。

如果智能体型 AI 具备可扩展性，且 AI 用例也能扩展至各个业务流程，那么全球各地的企业都能享受到更优质、更快、更高效的运营体验。它们将以出色的客户参与度、对于当前和未来变化的快速响应，以及显著提升员工生产力和参与度的能力脱颖而出。

智能体型 AI 充满无限可能，未来前景广阔。随着这项技术的不断进步，它将重新定义工作领域，以及人类和机器在全球格局中的角色。