智能體AI正迎來(lái)全方位爆發(fā)的時(shí)刻，真的如此嗎？

對(duì)于那些關(guān)注社交媒體動(dòng)態(tài)、供應(yīng)商聲明以及充斥著夸張言論的思想領(lǐng)袖圈的IT從業(yè)者來(lái)說(shuō)，他們很容易認(rèn)為全球企業(yè)即將依靠AI智能體運(yùn)營(yíng)——這些軟件可以自動(dòng)化從代碼生成到內(nèi)容創(chuàng)作的各種任務(wù)，這是可以理解的。

他們看到有人宣稱智能體勞動(dòng)力時(shí)代已經(jīng)到來(lái)（90%的IT支持工作將由智能體執(zhí)行?。?，以及關(guān)于進(jìn)取的程序員通過(guò)基于智能體的產(chǎn)品創(chuàng)造收益的軼事。與此同時(shí)，其他人則聲稱業(yè)界被兜售了一套虛假承諾，實(shí)際情況與炒作并不相符。

就像科技領(lǐng)域經(jīng)常出現(xiàn)的情況一樣，現(xiàn)實(shí)更為復(fù)雜。即便如此，數(shù)據(jù)能夠說(shuō)明問(wèn)題。盡管麥肯錫調(diào)查顯示39%的組織表示正在試驗(yàn)智能體，但只有23%已經(jīng)開始在一個(gè)業(yè)務(wù)職能內(nèi)擴(kuò)展AI智能體。

AI智能體解釋

首先，讓我們退一步思考：AI智能體究竟是什么？為什么IT領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)它們?nèi)绱伺d奮？

利用上下文理解以及從大語(yǔ)言模型和其他來(lái)源獲得的數(shù)據(jù)，AI智能體能夠感知并從其系統(tǒng)環(huán)境中學(xué)習(xí)，并在努力完成目標(biāo)的過(guò)程中通過(guò)推理解決問(wèn)題。

智能體還與其他智能體以及其他應(yīng)用程序協(xié)作。它們就像工蜂一樣，忙碌地工作以取悅蜂王。高效實(shí)現(xiàn)目標(biāo)是最終目的。

用戶可能會(huì)通過(guò)提供上下文來(lái)引導(dǎo)大語(yǔ)言模型產(chǎn)生期望的輸出，而智能體則根據(jù)其編程的問(wèn)題解決邏輯和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，自主找出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方法。

Salesforce、Workday和微軟等眾多供應(yīng)商已經(jīng)開始將智能體嵌入企業(yè)用于客戶服務(wù)和其他功能的應(yīng)用程序中。

智能體為何處于快進(jìn)與慢行并存的模式

然而，跨平臺(tái)工作的多智能體系統(tǒng)的采用進(jìn)展較為緩慢。那些試圖依靠智能體運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的公司遭遇的高調(diào)失敗，以及智能體經(jīng)歷災(zāi)難性技術(shù)故障的案例，都無(wú)濟(jì)于事。

IDC高級(jí)研究總監(jiān)Nancy Gohring表示，多智能體系統(tǒng)在技術(shù)上構(gòu)建和操作都具有挑戰(zhàn)性，供應(yīng)商在弄清如何將智能體生成和消費(fèi)的數(shù)據(jù)貨幣化的同時(shí)，對(duì)使這些系統(tǒng)互操作持謹(jǐn)慎態(tài)度。

Gohring說(shuō)："這既是技術(shù)問(wèn)題，也是競(jìng)爭(zhēng)局面。"她補(bǔ)充說(shuō)，供應(yīng)商希望將客戶留在自己的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)。例如，一個(gè)供應(yīng)商的客戶服務(wù)平臺(tái)的API無(wú)法與另一個(gè)供應(yīng)商的電子商務(wù)軟件的API配合使用。

Cengage首席信息官Ken Grady同意供應(yīng)商在尋求競(jìng)爭(zhēng)和保護(hù)其數(shù)據(jù)護(hù)城河時(shí)目標(biāo)相左的觀點(diǎn)。他表示，這是很少有公司能夠從智能體中獲得真正價(jià)值的重要原因。

即使是開發(fā)人員也在智能體應(yīng)用中遇到困難

危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)的雙重幽靈甚至籠罩著軟件開發(fā)領(lǐng)域。

盡管各種規(guī)模的組織都成功部署了智能體來(lái)自動(dòng)化編碼，但Voxel首席技術(shù)官Bryan O'Sullivan表示，數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)商圍墻花園以及快速累積的脆弱性削弱了智能體的前景。他說(shuō)，這可能導(dǎo)致"一堆不可靠的垃圾，除了讓你花很多錢之外什么也做不了"。

如果智能體功能即使只有一小部分不精確，就可能使整個(gè)流程脫軌，這可能解釋了為什么IT部門往往處于智能體采用的前沿，而其他業(yè)務(wù)部門則持觀望態(tài)度。因此，O'Sullivan表示，"智能體深入滲透到其他有價(jià)值領(lǐng)域"仍然有限。

一個(gè)問(wèn)題根源于記憶——或者更確切地說(shuō)，智能體缺乏記憶。為了實(shí)現(xiàn)自主操作的承諾，智能體必須能夠訪問(wèn)長(zhǎng)期、中期和短期記憶，這些對(duì)于從執(zhí)行的任務(wù)中學(xué)習(xí)至關(guān)重要。如果沒(méi)有這些能力，它們本質(zhì)上就像大語(yǔ)言模型聊天會(huì)話；保質(zhì)期很短。

樂(lè)觀的理由

然而，人們堅(jiān)信一旦AI行業(yè)找到解決這些挑戰(zhàn)的方法——集體商業(yè)需求將推動(dòng)它實(shí)現(xiàn)——智能體將自動(dòng)化整個(gè)工作流程、完整流程，甚至可能是整個(gè)業(yè)務(wù)。

IT領(lǐng)導(dǎo)者可以將員工重新分配到更具戰(zhàn)略性的任務(wù)，或者為創(chuàng)新找到新的杠桿。這是技術(shù)偉大夢(mèng)想家們所追求的理想愿景，包括那些想象企業(yè)24小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)、人類睡眠時(shí)幾乎不受影響的人。

根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，至少在2026年，全球2000強(qiáng)企業(yè)中多達(dá)40%的工作崗位將涉及與AI智能體合作，這將重新定義許多企業(yè)的工作流程。

Cengage的Grady表示，他相信供應(yīng)商將為自己和客戶找到最佳前進(jìn)道路。Grady預(yù)計(jì)，希望創(chuàng)建更高效業(yè)務(wù)流程的組織將擴(kuò)大其智能體實(shí)施規(guī)模。

他說(shuō)，例如，可能一直以2%運(yùn)行的業(yè)務(wù)用例可能會(huì)隨著技術(shù)和協(xié)議的成熟增長(zhǎng)到20%，他補(bǔ)充說(shuō)，更多公司將尋求將成功的試點(diǎn)項(xiàng)目投入生產(chǎn)。

與此同時(shí)，IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做什么來(lái)為智能體企業(yè)做準(zhǔn)備？

由于智能體代表一個(gè)新興技術(shù)類別，目前還沒(méi)有明確的采用手冊(cè)。至少，沒(méi)有專門針對(duì)智能體的手冊(cè)。

即便如此，IDC的Gohring表示，IT領(lǐng)導(dǎo)者必須確定要運(yùn)行和測(cè)試的試點(diǎn)項(xiàng)目。她補(bǔ)充說(shuō)，隨著他們對(duì)實(shí)驗(yàn)建立信心和舒適度，在尋求擴(kuò)展之前，應(yīng)該建立控制和可視性機(jī)制。

公司應(yīng)該構(gòu)建核心抽象層和基本編排，測(cè)試、學(xué)習(xí)，并尋求納入治理和監(jiān)控能力，特別是在擴(kuò)展到數(shù)十個(gè)或更多智能體時(shí)。

根據(jù)實(shí)際使用模式完善架構(gòu)至關(guān)重要。而且，一如既往，快速失敗和學(xué)習(xí)是這個(gè)過(guò)程的關(guān)鍵部分。

Q&A

Q1：AI智能體是什么？它們?nèi)绾喂ぷ鳎?/p>

A：AI智能體是能夠自動(dòng)化從代碼生成到內(nèi)容創(chuàng)作等各種任務(wù)的軟件。它們利用大語(yǔ)言模型和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)，能夠感知并從系統(tǒng)環(huán)境中學(xué)習(xí)，通過(guò)推理解決問(wèn)題來(lái)完成目標(biāo)。與需要用戶提示的大語(yǔ)言模型不同，智能體能夠根據(jù)編程邏輯和訓(xùn)練數(shù)據(jù)自主找出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方法。

Q2：為什么多智能體系統(tǒng)的采用進(jìn)展緩慢？

A：多智能體系統(tǒng)在技術(shù)上構(gòu)建和操作具有挑戰(zhàn)性。供應(yīng)商在弄清如何將智能體數(shù)據(jù)貨幣化的同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)互操作持謹(jǐn)慎態(tài)度，希望將客戶留在自己的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)。此外，不同供應(yīng)商的API無(wú)法相互配合使用，數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)商圍墻花園以及系統(tǒng)脆弱性也削弱了智能體的應(yīng)用前景。

Q3：IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該如何為智能體技術(shù)做準(zhǔn)備？

A：IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該首先確定試點(diǎn)項(xiàng)目進(jìn)行運(yùn)行和測(cè)試，隨著對(duì)實(shí)驗(yàn)建立信心，在擴(kuò)展前建立控制和可視性機(jī)制。公司需要構(gòu)建核心抽象層和基本編排，進(jìn)行測(cè)試和學(xué)習(xí)，納入治理和監(jiān)控能力。根據(jù)實(shí)際使用模式完善架構(gòu)至關(guān)重要，快速失敗和學(xué)習(xí)是關(guān)鍵部分。目前智能體還是新興技術(shù)，沒(méi)有明確的采用手冊(cè)。