超越助手：人工智能代理如何革新行业格局

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根据高德纳的预测，到2028年，与生成性人工智能的三分之一人机互动将从用户提示转变为与自主、意图驱动的代理的直接接口。这一变化标志着相较于现有的反应型人工智能助手，技术的重大飞跃。

“代理是生成性人工智能的下一个进化步骤，”思科孵化部门Outshift的高级副总裁兼总经理Vijoy Pandey表示。“对企业高管来说，信息很明确：现在就要准备。仅剩三年时间，先实施简单的助手，解决可管理的用例，然后再向更关键的应用演进。”

AI代理可以看作是无休止的专业员工，专门针对特定任务，协作解决业务挑战。Menlo Ventures的合伙人Tim Tully强调了一个持续的趋势：“我们看到客户成功公司通过代理取代并提升他们的团队，从而提高了可扩展性。这在市场营销自动化和代码生成中非常明显，我预计代理会进一步渗透到软件工程领域。”

谷歌云、微软的Copilot和亚马逊AWS的Q这三大巨头正积极开发生成性人工智能代理，这表明了一项变革性技术的出现。

代理与助手的区别

那么，AI代理与早期的AI助手有什么区别？AI助手主要响应用户的提示，利用大型语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）在对话界面中提供答案和相关信息。

相较之下，AI代理则是主动和自主的，能够在无人干预的情况下做出决策和采取行动。它们实时分析特定领域的数据，独立管理复杂的工作流程，朝着特定目标努力。

与传统助手不同，代理能够生成高质量的内容，借助清晰可追溯的任务和数据源，缩短审核周期20%至60%。Pandey解释道：“可以把它们看作是专注于特定任务并协作解决更广泛业务问题的专业员工。”例如，在金融服务领域，代理可以实时检测和预防欺诈；在HR领域，它可以分析数据以识别顶级人才或预测员工流失。

在多代理框架中，这些系统能够在不同技能领域协作，作出明智决策，并独立管理复杂的工作流程。然而，代理协作所需的专门协调层仍在开发中，代表了初创企业的重要机会。

“需要一个类似Kubernetes的基础设施来运行这些专属负载，”Tully指出。目标是连接这些精简代理，形成尚未建立协议的无缝沟通。

从助手到代理的过渡

思科的AI准备指数显示，尽管97%的组织希望利用生成性人工智能，但只有14%实现了这一目标，这突显了显著的差距。常见障碍包括不知从何入手、确保投资回报，以及解决信任、安全和隐私问题。

“代理在应对模糊问题时有其内部推理和规划的局限性，”Pandey指出了清晰指令对于有效指导代理的重要性。

组织应从简单的业务案例入手，而非雄心勃勃的项目。赋能公民开发者，即那些懂得流程并能改善它们的内部人员，尤为关键，特别是在生成性AI开发者有限的情况下。

在启动AI旅程之前，组织必须优先清理数据，以确保身份管理和访问控制准确无误。“从可以管理的业务案例开始，而非高风险项目，”Pandey建议。这种方法使组织能够优化其管道，在教育公民开发者的同时，为未来的AI进步奠定坚实基础。