各企業(yè)正在部署不斷進(jìn)步的技術(shù)，以協(xié)助軟件編程、創(chuàng)建高級商業(yè)智能以及自動化客戶支持和人力資源職能。

在過去一年中，智能體在GenAI帶來的熱潮逐漸退去、人們對不切實際的期望感到失望之后，或許成為了最受關(guān)注的技術(shù)。

智能體將GenAI更進(jìn)一步，強(qiáng)調(diào)運營決策而非內(nèi)容生成，這種對業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生影響的潛力，使得Aflac、Atlantic Health System、Legendary Entertainment以及NASA的噴氣推進(jìn)實驗室等企業(yè)已經(jīng)開始采用智能體。

CRM領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Salesforce已經(jīng)將智能體作為其戰(zhàn)略的核心，推出了Agentforce。IT服務(wù)管理巨頭ServiceNow也在其Now Platform上添加了智能體。微軟和其他公司也加入了這場競爭。

隨著智能體在眾多場景和平臺中的出現(xiàn)，對這項技術(shù)感興趣的企業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)難以確定從哪里開始入手。據(jù)AI專家稱，到目前為止，已經(jīng)有一些應(yīng)用場景脫穎而出。

安永的全球創(chuàng)新AI官員Rodrigo Madanes表示，智能體將與ERP、CRM和商業(yè)智能系統(tǒng)無縫集成，以自動化工作流程、管理數(shù)據(jù)分析并生成有價值的報告，與過去的一些自動化技術(shù)不同，智能體能夠?qū)崟r做出決策，使流程自動化成為其主要應(yīng)用場景。

智能體可以自動化以前需要人工干預(yù)的重復(fù)性任務(wù)，如客戶服務(wù)、供應(yīng)鏈管理和IT運營，這項技術(shù)的獨特之處在于它能夠適應(yīng)不斷變化的條件，并在無需人工監(jiān)督的情況下處理意外輸入。

以下是幾位AI專家所看到的智能體的九大頂級應(yīng)用場景：

軟件開發(fā)

智能體有望將AI編碼助手轉(zhuǎn)變?yōu)楦悄艿能浖_發(fā)工具，能夠編寫大量代碼。盡管到目前為止，編碼助手收到了褒貶不一的評價，但分析公司Gartner預(yù)測，在三年內(nèi)，更智能的智能體將編寫大部分代碼，導(dǎo)致大多數(shù)軟件工程師需要重新技能培訓(xùn)。

數(shù)字轉(zhuǎn)型咨詢公司PublicisSapient的執(zhí)行副總裁兼首席產(chǎn)品官SheldonMonteiro表示，編碼智能體不僅將編寫代碼，還將有獨立的智能體來審查代碼中的錯誤。

隨著DevOps工具鏈已經(jīng)自動化了工作流程，添加智能體是自然而然的發(fā)展，這些智能體可以自主地從代碼中逆向工程出規(guī)格說明，從規(guī)格說明中正向工程出測試用例和代碼，并批準(zhǔn)符合特定閾值標(biāo)準(zhǔn)的制品，從而提高整體自動化水平。

許多企業(yè)，包括MITRE，已經(jīng)釋放了智能體來協(xié)助編碼。據(jù)MITRE的CTO CharlesClancy稱，MITRE已經(jīng)開發(fā)了自己的用于代碼管理的智能體。

最有效的應(yīng)用場景似乎是在代碼倉庫管理中，智能體可以遍歷并修復(fù)代碼倉庫中的錯誤。

例如，10年前的源代碼在現(xiàn)代計算機(jī)上可能無法正常編譯。

智能體將下載它，嘗試構(gòu)建它，如果無法運行，它將修復(fù)構(gòu)建腳本和代碼(如有必要)，將代碼檢回倉庫，并標(biāo)記這是由智能體完成的。

RPA的增強(qiáng)版

許多企業(yè)已經(jīng)在多個領(lǐng)域使用RPA來自動化簡單和重復(fù)性的任務(wù)，智能體也可以自動化任務(wù)，但它們還能處理需要更高層次決策功能的更復(fù)雜問題。

借助AI，RPA從基于規(guī)則的行動轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛇m應(yīng)、自主的過程，顯著提高了業(yè)務(wù)運營的效率，新工具使企業(yè)能夠訓(xùn)練智能體不僅執(zhí)行RPA正在做的最簡單的任務(wù)，而且能夠理解異常邏輯何時也有效。

一些AI專家預(yù)測，智能體將承擔(dān)比RPA更復(fù)雜的任務(wù)，有時智能體將與RPA并肩工作，以實現(xiàn)新的自動化水平。

IBM MIT AI Lab的AI研究科學(xué)家ShaeKhan表示，許多企業(yè)很快將使用AI來增強(qiáng)，并在某些情況下取代傳統(tǒng)的RPA。智能體將用于處理需要決策能力的復(fù)雜和動態(tài)任務(wù)，而RPA將繼續(xù)用于重復(fù)性、基于規(guī)則的過程。

客戶支持自動化

企業(yè)長期以來一直使用簡單的聊天機(jī)器人和語音機(jī)器人來處理簡單的客戶服務(wù)請求，但智能體將使客戶支持自動化演變?yōu)楦鼜?qiáng)大的服務(wù)，這種服務(wù)不僅僅回答幾個常見問題。

自主式AI擁有自主執(zhí)行基于原因的多步任務(wù)的能力，這些任務(wù)是非確定性的，它擁有能夠在沒有人類指導(dǎo)的情況下處理非常復(fù)雜和適應(yīng)性決策過程的能力。

這些客戶服務(wù)智能體將涵蓋各種行業(yè)和職能，包括零售、金融服務(wù)和IT服務(wù)臺幫助，而不是一個高度策劃的機(jī)器人，只能回答有限數(shù)量的問題，智能體將能夠理解并提供針對廣泛客戶需求的上下文相關(guān)答案。

例如，銀行客戶可以說：“從我賬戶中余額最多的賬戶中取錢，并轉(zhuǎn)入我的支票賬戶。”一個簡單的聊天機(jī)器人通常無法理解“余額最多的賬戶”是什么意思。

呈現(xiàn)的想法是擁有這種可以執(zhí)行的操作目錄，并擁有一個足夠智能的AI，有一系列選項，可以選擇使用什么，而且防護(hù)措施將變得越來越復(fù)雜。

自動化企業(yè)工作流程

隨著ServiceNow、Salesforce和其他供應(yīng)商采用智能體，企業(yè)工作流程將成為這項技術(shù)的重點應(yīng)用領(lǐng)域，專家表示，這將使企業(yè)能夠通過自動化常規(guī)任務(wù)來簡化流程。

例如，一個智能體可以在沒有人工輸入的情況下將會議記錄轉(zhuǎn)換為項目票據(jù)，或者根據(jù)需求-供應(yīng)預(yù)測觸發(fā)供應(yīng)商訂單。

在業(yè)務(wù)中部署來自大型供應(yīng)商的IT工具的企業(yè)，相較于使用可能需要通過API鏈接的各種解決方案的公司，將具有優(yōu)勢。對于企業(yè)來說，整合所有數(shù)據(jù)并避免信息孤島將非常重要。

對于CIO來說，正在出現(xiàn)的問題是，你將委托誰來構(gòu)建你的上下文存儲庫，即你對你的企業(yè)如何運作的深入了解?想想你對企業(yè)的所有了解。如果你的大型語言模型實際上知道你的企業(yè)如何運作的全部情況會怎樣?

網(wǎng)絡(luò)安全和威脅檢測

幾家網(wǎng)絡(luò)安全提供商已經(jīng)部署了智能體來檢測和響應(yīng)威脅。在網(wǎng)絡(luò)安全中，智能體式AI可以自主檢測、應(yīng)對甚至緩解安全和欺詐威脅，近乎實時地減少對潛在攻擊的響應(yīng)時間，并增強(qiáng)整體安全性。

此外，智能體可以根據(jù)特定的威脅和漏洞實現(xiàn)個性化的安全協(xié)議，這種智能體式自動化確保了更強(qiáng)大的防御機(jī)制。

智能體還可以通過自動化常規(guī)任務(wù)和安全響應(yīng)來提高效率并節(jié)省成本。

提高生產(chǎn)力

全球律師事務(wù)所Avantia使用商業(yè)和開源的GenAI來為其智能體提供動力，這些智能體隨后作為伴侶駐留在MicrosoftWord或Outlook中，隨時準(zhǔn)備執(zhí)行任務(wù)。

關(guān)鍵挑戰(zhàn)是存在數(shù)百項可能無法很好地自動化的任務(wù)，而且它們并不適合SaaS解決方案，有太多分散的任務(wù)分散在太多地方。

業(yè)務(wù)好處是律師可以更快地完成合同流程，更快地響應(yīng)客戶，并以比其他人更快的速度進(jìn)行交易。

如果客戶要求進(jìn)行交易或工作流程，而Outlook或Word正在打開，智能體可以訪問所有公司數(shù)據(jù)，而且因為這些是律師在文檔上工作，所以有他們通常做什么的歷史記錄。

另一家使用智能體來自動化業(yè)務(wù)流程的公司是金融服務(wù)和技術(shù)公司SS&C，該公司從其20000個客戶那里接收各種格式的文檔，包括電子郵件和PDF，該公司的高級常務(wù)董事兼自動化負(fù)責(zé)人Brian Halpin說。

SS&C需要每月處理數(shù)百萬份文檔，并且該公司有20個使用場景讓智能體與文檔進(jìn)行交互。

該系統(tǒng)于2024年中期投入生產(chǎn)，并在11月處理了50000份文檔，而且將繼續(xù)增加處理量。

使用傳統(tǒng)自動化時，人類幾乎必須查看每一份文檔，但使用智能體時，自動化的比例在90%以上，只有一小部分文檔需要人工審查。

生成報告

撰寫文本和創(chuàng)建圖像是GenAI的最初兩個流行應(yīng)用場景。現(xiàn)在，智能體可以加速內(nèi)容創(chuàng)作過程。例如，安永在其第三方風(fēng)險管理服務(wù)中使用智能體。

安永的主管Sinclair Schuller表示，“你雇傭我們來評估你引入的某個供應(yīng)商，我們的風(fēng)險評估師會進(jìn)行這項工作，在一個供應(yīng)商上花費長達(dá)50小時，仔細(xì)審查合同和其他文檔以產(chǎn)生一份指出我們觀察到的風(fēng)險的報告。”

這就是過去的方式，直到GenAI出現(xiàn)。現(xiàn)在，人類專家可以增強(qiáng)由AI生成的報告。

“現(xiàn)在我們可以將所有合同和公開文檔輸入AI，它可以在幾分鐘內(nèi)而不是幾天內(nèi)生成一份具有極高準(zhǔn)確性和細(xì)節(jié)的報告，AI加上人類專業(yè)知識是對質(zhì)量的極大提升。”

現(xiàn)在，隨著智能體的出現(xiàn)，這個過程再次發(fā)生了變化。安永將發(fā)布一個由智能體驅(qū)動的過程版本，以評估供應(yīng)商。“這將是對供應(yīng)商的持續(xù)監(jiān)控，這在以前是不可能的。”Schuller說。

“智能體不僅僅是關(guān)于優(yōu)化應(yīng)用場景，真正的價值在于市場的擴(kuò)張和收入機(jī)會的增加。”

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表他們處理簡單任務(wù)。事實上，1月份IBM的一項關(guān)于GenAI發(fā)展的調(diào)查得出結(jié)論，43%的公司使用智能體進(jìn)行人力資源工作。

例如，全球數(shù)據(jù)服務(wù)公司Indicium在2024年中期開始部署智能體，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——這使得構(gòu)建它們變得更加容易。”該公司的首席數(shù)據(jù)官Daniel Avancini說。

這些智能體被用于使人力資源的工作更加輕松，包括內(nèi)部知識檢索、標(biāo)記和文檔記錄等任務(wù)，以及其他業(yè)務(wù)流程。

每個智能體都像一個微服務(wù)，專門處理一件特定的事情，而且它們都在一個多智能體系統(tǒng)中相互通信。

而且這些基于提示的對話可能會變得很奇特，棘手的是，GenAI可能會產(chǎn)生幻覺和所有其他問題，所以需要對模型進(jìn)行大量調(diào)整，以確保它們不會做錯事或訪問錯誤的信息。

從積極的一面來看，智能體可以自主處理大量問題，從而創(chuàng)造另一個業(yè)務(wù)好處。“而且我們正在發(fā)現(xiàn)一些沒有正確記錄的東西，所以它幫助我們改進(jìn)了流程。”Avancini補(bǔ)充道。

商業(yè)智能

智能體將在商業(yè)智能領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響的另一個領(lǐng)域。盡管商業(yè)智能儀表板相對容易使用，但獲得超出標(biāo)準(zhǔn)類別的見解往往需要數(shù)據(jù)團(tuán)隊的工作來提取，AI驅(qū)動的商業(yè)智能供應(yīng)商Zenlytic的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Ryan Janssen說。

與商業(yè)智能解決方案配對的智能體可以讓更多員工訪問有用的分析。例如，商業(yè)智能的智能體可以為營銷團(tuán)隊提供關(guān)于在哪里花費預(yù)算的建議，或者根據(jù)在餐巾紙上繪制的示例創(chuàng)建圖表。

理解語音輸入的智能體可以根據(jù)諸如“我們排名前三的營銷渠道是什么?”之類的口語化問題生成商業(yè)數(shù)據(jù)見解。

“這是一個非常自然的問題，但它是模糊的，”Janssen說，“你不能與聊天機(jī)器人做的是澄清這個模糊的問題。構(gòu)建良好的智能體在遇到這種情況時會說，‘哦，等等，這個問題是模糊的;我需要使用一個工具來解決這個問題。’”

許多企業(yè)才剛剛開始他們的智能體式AI之旅，還有數(shù)百個應(yīng)用場景有待發(fā)現(xiàn)，Janssen補(bǔ)充道。編碼智能體是一個早期應(yīng)用場景，因為編程是細(xì)節(jié)驅(qū)動且耗時的，但現(xiàn)在編碼愛好者正在使用編碼助手構(gòu)建應(yīng)用程序。

“它們最適合應(yīng)用的地方是當(dāng)你有大量枯燥、耗時或需要大量注意力的工作時。”Janssen說。

當(dāng)數(shù)十個智能體被串聯(lián)和企業(yè)起來時，企業(yè)將看到新的突破。

“我們還沒有觸及到智能體所能做的表面，”他說，“我們不知道一個企業(yè)將會是什么樣子，它們應(yīng)該如何互動，以及應(yīng)該如何治理，但我毫不懷疑，在接下來的幾年里，我們將弄清楚這些問題。”