企業效率大提升！Agentic Workflows帶來自動化新突破 原創 精華
一、什么是Agentic Workflows？
先來說說背景。現在的企業都在拼命擁抱AI，為啥？因為AI是提升競爭力和效率的關鍵。而Agentic Workflows，就是AI在自動化領域的一次重大突破。
傳統的自動化工具，比如RPA（機器人流程自動化），只能處理那些重復、規則明確的任務，稍微復雜一點的動態流程就搞不定。但Agentic Workflows不一樣，它就像是AI界的“特種兵”，能夠獨立完成復雜的多步驟任務，還能自主決策，簡直是企業運營的“超級助手”。
舉個例子，想象一下，你的公司有個項目，需要跨部門協作，比如人力資源部門要分配資源，IT部門要搭建系統，銷售部門要和客戶溝通。這些任務不僅復雜，還涉及到多個系統和數據源。如果是傳統自動化，可能就得靠人工一點點協調，效率低不說，還容易出錯。但Agentic Workflows就能輕松搞定，它就像一個智能的“項目經理”，自動協調各個部門的任務，確保項目順利推進。
二、Agentic Workflows的核心特點
Agentic Workflows之所以這么厲害，是因為它有四大核心特點：
- 自主執行：它不需要人工一直盯著，只要給它一個大致的目標，它就能自己分析數據、做決策、執行任務。比如，你讓它幫你優化一個營銷活動，它會自動分析市場數據，調整廣告投放策略，甚至還能根據反饋實時調整。
- 上下文適應：它能實時感知環境變化，并根據變化調整自己的行為。比如，如果客戶的需求突然改變，或者市場出現了新的競爭對手，Agentic Workflows能夠迅速調整策略，而不是像傳統自動化那樣“一條道走到黑”。
- 多代理協同：復雜任務往往需要多種專業知識。Agentic Workflows可以協調多個“專家”級別的AI代理，每個代理負責一個領域，大家一起合作完成任務。比如，在一個復雜的供應鏈管理任務中，一個代理負責庫存管理，另一個代理負責物流調度，它們協同工作，確保整個供應鏈高效運轉。
- 持續學習：它會從每一次的執行中學習經驗，不斷優化自己的表現。比如，它在處理客戶投訴時，會根據客戶的反饋調整回答策略，下次再遇到類似問題時就能處理得更好。
三、Agentic Workflows vs 傳統工作流
那Agentic Workflows到底比傳統的工作流強在哪里呢？我們來對比一下：
- 適應性：傳統自動化只能按照預設的規則運行，一旦遇到新情況就容易“卡殼”。而Agentic Workflows能夠根據實時數據和上下文動態調整，靈活性超強。
- 任務復雜度：傳統自動化適合處理簡單的、重復的任務，比如數據錄入。但Agentic Workflows可以搞定復雜的多步驟任務，比如項目管理、客戶服務等。
- 錯誤處理：傳統自動化遇到錯誤只能按照預設的異常處理機制運行，沒有自我修正的能力。而Agentic Workflows可以通過學習不斷改進，減少錯誤。
- 系統集成：傳統自動化往往只能在孤立的系統中運行，很難和其他系統無縫對接。Agentic Workflows則可以輕松集成企業現有的各種系統，實現數據和流程的打通。
四、Aisera的Agentic Workflows是如何工作的？
Aisera是Agentic Workflows領域的佼佼者，它的解決方案已經幫助很多企業實現了智能自動化。那么，Aisera的Agentic Workflows到底有什么秘訣呢？
- 決策與任務自動化：Aisera的AI代理通過咨詢多個大型語言模型（LLM），結合實時數據和環境信息，做出智能決策。比如，在預測性維護中，AI代理可以根據設備的實時數據預測故障，并提前安排維護，避免停機損失。
- 人機協作：雖然Agentic Workflows很強大，但Aisera強調人機協作的重要性。人類專家可以通過直觀的界面監督AI的工作，提供反饋，確保AI的決策符合企業的戰略目標。
- 系統集成：Aisera通過中間件解決方案和API架構，解決了傳統系統與AI之間的兼容性問題。比如，它可以將老舊的ERP系統和現代的AI工具無縫對接，讓企業無需更換現有系統就能享受AI帶來的便利。
- 多代理協同：Aisera的Agentic Workflows可以協調多個AI代理，每個代理負責一個領域，協同完成復雜任務。比如，在一個大型企業項目中，人力資源代理負責資源分配，IT代理負責技術支持，銷售代理負責客戶溝通，它們一起確保項目順利推進。
- 持續改進：Aisera的系統通過反饋循環不斷學習，每次任務完成后都會收集數據，分析結果，優化未來的執行策略。比如，在客戶服務中，AI代理會根據客戶的滿意度反饋調整回答策略，確保每次服務都比上次更好。
- 安全與合規：Aisera非常重視安全和合規，通過多因素認證、安全API管理和數據加密等措施，確保AI系統的安全運行。這不僅保護了企業的敏感數據，也讓企業能夠放心地將關鍵任務交給AI處理。
五、Agentic Workflows的好處
說了這么多，Agentic Workflows到底能給企業帶來哪些實實在在的好處呢？
- 效率提升：它可以自動完成那些繁瑣的重復任務，比如數據錄入、發票處理，讓員工有更多時間專注于創造性的工作。
- 智能決策：AI代理能夠實時分析數據，做出更明智的決策，優化業務流程。
- 持續學習：它會從每一次的執行中學習經驗，不斷優化自己的表現，越用越聰明。
- 成本降低：減少了人工干預，降低了運營成本和人力成本。
- 敏捷性增強：它能夠快速適應市場變化和業務需求的變化，讓企業更加靈活。
- 合規與準確性：自動化的流程減少了人為錯誤，確保了數據的一致性和合規性。
六、實施Agentic Workflows的挑戰
雖然Agentic Workflows好處多多，但實施起來也并非一帆風順。主要挑戰包括：
- 數據質量與可用性：AI模型依賴高質量的數據，如果數據不準確、不完整，或者標簽不清晰，模型的表現就會大打折扣。企業需要花大力氣清理和準備數據，確保數據的質量。
- 與遺留系統的集成：很多企業的現有系統是多年前開發的，技術架構老舊，與現代AI系統難以兼容。這就需要企業投入資源進行系統改造，或者通過中間件等方式實現無縫對接。
- 安全、合規與倫理問題：AI代理能夠自主決策和行動，這就帶來了新的安全和合規風險。比如，AI可能會在不知情的情況下違反數據隱私法規，或者做出不符合倫理的決策。企業需要建立嚴格的治理框架，確保AI的行為符合法律法規和道德標準。
七、Agentic Workflows的設計模式
為了更好地實現Agentic Workflows，Aisera總結了幾種常見的設計模式：
- 任務分解：AI代理可以將復雜的任務分解成多個小任務，逐一解決。比如，在軟件開發中，AI可以將“修復一個軟件漏洞”分解為“閱讀漏洞報告”“定位代碼問題”“生成修復方案”等多個步驟，逐步推進。
- 工具使用與集成：AI代理可以通過調用外部工具來擴展自己的能力。比如，它可以調用搜索引擎獲取信息，或者調用數據分析工具處理復雜的數據集。
- 自我反思與持續學習：AI代理可以通過自我評估不斷改進自己的表現。比如，在生成一篇文章后，AI可以自己檢查語法錯誤、邏輯漏洞，并根據反饋進行優化。
- 多代理協作：多個AI代理可以協同工作，每個代理負責一個領域，共同完成復雜任務。比如，在一個大型項目中，一個代理負責內容創作，另一個代理負責質量審核，它們一起確保項目的高質量完成。
八、構建Agentic Workflows的最佳實踐
想要成功實施Agentic Workflows，企業需要遵循一些最佳實踐：
- 有效的提示工程：給AI的指令要清晰、具體，避免模糊不清的表達。比如，不要說“給我找一些房子”，而是說“按照用戶偏好，給我列出排名前25的房子”。
- 選擇合適的AI和ML模型：根據企業的具體需求，選擇適合的AI框架和模型。比如，如果企業需要處理圖像和文本數據，就需要選擇支持多模態處理的模型。
- 確保AI的倫理和透明性：建立嚴格的倫理準則，確保AI的行為符合法律法規和道德標準。比如，定期審計AI的決策過程，確保其不會做出有害的決策。
九、Agentic Workflows的未來趨勢
展望未來，Agentic Workflows的發展前景非常廣闊：
- 從生成式到代理型：未來，企業將更多地采用代理型AI系統，而不僅僅是生成式AI。代理型AI能夠自主決策、動態調整，更適合復雜的企業環境。
- 多代理系統與協作：未來的AI架構將基于多代理系統，多個AI代理可以像人類團隊一樣協作，共同完成任務。
- 認知架構的進步：未來的AI系統將結合快速直覺和慢速分析兩種思維方式，既能快速響應，又能深度思考。
- 客戶服務的重塑：未來，大部分的客戶服務請求將由AI代理發起，并且大部分常見問題將由AI自主解決，這將極大地提升客戶體驗。
- 多模態和傳感器集成：未來的AI代理將能夠處理多種模態的數據，比如文本、圖像、視頻，甚至可以結合物聯網傳感器的數據，增強其感知和決策能力。
十、結語
Agentic Workflows是企業自動化領域的一次重大突破，它結合了自主執行、上下文感知、多代理協同和持續學習等多種能力，能夠為企業帶來前所未有的效率提升和創新能力。雖然在實施過程中會面臨一些挑戰，但隨著技術的不斷進步和企業對AI的理解加深，這些問題都將逐漸得到解決。
本文轉載自??Halo咯咯?? 作者：基咯咯
