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AI代理:揭秘背后的非魔法流程

人工智能
在Elements.cloud,我們立即擁抱了這一技術(shù),并將AI融入了我們核心運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面——從產(chǎn)品管理和營(yíng)銷到業(yè)務(wù)優(yōu)化、IT和財(cái)務(wù)。我們還審視了Elements.cloud平臺(tái)的各個(gè)方面,并集成了AI,以提高用戶的生產(chǎn)力。

自ChatGPT推出以來(lái),已近兩年時(shí)間,我們開(kāi)始看到GenAI的潛力。在Elements.cloud,我們立即擁抱了這一技術(shù),并將AI融入了我們核心運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面——從產(chǎn)品管理和營(yíng)銷到業(yè)務(wù)優(yōu)化、IT和財(cái)務(wù)。我們還審視了Elements.cloud平臺(tái)的各個(gè)方面,并集成了AI,以提高用戶的生產(chǎn)力。

然而,真正令人矚目的是它所引發(fā)的文化變革。我們的團(tuán)隊(duì)沒(méi)有以懷疑或猶豫的態(tài)度對(duì)待AI,而是以好奇和創(chuàng)新的心態(tài)去擁抱它,提出“為什么不呢?”或“如果我們?cè)囋囘@個(gè)會(huì)怎樣?”我們營(yíng)造了一個(gè)鼓勵(lì)實(shí)驗(yàn)、視失敗為成功墊腳石、并理解有意義的結(jié)果需要時(shí)間的環(huán)境。

在過(guò)去的一年里,我們看到了智能體在推動(dòng)下一波AI浪潮中的潛力,但這是一項(xiàng)巨大的工程。現(xiàn)在我們看到,像Salesforce的Agentforce這樣的平臺(tái)讓智能體的實(shí)施變得可行。雖然還處于早期階段,但我們已經(jīng)實(shí)施了能夠執(zhí)行重復(fù)、枯燥、復(fù)雜任務(wù)的智能體,這解放了人們,讓他們能夠從事更有價(jià)值、更有效的工作。

首先,我們來(lái)定義一下我們所說(shuō)的AI智能體是什么,以及它與機(jī)器人或你與ChatGPT的對(duì)話有何不同。最新的機(jī)器人能夠理解自然語(yǔ)言,但它們的行為是由預(yù)定義的決策樹(shù)決定的,而AI智能體則配備有數(shù)據(jù)、自動(dòng)化工作流程和護(hù)欄(guardrails),告訴它何時(shí)將任務(wù)交給人類,它能夠理解自然語(yǔ)言請(qǐng)求,然后計(jì)劃使用哪些資源來(lái)交付結(jié)果。

AI智能體的潛力仍在涌現(xiàn),但當(dāng)為明確的用例精心設(shè)計(jì)時(shí),它們可以徹底改變用戶體驗(yàn)。例如,一個(gè)AI智能體可以處理產(chǎn)品退貨。通過(guò)了解產(chǎn)品、客戶和相關(guān)政策,智能體可以處理退貨、換貨或保修索賠。

這個(gè)AI智能體并不是神奇地變成了一個(gè)支持代理,它是在一個(gè)明確的范圍內(nèi),執(zhí)行一個(gè)人類原本會(huì)執(zhí)行的定義清晰的過(guò)程,其強(qiáng)大之處在于,用戶可以用自己的語(yǔ)言提問(wèn),而AI智能體會(huì)解釋這些問(wèn)題,并根據(jù)其被賦予的能力決定可以采取哪些行動(dòng)。

這意味著AI智能體需要基于“待完成的任務(wù)”(Jobs to be Done, JTBD)來(lái)設(shè)計(jì)。最好的方法是為AI智能體繪制一個(gè)UPN(統(tǒng)一過(guò)程表示法,此處為假設(shè)的命名,實(shí)際中可能使用其他命名或方法)過(guò)程圖,這將明確范圍和預(yù)期結(jié)果,還將確定回交給人類的交接點(diǎn)。在構(gòu)建我們自己的AI智能體時(shí),我們意識(shí)到,你需要比人類執(zhí)行該過(guò)程時(shí)更詳細(xì)地思考整個(gè)過(guò)程。AI智能體沒(méi)有公司/上下文的常識(shí),它只知道你告訴它的內(nèi)容,你需要更明確地規(guī)定規(guī)則和護(hù)欄。

AI可以使用過(guò)程圖來(lái)構(gòu)建AI智能體——編寫(xiě)指令并構(gòu)建動(dòng)作——這些都與過(guò)程圖一起存儲(chǔ),這使得所有內(nèi)容都可以進(jìn)行版本控制,這很重要,因?yàn)闉榱俗孉I智能體按預(yù)期執(zhí)行,將需要進(jìn)行大量的迭代,這是因?yàn)闃?gòu)建AI智能體實(shí)際上是“使用自然語(yǔ)言編程”,這會(huì)引入所有潛在的模糊性。部分原因是,我們?nèi)栽趯W(xué)習(xí)如何構(gòu)建AI智能體。隨著時(shí)間的推移,將會(huì)有明確定義的設(shè)計(jì)模式和預(yù)構(gòu)建的AI智能體模板,使得快速構(gòu)建高性能智能體變得更容易。

我們確定的一些成功因素包括:

  • 欲速則不達(dá)。如果你有成熟的實(shí)施方法、過(guò)程驅(qū)動(dòng)的變革、數(shù)據(jù)治理和元數(shù)據(jù)管理,你將更快地交付結(jié)果。即使你的企業(yè)感覺(jué)還沒(méi)有準(zhǔn)備好實(shí)施AI智能體,那么現(xiàn)在也是開(kāi)始實(shí)踐這些最佳實(shí)踐的時(shí)候了。
  • 一切從過(guò)程開(kāi)始。使用UPN過(guò)程圖就這些過(guò)程達(dá)成共識(shí),詳細(xì)到足以讓你使用指令和動(dòng)作來(lái)設(shè)計(jì)AI智能體。跳過(guò)這一步,通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)和迭代來(lái)得到一個(gè)可接受的AI智能體,將花費(fèi)更多時(shí)間,打擊你的信心,并導(dǎo)致你失去高層的支持。
  • 從小處著手,放眼大局。構(gòu)建AI智能體將是一個(gè)迭代的過(guò)程。專注于范圍狹窄的用例來(lái)積累經(jīng)驗(yàn),然后,隨著信心的增強(qiáng),擴(kuò)展AI智能體的能力。你從第一個(gè)AI智能體中學(xué)到的東西與ROI一樣重要。
  • 采用可重復(fù)的方法。為企業(yè)大規(guī)模構(gòu)建AI智能體就像任何其他技術(shù)驅(qū)動(dòng)的變革一樣,它需要一種經(jīng)過(guò)驗(yàn)證、可重復(fù)的方法,這使得AI智能體能夠快速交付,滿足真正的業(yè)務(wù)需求,并具有所需水平的治理。記住,AI智能體是你的品牌大使。
  • AI智能體可以幫助構(gòu)建AI智能體。我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)可重復(fù)的實(shí)施周期,這種標(biāo)準(zhǔn)化使我們能夠構(gòu)建能夠加速實(shí)施周期的AI智能體。AI智能體可以構(gòu)建初稿,但你的專業(yè)知識(shí)仍然至關(guān)重要。
  • 啟用工具。對(duì)于任何大規(guī)模的變革,你都需要一個(gè)平臺(tái)來(lái)幫助管理。AI智能體需要被規(guī)劃、設(shè)計(jì)、構(gòu)建、訓(xùn)練、部署和監(jiān)控。由于它們會(huì)重用數(shù)據(jù)和功能,因此它們還需要被集成到你的核心系統(tǒng)中。

AI智能體可能會(huì)像20多年前從本地部署轉(zhuǎn)向云端一樣,對(duì)應(yīng)用程序的交付及其底層商業(yè)模式產(chǎn)生顛覆性影響。那些已經(jīng)具備良好基礎(chǔ)的企業(yè)——擁有清晰理解的過(guò)程、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理和有效的元數(shù)據(jù)管理——將處于最有利的地位。

但他們需要傾身投入,探索可能性的藝術(shù)。任何企業(yè)都不能以合規(guī)、數(shù)據(jù)質(zhì)量或風(fēng)險(xiǎn)為借口而置身事外。未來(lái)的贏家已經(jīng)起步,他們正在試點(diǎn)、實(shí)驗(yàn)和學(xué)習(xí)。他們正在加速前進(jìn),而那些可能永遠(yuǎn)也趕不上的人將被甩在后面。

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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