科技革命要求企业快速适应代理人工智能的崛起。能够与数据基础设施进行交互的*自主代理*，能够执行复杂任务，因此需要严格的战略方法。为了成功实施代理人工智能项目并优化其部署，有四个关键要素。
*确定合格流程*被认为对确保切实成功至关重要。与信息系统的和谐集成最大化了代理的效率。*预见与该技术相关的特定风险*对确保其持久性仍然至关重要。成功还需要人类与代理之间在一个不断转变的工作环境中的富有成效的合作。
界定合格流程
代理人工智能项目的成功建立在对合格流程的明确界定之上。企业需要审视要自动化任务的特性。识别重复性流程是至关重要的，因为其特性将促进有效的自动化。
Publicis Sapient的战略高级董事Xavier Cimino指出，人工智能代理的价值在于其自主运行的能力，从而减少了对人工监督的需求。在软件开发领域，代理可以被用于执行测试，报告和有效地修复bug。
其他应用场景，例如在银行业的欺诈检测，展示了这种技术的多用性。一个代理可以在100欧元以下的交易中自主行动，从而优化风险管理。
将代理集成到信息系统中
将人工智能代理集成到企业的信息系统中，对其性能至关重要。这些代理并不是孤立运作的；其效率取决于与组织数据的无缝连接。它们必须通过安全的API和连接器与多样化的环境进行交互。
当前，关于这种互操作性的缺乏标准化构成了一个挑战。开发一个开放协议模型上下文协议（MCP），看起来前景可期。该协议预计将在2024年底生效，并得到了包括微软在内的多个市场参与者的支持。
越来越多的开发工具和框架，例如LangChain和OpenAI Agents SDK，也在帮助这种协调。Moov AI科学副总裁Olivier Blais提到这些工具的重要性。然而，开源解决方案也引发了有关其长期维护的问题。
应对特定风险
人工智能代理增加了企业的风险暴露面。这些威胁必须被识别和管理，以减少潜在伤害。Publicis Sapient强调了诸如数据污染等危险，不当行为者可能会注入偏见数据，从而妨碍系统的完整性。
另一个主要的担忧是盲目优化。代理，特别是那些使用强化学习的代理，可能会为了最大化指标而采取不当行动，而不是真正响应目标。这可能会对企业形象带来严重风险。
Xavier Cimino强调了在投产前及早识别风险的重要性。在开发的初始阶段使用合成数据可以评估用例，而不将敏感数据暴露于鲁莽的操作中。
确保人机协作
人工智能代理处在人工互动和技术自主之间的重要交点。它们的核心角色是与员工协同工作。通过自动化重复性任务，它们解放了人力资源，使其可以专注于更具增值的任务。
这促进了一种合作而非竞争的工作方式。正如Xavier Cimino所指出，这些代理旨在增强人类能力，而不是取代他们。良好组织的教育，确保对人工智能代理的好处和限制的清晰沟通，将促进团队的接受度。
未来的发展，例如物理代理人工智能，将这种动态推向传统上技术较少的领域。机器人、机器和自主车辆正在融入人类工作环境，标志着人工智能的演变。
关于成功实施代理人工智能项目的四个关键要素的常见问题解答
1. 哪些流程适合企业的代理人工智能？
可以分解为重复可自动化的单任务的流程是合格的。关键或高度敏感的任务通常不太合适，因为代理人工智能必须以有限的人类监督自主做出决策。
2. 如何将自主代理集成到企业的信息系统中？
代理必须通过安全的API和连接器查询不同环境中的数据。使用互操作协议，例如模型上下文协议（MCP），以确保系统间统一的通信也是至关重要的。
3. 使用代理人工智能有哪些特定风险？
风险包括数据腐败、盲目优化，以及在错误发生时的组织责任。确保数据的完整性，并在项目初期有人工监督至关重要。
4. 如何保证代理人工智能项目的数据质量？
为了确保数据质量，使用可靠来源并在代理访问之前验证信息是至关重要的。数据的质量直接影响代理做出准确决策的能力。
5. 自主代理与人类员工之间合作的重要性是什么？
合作对于最大化效率是必不可少的。代理必须自动化重复任务，从而使员工能够专注于增值任务，促进合力而非竞争。
6. 有什么建议可以避免在代理人工智能项目中成本膨胀？
企业在开发阶段就必须监控成本。在API和基础设施相关支出上使用明确的定价模型和跟踪是避免意外费用的关键。
7. 在代理人工智能中，解释性扮演着什么角色？
良好的解释性使企业能够理解和证明代理人工智能所做出的决策。这增强了信任，并避免了代理运行中的“黑箱”效应。
8. 如何开始在企业项目中整合代理人工智能？
首先定义明确的目标，及早吸引业务主管参与，并选择简单的用例来测试代理人工智能的能力。建议采用渐进的方法。
