什么是 AI 智能体？
AI 智能体是指一类基于人工智能技术的应用，能够独立制定决策并执行任务，而且极少需要人工监督。在高级模型的支持下，AI 智能体可以自行确定行动方案，并调用多种软件工具来执行任务。AI 智能体具备推理、规划与执行能力，可以应对许多复杂的业务场景，这些业务场景本身无法通过预配置的规则和逻辑实现自动化。
从为用户提供预设回复的简易虚拟助手，到穿行于车流中的自动驾驶汽车，许多现代化设施都在 AI 技术的驱动下焕然一新。随着生成式 AI 最新创新成果的问世，如今的 AI 智能体正凭借更强大的专业能力，承担更具挑战性、更灵活多变的角色。多个 AI 智能体还可以协同工作，并与众多用户进行协调配合。
AI 智能体的灵活度呈现出梯度化的趋势。基于规则且完全没有或只有有限记忆功能的 AI 智能体最为僵化，只能根据预设的条件执行任务。而最为自主的 AI 智能体则能够处理非常规的多步骤问题，并找到有效的解决方案。后者还可以自行纠正错误，并适应新的信息。
凭借这些高级功能，AI 智能体可以实现复杂业务职能自动化，这使得其潜在应用场景变得更为广泛。通过多智能体系统，AI 智能体团队可以跨部门和组织开展协作。企业还可以构建专属的 AI 智能体，满足自身独特的业务流程和目标需求。
AI 智能体的工作原理
尽管复杂程度各异，但 AI 智能体基本遵循四种核心设计模式构建，能够确保其适应各种不同的场景。下面，我们来逐一剖析这些核心的 AI 智能体功能，然后了解高级 AI 智能体如何使用这些功能，处理复杂的采购订单。
设计计划
为了确定完成指派任务所需的步骤，AI 智能体需要使用高度先进的大规模 AI 模型，即前沿模型。借助这种模型，AI 智能体可以调整行动方案并创建新的工作流，而不是严格遵循预定义的流程。
示例：用户要求 AI 智能体根据企业优先事项（如成本效益）选出最匹配的第三方供应商。为此，AI 智能体会构建一个定制化自主工作流，用于寻找理想供应商。这个工作流的步骤包括：研究企业的供应商筛选标准，识别符合条件的供应商，发出投标邀请并评估投标方案，最终作出推荐。
使用软件工具
AI 智能体可以结合使用多种工具来执行计划。借助一些常见工具，AI 智能体可以收集和分析数据、运行计算，以及生成和运行新代码。应用程序编程接口 (API) 可以简化与其他软件的通信，支持 AI 智能体在业务系统中执行任务。大型语言模型 (LLM) 是一种生成式 AI 技术，可以理解和生成计算机代码以及自然语言文本，并支持 AI 智能体以对话方式与用户交流。这种直观的交互可以帮助用户轻松查看 AI 智能体的工作成果。
示例：AI 智能体首先使用文档和网页搜索工具，扫描分散在企业电子邮件、PDF 文件、数据库和网站中的供应商信息。然后，借助编码和计算器工具对比不同供应商的报价和付款条件，并进行选择。只需几分钟，AI 智能体就会生成一份详细的书面报告，为用户推荐一家第三方供应商。
反思表现
AI 智能体将大型语言模型作为推理引擎，通过反复进行自我评估并修正输出结果，不断提升自身表现。多智能体系统通过反馈机制评估自身表现。得益于强大的记忆能力，AI 智能体还可以存储以往场景中的数据，构建内容丰富的知识库，以便应对新挑战。这种反思机制使 AI 智能体能够即时解决出现的问题，并识别潜在模式以优化未来预测，而且整个过程无需额外编程。
示例：通过自行评估结果，AI 智能体可以提高采购决策的质量和准确性。AI 智能体还可以考量更多决策因素，比如环境可持续性。
与团队成员和其他智能体协作
与单个的全能型 AI 智能体不同，智能体网络中专门负责特定任务的多个 AI 智能体可以在多智能体系统中协同工作。这种协作机制支持 AI 智能体团队更有效地解决复杂问题。AI 智能体还可以在必要时与不同用户进行协调配合，在继续执行操作前请求获取信息或进行确认。
示例：在提交订单之前，AI 智能体会提示用户检查智能体工作流，并审批最终选择。要处理更复杂的订单，可以将单个采购 AI 智能体替换为多个专用智能体，例如采购人员智能体或合同管理人员智能体。这种多智能体协作模式有助于自动执行更复杂的工作流，尤其是在 AI 智能体嵌入企业统一数据系统和应用的情况下。
AI 智能体带来的优势
相比其他的标准化解决方案，自主 AI 智能体具备精细的推理与学习功能，能够提供更深层次的专业服务。这种增强的功能为企业发展创造了多重效益。融入业务工作流后，AI 智能体可以带来以下优势：
- 提高工作效率
AI 智能体工具无需大量人工干预即可持续作出决策以完成复杂任务，为团队节省时间，从而提高整体工作效率。 - 提高准确性
AI 智能体可以自行检查输出结果，识别信息缺口并纠正错误。这使得 AI 智能体能够在加速推进多个流程的同时，始终保持较高的输出准确性。 - 扩展可用性
AI 智能体可以持续在后台运行，包括完成正在进行的项目任务、在非工作时间解决客户问题等等。 - 解放团队责任
通过灵活应变的智能体工作流，AI 智能体能将团队从繁重的运营工作中解放出来，让他们能够专注于宏观层面的投资和创新。 - 节省成本
通过实现自动化，AI 智能体可以消除手动流程和跨职能协作中代价高昂的低效环节与错误，从而大幅减少运营支出。 - 打破信息孤岛
由互联的协作式 AI 智能体所组成的网络可以简化跨部门的数据收集和工作流，从而减少复杂流程中的常见障碍。 - 创建专业应用企业可以组建定制化 AI 智能体团队，执行满足自身需求的独特职能，基于内部数据和工作流对 AI 智能体进行训练，从而实现定制业务流程的自动化。
- 根据不断变化的需求进行扩展AI 智能体可以轻松适应不断增加的任务量，支持企业在提高运营敏捷性和成本效益的同时进行扩展。
- 推动由数据驱动的决策通过数据分析，AI 智能体可以识别复杂数据集中的潜藏模式，并给出对未来结果的潜在洞察，为企业的决策流程提供支持。
AI 智能体的类型
AI 智能体分为多种类型，其复杂程度从基础型到高级型不等。通过组合不同类型的 AI 智能体，企业可以创建定制的多智能体系统，满足自身的特定需求。以下是六种类型的 AI 智能体及其在不同场景下的最佳应用方式：
反应型 AI 智能体
反应型 AI 智能体（又称为反射型 AI 智能体）采用经典的规则驱动模式，根据用户提示采取行动，并始终遵守预设规则。这种方法最适合处理重复性任务。例如，反应型 AI 智能体可以通过聊天机器人识别对话中的关键词或短语，处理重置密码等常见请求。
反应型 AI 智能体通常不具备实质性的记忆能力，因此更适用于有限制的短期场景。反应型 AI 智能体的优点是维护需求低，只需进行极少编程即可运行。
主动型 AI 智能体
主动型 AI 智能体的灵活性远高于反应型 AI 智能体，通过使用预测算法实现更精细化的功能运行。这些模型无需人类指令即可识别模式、预测可能的结果，并选择最佳行动方案。此类 AI 智能体可以监控供应链等复杂系统，主动发现问题并推荐解决方案。
混合型 AI 智能体
顾名思义，混合型系统兼具反应型 AI 智能体系统的高效性和主动型 AI 智能体的细致洞察力。混合型 AI 智能体充分发挥了这两种智能体的优势，既可以根据预设规则高效应对常规场景，又能够观察和响应更加细致复杂的情形。
效用型 AI 智能体
效用型 AI 智能体专注于寻找实现期望结果的最佳行动步骤。这类智能体根据用户满意度指标对每个可能的行动方案进行评分，然后选出评分最高的选项。效用型 AI 智能体是汽车导航、机器人以及金融交易背后的驱动系统。
学习型 AI 智能体
学习型 AI 智能体能够根据历史经验不断优化自身表现。这类智能体使用问题生成器创建测试场景，以便试行新策略、收集数据并评估结果。学习型 AI 智能体还可以通过追踪用户反馈和行为，持续优化最佳方案，不断提升整体的精细度与准确性。当前的学习型 AI 智能体能够帮助创建适应用户需求的高级虚拟助手。
协作型 AI 智能体
协作型 AI 智能体是指由多个 agentic AI 系统组成的网络，这些系统能够打破组织壁垒，协同完成复杂任务。这类 AI 智能体能够构建定制化工作流，并将任务分派给其他实体，包括人类和其他 AI 智能体。
AI 智能体的应用场景
AI 智能体能够轻松适应各种不同的应用场景。一些 AI 智能体专为特定角色设计，作为专用助手为某个部门服务；另一些则可以满足多个业务部门的共同需求，例如有的 AI 智能体可以处理交易争议，不论这些争议是来源于客服团队、应付账款团队还是供应链团队。这些 AI 智能体可以协同解决整个企业范围内的任务，由用户交互激活或由业务事件自动触发。AI 智能体的潜在应用场景无限广阔，下面介绍了 AI 智能体如何满足不同的运营需求：
金融服务
- 自动处理分类账报告、计费、开票、收据及税务和合规记录，简化现金流管理。
- 实时自动记录、处理和检索会计数据，减少手动录入需求
- 标记发票争议，基于内部知识源提供建议，并自动执行争议解决流程
- 利用预测性分析，提供预算分配、信贷决策、收入机会和风险管理方面的决策洞察
人力资源
- 生成职位需求和描述、筛选候选人，并实现入职流程自动化，从而简化招聘流程
- 处理员工休假申请，核实剩余假期额度和政策合规性，判断是否满足前提条件，并提交管理层审批
- 通过制定个性化学习计划，在内部和外部资源中寻找相关的培训课程，从而丰富员工技能
IT 和开发
- 通过主动检测和减轻潜在威胁，减少系统漏洞，加强安全性
- 简化开发工作流，包括代码审查、自动化测试以及持续集成/持续部署
营销和电商
- 通过分析消费者数据，预测行为、追踪偏好并开展个性化互动
- 监测市场趋势并主动提供定制化建议，挖掘潜在的业务增长机会
- 实时追踪推广内容，识别效果不佳的广告，并主动设计和执行 A/B 测试，从而优化受众参与度
采购
- 针对特定招标项目调研并推荐供应商，通过查看历史合作案例和行业趋势制定谈判策略
- 实现供应商启用、采购订单管理和开票流程自动化
- 预测订单履行延迟情况，推荐符合项目要求和时间安排的备选供应商，并重新安排生产计划，尽可能地减少中断事件
销售和服务
- 主动检测争议，验证争议问题，并选择和执行解决方案，从而大幅缩短等待时间
- 对客户请求和服务工单进行分类，将其分配给相应的团队，并为客服代表推荐解决方案供其审批
- 生成个性化客户洞察，识别并推荐销售机会
- 通过分析新的已结工单，并生成汇总关键问题及其解决方案的文章，丰富团队知识库
供应链
- 实时预测需求，评估库存和配送物流，提供前瞻性建议
- 调整配送安排，选择符合企业特定目标（例如降低运输成本和环境影响）的备选路线，尽可能地减少中断事件
- 通过简化检验流程，加强质量管控，识别制造、运输和存储流程中的错误
- 通过订购维修零部件、申请维护服务，以及采用备用设备进行生产，解决停产问题
工作场所中 AI 智能体的理想实施方式
自主 AI 智能体的潜在应用范围十分广泛。但是，要想充分释放潜能，智能体需要经过细致集成和协同运行，才能发挥最大效用。在引入 AI 智能体系统之前，请先参考以下卓越实践。
- 遵循 AI 伦理准则
人类是构建合乎伦理的 AI 智能体的最终责任主体，必须始终恪守公平性、透明度、问责制和隐私保护的最高标准。为了实现这一目标，负责任的 AI 程序应当采用“人在回路”(HITL) 设计模式，由人类监控 AI 开发与应用的每个环节。用于训练 AI 智能体的数据也需经过严格分析，尽量规避潜在的偏见与歧视。 - 强调人类监督
专业人员应始终对 AI 智能体决策流程拥有最终决定权。他们应当设定 AI 智能体的自主权限级别，并在 AI 智能体完成敏感任务前进行最终审批。人类专家还可以通过审查 AI 智能体的工作流，找出逻辑错误或缺失的关键数据，从而解决问题。 - 准备内部数据AI 智能体的表现高度依赖于优质业务数据的坚实基础。AI 智能体需要访问完整且情境丰富的数据生态系统，为制定决策和采取行动提供依据。为了充分发挥 AI 智能体的价值，用户可以投资数据管理解决方案，整合并治理不同系统的数据。
- 培养协作思维
要想 AI 智能体发挥作用，团队成员必须了解如何有效运用 AI 智能体的自主能力。团队应审慎考虑 AI 智能体的自动化功能可以克服哪些运营障碍，帮助他们减轻工作负担。 - 支持持续培训
随着 AI 智能体技术的发展，企业应将持续培训列为优先事项。通过参加定期培训课程，团队可以及时了解最新的创新成果、应用场景和卓越实践。 - 衡量与评估
企业应定期评估 AI 智能体的整体效率和生产力。评估流程应包括监测员工和客户的反馈意见。通过定期评估，企业能够清晰了解可能需要改进和优化的领域。
AI 智能体与 AI 智能副驾的区别
乍看之下，AI 智能体似乎与当下流行的 AI 智能副驾技术存在重叠。AI 智能副驾通常被集成到日常工作应用中，作为个人虚拟助手，利用数据和计算协助用户完成各种业务任务。但实际上，这两种工具满足的是不同的操作功能和需求。整合为多智能体系统后，这两种工具可以优势互补，助力企业制定富有洞察力的决策并加强协作。下面介绍了 AI 智能副驾与 AI 智能体如何协同工作，解决挑战并全面提升企业生产力：
- 直观交互与定制化
在对话式 AI 技术的支持下，AI 智能副驾可以充当 AI 智能体与用户开展协作的直观界面。用户可以直接通过嵌入核心业务应用的 AI 智能副驾，使用自然的人类语言管理 AI 智能体。AI 智能副驾还提供引导式的低代码或无代码开发平台，用于构建和扩展定制的 AI 智能体；提供引导式工作流，用于确定 AI 智能体运行所需的工具、数据源和规则。 - 协作式合作伙伴关系
AI 智能副驾与 AI 智能体深度融入业务数据与运营流程，能够协同完成各项任务。AI 智能副驾可以充当 AI 智能体的协调中枢，决定需要调用哪些 AI 智能体来满足用户请求。AI 智能副驾嵌入在不同部门的应用中，能够将 AI 智能体接入协作式网络，使它们协同工作，而非孤立运行。 - 灵活多变的功能
有些任务适合完全自动化处理，有些则需要逐步的人工介入。AI 智能副驾与 AI 智能体协同运行可以同时满足这两种需求。AI 智能副驾能够在用户工作过程中提供实时协助，例如搜集和汇总信息、回答业务问题、提供决策洞察以及推荐解决方案。AI 智能体则可以兼顾两种需求，既能与用户紧密协作，收集更多信息或审批影响业务流程的操作，还能作为独立实体自主运行，在后台解决问题，而无需人工持续输入。
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