人工智能代理即将摧毁业务流程层

当人们想到生成式人工智能时，许多人将其想象为“参与系统”的一部分——客户服务代理、供应链管理工具或与组织进行智能交互和搜索的方式。PDF 和其他专有数据。

这是一个准确的观点：在未来一两年内，通过以下方式智能创建内容的应用程序将成为现实：利用大型语言模型 (LLM)仍将是主要的人工智能焦点对于企业来说。

但请考虑一下：企业编写的大多数代码都位于业务流程中，例如库存计划等系统，这些系统位于参与层和更严格的记录系统（组织的数据等）之间。GenAI 将如何对那一层有利？组织如何利用这种普及的技术改进其业务流程？

代理人工智能就是答案。虽然人工智能代理是为了执行特定任务或自动执行特定的、经常重复的任务（例如更新日历）而构建的，但它们通常需要人工输入。代理人工智能是关于自主性（想想自动驾驶汽车），采用代理系统不断适应动态环境并独立创建、执行和优化结果。

当代理人工智能应用于业务流程工作流时，它可以用动态的上下文感知自动化系统取代脆弱的静态业务流程。

让我们来看看为什么将人工智能代理集成到企业架构中标志着组织实现自动化和业务流程方式的变革性飞跃，以及需要什么样的平台来支持这些自动化系统。

代理商现在在做什么

当您向代理提供上下文时，代理会提供该上下文LLM 的背景并要求它完成并做出响应。人工智能代理还可以使用功能代表用户完成任务。这些人工智能代理可以在来自上下文的指令和信息的指导下执行几个关键功能：

• 工具使用：代理使用外部函数、API 或工具来扩展其功能并执行特定任务。这可以包括调用预定义函数或与外部服务交互（例如使用 cURL 发出 Web 请求或访问 RESTful API）以获取上下文或执行超出其固有功能的操作。
• 决策：代理评估可用信息并选择最合适的操作来实现其目标。这包括分析背景、权衡可能的结果以及选择符合预期目标的行动方案。
• 规划：代理制定一系列行动或策略来实现特定目标。
• 推理：代理分析可用的上下文，得出结论，预测行动的结果，并就达到预期结果所采取的最佳步骤做出明智的决定。

后一种功能——决策、规划和推理——通常涉及多个智能体共同努力实现一个目标。代理可以寻求改进生成的代码以确保正确性，辩论代理决策是否有偏见或计划使用其他决策代理能力完成任务。

编排代理网络

为代理网络提供动力的模型本质上是无状态函数，它们将上下文作为输入并输出响应，因此需要某种框架来编排它们。该编排的一部分可以是简单的改进（例如，让模型请求更多信息）。这听起来可能类似于检索增强生成（RAG）— 它应该如此，因为 RAG 本质上是代理架构的简化形式：它为模型提供了一个可以访问附加信息（通常来自矢量数据库）的工具。

但多代理模型框架更进一步：它们代理对附加信息的请求或提供响应，该响应旨在馈送到另一个代理以进行改进。

例如，一个代理可以编写一些 Python，然后另一个代理对其进行审查。或者，一个代理可以表达一个目标或想法，然后第二个代理的工作可能是将其分解为一组任务，或者审查该想法以发现第一个代理可以审查的问题，然后完善该想法。你的结果开始变得越来越好。

好的，但是我如何构建代理人工智能？

在不久的将来，很多软件工程师将成为代理流程作者。他们将通过混合和匹配组件（模型、用户输入、目标）和关键业务服务来构建这些流程。

库存管理系统中的库存就是这些组件之一的示例。如果您将该系统连接到可以帮助优化假日季节库存水平的代理，会怎么样？在另一位进行了历史库存水平分析的代理商的帮助下，您可以确保有足够的库存来满足季节性需求，同时在假期高峰期后留下很少的库存。这可能会让圣诞节后热衷促销的购物者感到失望，但也有助于防止零售商亏本出售商品。

但开发人员将如何构建这些系统呢？

当然，代理过程可以用代码来表达，但它也有助于将它们可视化为“代理流”——一个代理的输出成为另一个代理的输入，依此类推。现在可用的工具已经在简化代理系统构建方面提供了很多价值。一种这样的解决方案是朗弗洛，一个可视化的低代码构建器创建代理人工智能应用程序通过拖放不同的组件来完成复杂的人工智能工作流程，而无需进行大量编码。

Langflow 使开发人员能够将任何东西定义为工具，包括提示、数据源、模型、API、工具或任何其他代理等组件。最近，我们看到了使用代理构建“流程”的巨大需求，因为开发人员正在创建大量包含多种多代理功能的应用程序。代理是开发人员使用 Langflow 插入到流中的最流行的组件类型。

总结：从副驾驶到飞行员

代理工作流程汇集企业数据、人工智能和API，形成自动化系统，使领域专家能够扩展他们的能力，并使企业通过人工智能更好地运作。将人工智能代理集成到企业架构中标志着组织实现自动化和业务流程的巨大飞跃。这些代理在法学硕士和代理框架的支持下，通过跨流程、工作流程和代码无缝操作，超越了传统界限。

采用代理工作流程有望提高整个业务运营的效率、可扩展性和响应能力。他们将管理整个工作流程，以更大的适应性处理复杂的任务，并通过提供更加个性化和及时的交互来改善客户体验。随着自动化嵌入到企业系统中，人工智能副驾驶将升级为飞行员，而采用代理人工智能的组织将能够更好地创新、竞争和创造价值。

有关代理 AI 的更多详细信息，请阅读免费白皮书 —自动化系统：企业架构的未来是代理式的。– 并查看本页了解有关 Langflow 的更多信息。