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另一天，另一个关于AI代理商的宣布。
被各个市场誉为研究 报告作为2025年的大型技术趋势 - 尤其是在企业中 - 如果不首次亮相另一种方式，将（链接在一起）或以其他方式优化专门构建的AI工具和工作流程，我们似乎可以走超过12个小时左右。
然而出现AI，一家由前IBM研究退伍军人创立的初创公司去年下半年首次亮相，跨平台AI代理编排框架，剩下其他所有小说：一个新的AI代理创建平台这使得人用户可以指定他们试图通过文本提示完成的工作，然后将其移交给AI模型，以创建他们认为完成上述工作所必需的代理。
这个新系统实际上是一种无代码，自然语言，AI驱动的多代理构建器，并且可以实时起作用。出现AI将其描述为递归智能中的一个里程碑，旨在简化和加速企业用户的复杂数据工作流程。
递归情报为代理商创建代理商的道路铺平了道路。我们的系统允许创造力和智力在没有人类瓶颈的情况下稳定地扩展，但始终在人类定义的边界内。”
该平台旨在评估传入任务，检查其现有代理注册表，并在必要时自主生成新的代理，以满足特定的企业需求。它还可以主动创建代理变体来预测相关任务，并随着时间的推移扩大其解决问题的功能。
根据尼塔（Nitta）的说法，编排的架构可以在企业自动化中获得全新的自治水平。`我们的编排者将多个代理缝合在一起，以创建无人编码的多代理系统。如果它没有执行任务的代理人，它将通过创建新代理商本身来自动生成一个甚至自我播放，甚至可以自我播放。”他解释说。
上周在视频通话中展示的一个简短演示似乎令人印象深刻，其中Nitta显示了如何使AI分类的简单文本指令引发了一波新的代理商，在视觉时间表上显示了一波新的代理，显示了每个代理在每个列中表示的彩色点，以指示其旨在帮助进行的工作类别。
Nitta还表示，用户可以随时停止并干预此过程，并随时传达其他文本说明。
将代理编码带到企业工作流程
出现AI的技术着重于自动化以数据为中心的企业工作流程，例如ETL管道创建，数据迁移，转换和分析。该平台的代理人通过计划，验证和自我播放配备了代理环，长期记忆和自我完善能力。这使系统不仅可以完成单个任务，还可以理解和浏览附近用例的周围任务空间。
在技术和社会的发展中，我们陷入了奇怪的时期。Nitta说，我们现在有AI加入会议。但是，除此之外，在过去两年中，AI中发生的最激动人心的事情之一是，大型语言模型正在制作代码。他们越来越好，但是它们是概率的系统。该代码可能并不总是完美的，并且它们不执行，验证或纠正它。
出现AI的平台试图通过将大型语言模型的生成能力与自主代理技术整合在一起来填补这一空白。Nitta补充说：``我们将LLMS代码生成能力与自主代理技术结合在一起。”代理编码具有巨大的影响，将是明年和未来几年的故事。破坏是深刻的。
出现AI强调了平台与领先的AI模型集成的能力，例如Openai的GPT-4O和GPT-4.5，，，，拟人的克劳德3.7十四行诗， 和Meta的Llama 3.3，以及Langchain，Crew AI和Microsoft Autogen等框架。
重点是互操作性，使企业能够将自己的模型和第三方代理带入平台。
扩展多代理功能
通过当前版本，该平台扩展到包括连接器代理和数据和文本智能代理，从而使企业无需编写手动代码即可构建更复杂的系统。
编排评估自己的局限性并采取行动的能力对于出现方法至关重要。
Nitta说：``当新任务进来时，编排者可以通过检查现有代理商的注册表来解决该任务。”如果可以，它会创建一个新的代理并进行注册。
他补充说，这个过程不仅是反应性的，而且是生成的。编排不仅仅是创造代理；它是为自己创造目标的。它说，我可以解决这项任务，因此我将创建一个目标来制造一个新的代理商。这是真正令人兴奋的。
BET，以免您担心编排者会失控并创建也许多新任务的许多不必要的定制代理商在其平台上的研究表明，它旨在 - 并成功地执行了``随着代理的数量，它越来越接近完成任务，添加了代理商，添加了代理，从而将代理商添加到更笼统的内部注册表中，以使其内部注册表适用于其内部注册表，以使其用于其内部注册表。你的企业，然后在创建任何新的企业之前先检查一下。
优先考虑安全，验证和人类监督
为了维持监督并确保负责任的使用，AI融合了几个安全性和合规性功能。其中包括护栏和访问控件，评估代理性能的验证标题以及验证关键决策的人类监督。
Nitta强调，人类的监督仍然是平台的关键组成部分。他说，循环中的人仍然很重要。您需要验证多代理系统或新的代理人正在执行您想要的任务并朝着正确的方向执行。公司已使用清晰的检查点和验证层构建了平台，以确保Enterprises保持对自动流程的控制和可见性。
尽管尚未披露定价信息，但AI邀请企业直接与他们联系以获取和定价细节。此外，该公司计划在2025年5月进行进一步更新，该更新将扩展平台在任何云环境中支持集装箱部署的功能，并允许通过自我播放的扩展代理创建。
展望：扩展企业自动化
AI的出现总部位于纽约，在加利福尼亚，西班牙和印度设有办事处。公司的领导力和工程团队包括来自IBM Research，Google Brain，Allen AI，Amazon和Meta的AI研究实验室和技术团队的校友。
AIS AI将其工作描述为仍处于早期阶段，但认为其递归智能方法可以解散企业自动化的新可能性，并最终使AI驱动的系统更广泛。
Nitta说，我们认为代理层将永远是必要的。”即使模型变得越来越强大，在动作空间中的概括也非常困难。像我们这样的人们在接下来的十年中有足够的空间。
