并非一切都需要自动化：5个实用的AI代理，这些代理提供了企业价值|迈向数据科学

在一个企业组织中，您可能会亲身感受到悖论。AI主导着您的战略甲板，填补您的审查会议，并编织到路线图讨论中。但是，当您实际上试图将这些AI愿景变成实用的解决方案时，您经常会想知道： 

什么实际上有效？我们从哪里开始看到AI的可测量值？

目前，大多数AI对话都围绕着副驾驶，自主工作流和代理链。但是，我看到的始终在数据，操作和平台团队中始终取得成功的是专注的解决方案人工智能代理这简化了重复的任务，消除每日挫败感，并使团队能够更有意义地花费时间。

我相信真实企业人工智能价值不是从雄心勃勃的目标开始，而是在于改善团队每天导航的现有凌乱和复杂的环境。提供切实成果的AI代理人完全满足您的组织所在的位置，帮助您的团队收回时间，优化您的工作流程并扩大业务影响。如果您在寻找如何启动或扩展企业AI旅程的清晰度，这是最重要的五个用例。

1。AI知识助理

AI代理商最有影响力的用例之一是帮助团队有效利用自己的内部知识。将AI知识助理视为您组织可信赖的内部顾问，可以搜索，对话且能够找到埋葬在SharePoint文件夹，汇合处和内部WikiS等文档中的关键信息，等等。

在许多组织中，机构知识经常被陷入混乱的文档，过时的Intranet页面或长电子邮件链中。新员工通常会反复提出相同的基本问题，甚至终身员工也花了几个小时跟踪他们以前看到的答案。它减慢了团队的速度，降低了生产力，并导致不必要的挫败感。

AI知识助理利用基于抹布的方法。当某人提出问题时，代理商使用嵌入式模型和矢量数据库从组织的内部文档中检索相关信息。他们为语言模型提供了这种策划的上下文，该模型会产生量身定制的响应。这些代理商不依赖广义的互联网知识，而是根据您公司的内容提供答案。

Langchain和Llamaindex等工具通过抽象复杂性并简化您的组织，索引和查询知识存储库来简化此过程。Langchain-Chatchat或FastGpt之类的平台提供了对用户友好的解决方案，您的团队可以在无需大量编码或自定义工程的情况下快速部署。

为了说明现实世界的影响，请考虑一个供应链组织管理众多全球地区的合同。员工经常努力找到关键信息，这经常导致延迟。他们实施了一名AI知识助理，该助理培训了多年的运输政策，保修规则和区域合规指南。现在，员工可以简单地提出类似的问题，``给特定国家的货物的保修要求是什么？并获得实时的精确答案。有了这些代理商，团队可以收回由于重复的研究和电子邮件交流而浪费的时间。他们成为供应链团队的重要合作伙伴，释放了他们完成更有价值的任务的能力。

2。数据分析助理

在当今的企业中，大多数企业团队都采用了BI工具来简化报告和仪表板。但是，仅这些工具不能总是满足对灵活的，临时数据查询的需求。尽管自助服务仪表板很容易获得，但业务利益相关者仍然经常直接向数据分析师发送消息，询问诸如，您能帮助我提取这些数据吗？–这种动态会产生瓶颈：数据分析师淹没了JIRA Ad-Hoc请求，并由Blackbox中的利益相关者在BlackBox中仍在等待简单的答案，以便对他们的问题进行简单的答案。

根本的问题是：决策者倾向于提出明确设计用于回答的特定问题。数据分析师每天花费数小时试图满足这些一次性的请求，使它们几乎没有带宽来解决更深入的战略性问题。结果，重要的业务问题通常仍然没有被填写或没有解决，这会减慢整个组织的决策过程。

这正是数据分析代理发挥作用的地方。这些代理使利益相关者无需自己编写SQL查询或浏览复杂的分析工具而提出问题。通过将普通语言请求转换为结构化查询，代码段或直接呼叫，数据分析代理可以大大减少访问关键数据所涉及的时间和精力。数据代理在安全，精选的数据环境中运行，可以利用语义层，许可感知的查询和上下文敏感的提示来确保准确性和安全性。

根据特定的请求和可用数据源，数据分析代理还可以直接与报告API，查询本地SQL仓库，来自Excel文件的解析数据，甚至可以安排多步工作流程，导致在视觉报告或仪表板中达到顶点。

考虑一个典型的情况：产品经理希望快速确定在过去一个季度中有多少不活跃的订户重新激活了他们的帐户。经理可以简单地用简单的英语询问代理商，而不是创建其他JIRA临时请求。代理将生成针对策划数据集量身定制的SQL查询，安全执行并立即提供结果。它可以减少数据分析师的工作量，清除临时请求积压，并将响应时间从几天或几周降至几分钟甚至几秒钟。

但是，重要的是要注意，这些数据分析剂的有效性在很大程度上取决于基础LLM的可靠性。即使是像Text2SQL这样的高度调谐方法，目前充其量也可以达到80％的精度。因此，在复杂的企业环境中，必须进行后备逻辑和人类监督，以确保对数据分析发现和结果的准确性和信任。

3。工具和应用集成助理

如今，AI工具和API非常容易访问，但是将员工的意图转变为真实的行动仍然非常困难。即使存在API，它们也经常记录或不一致地维护。参数可能不会在没有明确沟通的情况下改变，而团队感到困惑和沮丧。最重要的是，人们可能还没有完全了解哪些工具或API可用。即使是它们，他们也可能缺乏有效利用它们的必要权限或技能。

这是集成剂变得至关重要的地方。他们可以帮助弥合凌乱的用户请求和结构化API调用之间的差距。这些代理使用智能检索技术，例如在综合API文档上进行矢量搜索，并结合结构化的及时工程和JSON解析，以确保准确理解并可靠地执行请求。一些团队通过将API功能构造为JSON模式对象，检索相关工具以避免压倒性上下文，并以大大减少混乱或错误的方式组装提示，从而进一步增强了这种方法。

想象一个常见的情况，企业人力资源平台管理多个断开内部系统。员工必须浏览每个单独的系统以进行例行任务，例如提交休假请求，检索税收文件或检查其福利。对于每个参与的每个人来说，这都很麻烦，缓慢而令人沮丧。 

集成代理可以通过允许员工简单地问来解决此问题，您能给我我的最新税表吗？这种简化的方法不仅减少了日常任务上花费的时间，还可以使员工能力并削减人力资源支持票，从而使人力资源团队能够专注于更具战略性和有意义的活动。

4。网络自动化代理

对于许多企业组织而言，有关键的工作流和数据收集任务完全取决于手动浏览器的交互。旧版门户网站，合作伙伴网站或内部仪表板通常缺乏可访问的API，重建或整合它们所需的努力很少优先考虑。结果，团队日复一日继续执行重复的UI驱动任务。

Web Automation Adents使用自然语言指令与浏览器进行交互，而不是依靠刚性RPA脚本，它可能会在接口中的任何内容发生变化后立即断开。它们有助于浏览页面，单击按钮，填写表格和刮擦数据，适应次要接口偏移。” 

一个电子商务团队负责跟踪多个供应商网站的定价和库存水平。维持价格平价对于保护利润率至关重要，但是跟踪过程本身是手动的，容易出现不一致。解决方案是部署每天登录到供应商门户网站的Web自动化代理，直接导航到相关产品页面，刮擦准确的定价和库存信息，然后将其编译为结构化的每日报告。结果，代理释放了两个全职协调员的同等工作量，并提高了价格跟踪的准确性。现在在一天之内确定了以前未被注意几天的定价不匹配的不匹配，这大大降低了损失的利润率。

当然，即使进行了这些改进，Web自动化也面临着挑战。DOM结构可能会在一夜之间发生变化，页面布局可能会出乎意料地移动，或者登录流可能会改变，这将引入Brittlense并需要系统的监视。由于这些固有的局限性，Web自动化代理最适合定义明确的工作流程。当任务清晰，一致且可重复时，它们可以很好地工作，例如批量数据提取或结构化表单提交。展望未来，由GPT-4V等技术提供动力的更复杂的视觉剂可以进一步扩展这种灵活性，从而在视觉上识别UI元素并直观地适应复杂的变化。

当经过深思熟虑时，Web自动化代理可以将重复效率低下的任务转换为既可以管理又可扩展的工作流程。它们有助于节省团队数小时的体力劳动，并允许他们重新专注于更有意义的战略工作。

5。自定义工作流助手

您如何使一切聚在一起？您能否在不同的工具上进行代理计划，原因和协调多个操作，而不会陷入完全，未经检查的自动化中？对于企业领导者和风险团队，保持透明度，检查点和控制很重要。仅以完全自动化和不足的监督运行的黑框流程为审计，合规性和风险管理团队增加了危险信号。” 

这就是为什么精心策划的代理会产生良好的共鸣。将它们视为智能编排：代理人处理检索，决策逻辑和执行，同时在明确定义的护栏内安全操作。AI代理人没有承诺完全自治，而是提供辅助智能。它们有助于起草第一个版本，适当地路由任务，收集必要的上下文，并建议有用的下一步。人类保留最终的批准者，确保每一步都明确责任。这是一个可以扩展的模型，因为它促进了信任并证明可靠性，清晰度和安全性。

在实践中，这些自定义工作流程限器将复杂的多步请求分解为可理解的子任务。他们使用内部知识的检索，调用相关工具，生成和执行代码段，重要的是，重要的是，请在关键检查站停止以进行人体验证。像OpenAgents这样的代理平台反映了这种方法，强调了由工作流中内置的检查点进行控制的，分步执行。 

考虑一个需要管理供应商报价的企业采购团队。挑战在于，这些买家需要快速响应价格波动，验证限制，确保必要的批准以及最终确定文件。他们部署了一种自定义工作流代理，可帮助监视传入的供应商报价，自动根据内部准则检查价格，准备购买意图草案，并将其直接路由到采购经理以快速批准。他们能够减少处理时间，使采购团队能够迅速做出反应，并每月捕获两倍的增强机会。

什么有效以及为什么

最有价值的AI代理商是试图实现完全自主权的人。他们重新嵌入了专注于完成工作，使您的现有过程更加顺畅，并使您的团队重新花时间和专注的帮助者。如果您想从哪里开始，请不要从通用AI开始。相反，从与今天的团队工作方式保持一致的特定用例开始：一个

• 知识助理代理从您的内部文件，政策或历史决定中浮出水面。一个
• 数据分析代理这将自然语言转化为SQL或报告逻辑，因此您不等待几天的答案。一个
• 集成代理这将您的内部工具和API桥接，并将其意图与动作联系起来。一个
• Web自动化代理这样可以处理跨旧式或第三方系统的常规点击和登录。一个
• 自定义工作流代理这会序列多步骤操作，路由批准并使人们保持循环。来自Weiwei Hu的照片 

他们会提供您可以信任的结果，因为它们是模块化的，人为检查的，并为适合您的环境而建造的。当您以明确的范围，智能的后备逻辑和紧密的整合来构建AI代理时，他们就会成为每个人都可以依靠的队友，处理很少有人有时间的事情，但这使其他一切都可以更好地工作。

因此，您不需要自动化所有内容。足以使您已经做的事情变得更聪明。实际企业AI值是在您想要的有能力且可扩展的代理中发生的。

作者注：
本文最初发表在下一步，在我分享有关领导力，个人成长和建立下一步的思考的地方。随意订阅有关更多见解！