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科恩齐公司去年宣布的神经AI平台将增加更多的AI功能，因为咨询公司将向该服务添加多代理能力。
神经AI平台帮助组织在不编写代码的情况下构思、原型设计和测试生成式人工智能应用。Cognizant的首席技术官兼AI负责人Babak Hodjat告诉VentureBeat，这项服务过去是由Cognizant的专家为客户提供的。然而，现在Neuro AI将可供企业自行使用。
“当我们开始向客户演示时，他们中的一些人会说，这真的很有趣，我们想自己使用它，并将其内部部署。”霍贾特说道。“在某种程度上，他们开始把它视为一个可以为他们的业务应用生成式AI提出想法的工厂。”
侯贾特表示，Neuro AI 使用多个代理使其与其他人工智能应用程序平台区别开来，在为客户重新配置服务时， cognizant 已经在探索这一点。当然，AI 代理已经变得越来越重要。企业人工智能的大趋势今年。
该平台包含四个步骤，全部依赖于预配置的代理：机会发现器、范围设定代理、数据生成器和模型编排器。
它充当客户构建应用程序时的认知顾问。该平台会经历构思应用的过程，最终为客户提供一个框架来遵循。
当人们刚开始使用Neuro AI时，会被要求描述他们希望解决的问题。机会发现器随后会部署代理来寻找特定行业的应用场景。一旦识别出潜在的应用场景，用户就会进入范围界定代理阶段，该阶段将展示应用场景对特定类别和绩效指标的影响。数据生成代理将根据应用场景生成合成数据以测试应用。
模型编排器设置应用程序。Hodjat表示，它使用多个代理来构建系统并进行调用。例如，项目描述器代理将返回一个JSON描述，随后是上下文代理或结果映射器。编排器管理的代理数量取决于具体的应用场景。
霍德贾特说：“我们让代理之间互相交流，以确定所需的能力。”“我们通过将每个代理的专业知识进行封装来实现这一点，这样这些代理就可以相互交谈。一个代理会问另一个代理：嘿，我有一个用例需要构建。你能帮我做些什么吗？这里的要点是实际让这些代理能够彼此沟通。”
霍贾特说他的团队使用了LangChain作为框架为了构建其多代理协调功能并保持对大语言模型的中立性。他表示该框架并不完美，但由于许多客户更喜欢使用不同的模型，因此重要的是Neuro AI能够处理开源和闭源模型。
人工智能应用咨询领域的竞争日益激烈
这并非Cogntizant首次涉足生成式人工智能。今年三月，它开设了一个旧金山的人工智能实验室以促进企业利用该技术。
像Cognziant这样的公司，它帮助其他企业建立自己的人工智能应用程序或程序，正在创造新的产品方案以使使用生成式AI变得更加容易。埃森哲以及AWS，发布了平台评估人工智能准备度和负责任的人工智能政策。麦肯锡公司为其顾问设置一个名为的聊天机器人莉莉去年.
咨询和业务流程服务提供商开始在日益竞争的AI平台空间中打造自己的 niche。像 Salesforce、SAP 和 Oracle 这样的企业软件供应商已经为客户提供平台，以便轻松创建代理或其他 AI 应用程序。Cogntizant 等组织正在开发似乎专为企业设计的产品，这些企业在如何充分利用生成式 AI 方面仍不确定。