摘要
过去一年，我看到和听到的大多数企业都陷入了“自主代理热潮”，他们认为，只要部署能够独立决策的智能代理，他们的运营问题就会自行解决。 媒体报道铺天盖地，不容错过，引人入胜。 但据我所知，自主代理难以持续发展，最终无法大规模改进。 然后我意识到需要改变看法，真正利用人工智能取得成功的组织并没有部署更多的自主代理， 而是在构建更智能的工作流程。 我并不是说自主代理没有用武之地，它们当然有。但这次我主要关注的是企业如何成功部署人工智能，而模式是，那些能够实现可衡量的投资回报率、保持合规性并可靠扩展的公司，并没有把所有赌注都押在代理的自主性上。他们投资的是： 1. 工作流智能 2. 人机交互系统 3. 精心策划的自动化流程，将控制权交还给真正了解自身业务的人。 4. 决策的透明度和可观察性，使团队能够了解系统运行的原因，并充满信心地进行干预。 本文旨在探讨其底层工作原理。 将代理与工作流程混淆，正是人工智能风险悄然潜入的方式。 在深入探讨之前，我们先来明确一下术语，因为这很重要。企业人工智能领域的许多讨论之所以会产生混淆，正是因为混淆了本质上不同的方法。 当我们谈论 自主代理 时，我们指的是基于基础模型构建的系统，它们不仅能够进行规 划，还能执行多个步骤，并在极少人为干预的情况下做出决策。它们的设计目标是独立运行。 例如，客服人员收到支持工单后，会独立决定将其转交给哪个部门、向客户索取哪些信息以及何时升级处理，所有这些决策之间都没有人为指导。 相比之下， 工作流程是由人协调的结构化操作序列。它们遵循既定路径，并设有明确的决策点。当人工智能增强工作流程时，它能够优化特定步骤，例如准确分类客户工单、推荐最佳解决方案或标记升级案例，但整个流程仍然由人控制。 这就像是在流程中添加一个智能助手，而不是替换流程管理器。 这种区别听起来很细微，但实际上并非如此。这关乎优化与变革、控制与信任、渐进式改进与生存风险之间的区别。 根据 麦肯锡最近的研究 ，虽然 62% 的组织正在试验自主人工智能代理，但只有 23% 的组织真正将其扩展到各个业务职能的生产环境中。