用於大規模建立代理 AI 系統的企業框架
September 11, 2025
簡介
圍繞 AI 的話題已經轉移。企業要問的不是是否要使用人工智能, 而是如何大規模投入使用。再進入智能體 AI——建立在自主智能體之上的系統, 能夠在較少人為乾預的情況下, 推斷、規劃和執行任務。然而, 如果沒有適當的框架, 試驗性 AI 計劃可能會在試驗階段陷入停頓。
本文從業務流程模式以至管治模型, 一一探討可用於建立代理 AI 系統的企業框架。
什麼是代理 AI, 以及框架為何重要
- 定義:智能人工智能是由多個智能機器人組成的目標導向系統。
- 與傳統 AI 的主要區別:自主性、協調性和適應能力。
- 框架為何如此重要:可重複性、風險管理、成本控制和合規。
代理 AI 的核心企業框架
- 編排框架: 多客戶服務員協調模式:計劃員–執行員、主管–工作人員、點對點。 何時使用各項 (企業工作流程、IT 營運、需要大量決策的環境)。 啟用編排功能的工具和架構 (例如:Langgraph、AutoGen、u Task)。
- 管治與風險架構: 合規保障 (SOC2、gdpro、可審核性)。 基於角色的存取控制和政策執行。 「防故障」設計:回退、監察、事故應變計劃。
- 評估及質素架構: 持續評估循環。 為客戶服務員基準測試建立黃金數據集。 針對極端情況的人與人之間的共識。
- 擴展和部署框架: 混合部署:本地、私人云、邊緣裝置。 讓客戶服務員每秒處理數千項交易的工作流程。 個案例子: 服務人員遍布全球, 提供 IT 事故補救。
使用框架的商業價值
- 更快完成中試 → 生產階段。
- 透過可預測的設計模式降低成本。
- 降低企業採用 AI 的風險。
- 改善多客戶服務員系統的投資回報衡量。
Uber AI 方案的觀點
Uber AI 解決方案已將路線規劃、欺詐偵測、顧客營運等內部系統的客戶服務流程編排框架投入運作, 現在更將這項專業知識延伸至企業。
我們的 u Task 編排平台和 u標籤資料質素工作流程, 從一開始就嵌入了管控和可重複性功能。
框架並非可有可無。它們是區分實驗性 AI 代理程序和企業專用系統的基礎。
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