Agentic AI 技術組合: 企業需要具備哪些條件才能在 2026 年大規模採用
September 11, 2025
簡介: 智能型人工智能從概念到部署階段
到 2026 年,Agentic AI 不再只是一個新出現的流行語。企業正積極部署 Uber, 突破靜態的自動化模式, 轉而使用以目標為導向的應變能力強的系統, 讓系統能夠協調工作流程、自我修復和即時作出決定。 雖然前景十分可觀, 但採用這項技術並不只是完成法學學士學位。如要在一間全球企業內推廣 Agentic AI, 你需要使用專門的技術組合, 將模型、編排、數據管道、測試和監管整合在一起。 本文將探討Agentic AI 系統的重要組成部分, 以及 Uber AI 方案如何在協助企業實施這些方案方面發揮得天獨厚的優勢。
為何企業需要完整的技術來使用智能人工智能 (Agentic AI)
與獨立運作的傳統 AI 模型不同,Agentic AI 具有以下優點:
- 自主: 客戶服務員獨立行事, 無需受任何監督 。
- 統籌: 多代理系統必須跨網域進行協作。
- 以目標為導向: 輸出要符合業務目標, 而不僅僅是輸入。
- 已評估: 必須持續監察系統的偏差、安全性和準確性。
要在企業範圍內實現此目標, 就需要整合技術、員工和管理的多個層面。
智能 AI 堆疊的核心組件
- 1. 業務流程層
- 多客戶服務員編排:將目標細分為子任務, 並按次序執行。
- 用於傳送路線、工作流程邏輯以及與 API 整合的工具。
- 例子: AI 編排系統可因應情況變化即時調整送餐路線。
- 2. 人為參與的 (HITL) 管治
- 自動駕駛系統需要護欄。
- 人工驗證關鍵輸出 (例如財務風險評估、醫療建議)。
- 混合工作流程將自主權與監督融為一體。
- 3. 數據和評估管道
- 多模式註解:文字、音訊、影片、LiDAR、雷達。
- 偏好資料收集、並排比較和一致標示。
- 偏差檢測和黃金數據集驗證。
- 4. 測試與驗證
- 模型評估流程 (準確度、穩健性、偏差、服務水平協議依從性)。
- 安排紅隊和對抗性測試。
- 持續監控管理中心, 了解相關解釋。
- 5. 基礎架構與整合
- 基於雲的平台和 API 優先, 確保可擴展性。
- 能夠插入企業系統 (企業資源規劃系統、客戶關係管理、數據倉庫)。
- 確保資料隔離與合規。
優質數據在人工智能 (Agent AI) 中的角色
根據其訓練和評估數據所依據的數據, 人工智能的決策能力至高無上。企業需要:
- 跨多個領域的準確、大規模已標記數據集。
- 針對極端情況的綜合數據和模擬。
- 擁有金融、醫療保健和零售等領域的專業 知識。
沒有這個基礎, 自動駕駛客戶服務員便無法達到企業級的準確度和信任標準。
堆疊的經濟性: 速度、成本和質素
建立合適的堆疊可從三個方面獲得回報:
- 速度: 將產品上市時間從兩位數的天數縮短至時數。
- 費用: 透過統籌安排、自動化和人力資源優化, 節省更多費用。
- 質素: 準確度為 98% 以上, 而業界標準則為 95%。
Uber 人工智能解決方案: 提供智能 AI 堆疊
Uber AI 方案為企業提供成熟可靠的點對點技術:
- u任務: 工作流程編排平台, 用於管理編輯-審查循環、一致意見模型和實時監控。
- u標籤: 先進的註釋和管理工具, 提供標籤前檢查、黃金數據集驗證和一致建模功能。
- u測試: 使用自動化 QA、對抗性測試和人工監督來測試模型和 App。
- 全球零工勞動力 (收入超過 880 萬): 透過超過 30 個網域, 以超過 200 種語言收集和評估實際數據。
- 管治架構: 內置管理中心、服務水平協議追踪和偏見審查功能。
企業可在 2026 年採取的步驟
- 評估準備情況: 找出需要自主性 (不只是自動化) 的工作流程。
- 地圖堆疊要求: 定義業務流程、數據和監管層。
- 從測試開始: 以低風險但高影響的工作流程部署客戶服務員。
- 負責任地擴大規模: 使用註釋者間協議、服務水平協議依從性和公平性管理中心等管控指標擴大覆蓋範圍。 與專家合作: 與 Uber AI 解決方案等供應商合作, 在全球範圍內拓展業務, 使用成熟的平台, 並實現快速部署。
總結: 智能 AI 需要合適的堆疊系統
智能 AI 並非「即插即用」功能, 要在企業規模上運作, 就需要有統籌、管理、數據管道和評估系統等多重基礎。
Uber AI 解決方案集技術、員工和管治於一身, 一直在提供這方面的服務, 協助企業以更快、更便宜和更優質的方式從Agentic AI 獲得成果。
因為到 2026 年, 獲獎者將不會只部署 AI。他們會在適當的情況下, 以負責任的方式擴大規模。
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