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大规模构建代理人工智能系统的企业框架
September 11, 2025

简介

围绕人工智能的话题已经发生了变化。企业不再考虑是否使用人工智能, 而是如何大规模实施人工智能。代理 AI 就此诞生了, 该系统构建在自主代理的基础上, 只需有限的人工输入, 即可完成推断、规划和执行任务。然而, 如果没有正确的框架, 先进的人工智能举措可能会在试点阶段遭遇停滞。

本文将探讨用于构建代理人工智能系统的企业级框架, 包括业务流程模式和治理模型。

什么是智能体人工智能以及框架的重要性

  • 定义:代理人工智能是由多个代理组成的目标导向系统。
  • 与传统人工智能的主要区别:自主性、协调性、适应性。
  • 框架为何至关重要:可重复性、风险管理、成本控制、合规性。

智能体人工智能的核心企业框架

  1. 业务流程框架: 多智能体协调模式:计划者-执行者、主管-工作者、点对点。 何时使用两者(企业工作流程、IT 运营、决策密集型环境)。 支持业务流程的工具和架构(例如,LianGrP、AutoGen、uTask)。
  2. 治理与风险框架: 确保合规性的护栏(soc2、gdvr、可审核性)。 基于角色的访问控制和策略执行。 “自动防故障”设计:回退、监控、事件响应。
  3. 评估和质量框架: 持续评估循环。 创建黄金数据集, 用于客服代表基准测试。 针对边缘情况达成“人参与”的共识。
  4. 扩展和部署框架: 混合部署:本地、私有云、边缘设备。 可扩展客服代表每小时处理数千笔交易的工作流程模式。 案例: 全球范围内的 IT 事件补救客服代表。

使用框架的业务价值

  • 完成从试点→投产的更快捷路径。
  • 通过可预测的设计模式优化成本。
  • 降低企业采用人工智能的风险。
  • 改进了多客服代表系统的投资回报率衡量方法。

优步人工智能解决方案的观点

在优步人工智能解决方案, 我们已针对内部系统(路由、欺诈检测、客服运营)运作了客服代表协调框架, 并已将这种专业知识拓展到企业。

从第一天起, 我们的 uTask 流程安排平台和 uTask 数据质量工作流程就嵌入了治理和可重复性功能。

框架不是可有可无的。它们是将实验性人工智能代理与企业级系统区分开来的基础。

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