从自动化到自主运行：代理式 AI 如何塑造企业工作流程
引言：企业为何要超越自动化
几十 年来，自动化一直是企业效率的基石。机器人流程自动化 (RPA)、工作流脚本和机器学习 (ML) 模型简化了任务、减少了错误并加快了成果的实现。但是，仅仅提高效率已经不够了。企业需要的是不仅能执行任务，还能进行推理、适应和自主决策的系统。
这时，代理式 AI 应运而生，为企业智能提供支持。代理式 AI 系统与在预设约束下运行的传统 AI 不同，表现出自主性、目标驱动型行为和适应性，因此能够在极少的监督下应对动态且复杂的现实世界场景。
从自动化到自主型人工智能的演进
一直以来，自动化旨在提升速度、扩大规模。机器人和机器学习模型可以执行重复性任务。但是，当环境发生变化时，它们缺乏灵活适应的能力。
代理式 AI 则更进一步：
任务分解和编排：将复杂的目标分解为方便管理的子任务。
自愈工作流程：检测故障、调整方法并自主恢复。
目标驱动型行为：根据企业目标确定行动的优先级和顺序。
人机协作 (HITL) 治理：进行监督，而非事无巨细地管理。
这种演变不仅仅是技术层面的。它代表了一种新的企业范式：打造具备韧性、适应性和自主决策能力的工作流程。
代理式 AI 工作流程的核心功能
自主运行：系统在预设的安全边界内自主运行，减少对持续人工监控的需求。
编排：多个代理无缝协同，就像组织中的各个部门一样，共同推动实现成果。
反馈回路：持续学习可确保随时间推移提升性能表现。
可扩展性：代理可以横向扩展，跨领域、跨地域和跨数据类型编排任务。
可解释性和信任：实时仪表盘和评估框架可确保企业了解代理做出某项决定的原因。
自主运行的投资回报率
代理式 AI 不仅能提高效率，还能带来切实的成果，包括：
加快上市：曾经需要数十天才能完成的工作流程，现在只需数十小时即可完成。
降低成本：通过按需编排和减少人工投入，进一步节省成本。
提升质量：与此前的行业基准相比，质量标准有所提高。
企业可以采取哪些措施开始部署
从自动化迈向代理式 AI 的企业可以优化工作流程，解锁全新的运营模式。要了解代理式 AI 如何融入贵组织，请考虑以下几点：
确定需要自主运行（而非仅仅是自动化）的工作流程。
建立治理框架，确保信任和问责。
采用结合了编排、数据和评估工具的模块化技术栈。
与 Uber AI Solutions 等经过验证的供应商合作，以实现速度、质量和可扩展性。
Uber AI Solutions：实现自主运行的企业代理式 AI 工作流程
Uber AI Solutions 帮助企业实现规模化自主运行。凭借 Uber AI Solutions 的技术栈、人员和全球覆盖面，企业如今可以部署代理式 AI，以便规模化实现高质量的业务成果。
我们的能力包括 ：
uTask
工作流编排平台，用于管理编辑审核闭环、共识模型和评估流程。
uLabel
AI 辅助数据标注和整理工具，支持对文本、语音、视频、LiDAR 和雷达数据进行标注。
uTest
规模化测试解决方案，具备自愈式自动化特点，用于应用和系统评估。
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助您达成目标的数据。
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