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 的討論已然發生變化。企業不再關心是否要使用 AI, 而是如何大規模運用 AI。進入 Agentic AI:建立在自主代理的系統, 能夠在有限的人工輸入下推理、規劃和執行任務。然而, 如果沒有合適的架構, 人工 AI 計畫可能在試點項目中停滯不前。
本文探討了企業可用於建立代理 AI 系統的框架, 從業務流程模式到治理模型, 應有盡有。
什麼是 Agentic AI, 以及架構為何如此重要
- 定義:代理 AI 是由多個代理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。
- 為什麼架構至關重要:可重複性、風險管理、成本控制和法規遵循。
代理 AI 的核心企業框架
- 業務流程架構: 多座席協調模式:規劃者-執行者、主管-員工、點對點。 何時使用各個選項 (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、uTask)。
- 治理與風險架構: 法規遵循的保障 (SOC2、 GDPR、可稽核性)。 基於角色的存取控制和政策執行。 「故障安全」設計:回滾、監控、事件回應。
- 評估與品質架構: 持續評估循環。 建立用於客服人員基準測試的黃金資料集。 在極端情況下達**機交互共識機制。
- 擴展和部署框架: 混合部署:內部部署、私有云、邊緣設備。 讓客服人員在一秒鐘內處理數千筆交易的工作流程模式。 個案範例: 全球 IT 事件補救客服人員。
使用框架的商業價值
- 加快從中試→生產的流程。
- 透過可預測的設計模式降低成本。
- 降低企業採用 AI 的風險。
- 跨多個客服人員系統改善投資報酬率 (ROI) 衡量結果。
Uber AI 解決方案的觀點
Uber AI 解決方案團隊為內部系統建立了客服人員編排框架, 包括轉路、詐騙偵測、客服營運, 現在也將這些專業知識延伸至企業。
我們的 uTask 編排平台和 uLabel 資料品質工作流程從一開始就嵌入了管控和可重複性。
框架不是可選項。它們是區分實驗性 AI 客服人員和企業可用系統的基礎。
了解 Uber AI 解決方案如何協助貴企業大規模採用人工 AI 架構 → 立即預約示範。
Industry solutions
產業
參考線