大規模建置代理式 AI 系統的企業架構
簡介：將代理式 AI 投入實際營運
企業對 AI 的討論重點已經轉變。企業不再考慮是否要使用 AI，而是如何大規模將 AI 投入實際營運。代理式 AI 因此應運而生。這類系統以自主代理程式為基礎，只需有限的人工介入，即可進行推理、規劃並執行任務。然而，如果缺乏適當架構，代理式 AI 計畫可能長期停滯在測試階段，無法正式部署。
從自動化演進至代理式 AI
定義
由多個自主代理組成的目標導向系統
主要差異化優勢
不同於傳統 AI，代理式系統具備高度自主性、多代理程式編排和即時適應能力
為什麼框架 很重要
結構化架構可確保營運的重複性、主動風險管理、成本控管和嚴格合規
企業採用代理式 AI 的核心架構
工作編排架構
多代理程式協調模式 ：規劃者–執行者、主管–員工以及同儕關係。
應用情境：最適合複雜的企業工作流程、IT 營運和需要大量決策的環境。
工具和架構：由 LangGraph、AutoGen 和 uTask 等平台提供支援。
治理與風險架構
法規遵循防護機制：符合系統與組織控制第二類 (SOC2)、一般資料保護規定 (GDPR) 和稽核追蹤標準。
安全政策：精細的角色型存取控制 (RBAC) 與政策執行。
故障安全設計：自動復原功能、持續監控和結構化事件回應機制。
評估與品質架構
持續循環：自動化即時評估機制。
基準化分析：建立精選黃金資料集，以進行模型評估。
人機混合 (HITL)：針對極端案例和非標準輸入，由專家共同判定並取得一致結果。
擴展與部署架構
部署架構：涵蓋內部部署、私有雲和邊緣裝置的混合式環境。
高流通量工作流程：採用經過驗證的模式，將多代理程式作業擴展至每秒處理數千筆交易。
使用框架的商業價值
架構是必要條件。有了這些架構，才能讓實驗階段的 AI 代理程式發展為可供企業實際部署的系統。主要優勢包括：
- 加快從測試到正式上線的速度
- 透過可預測的設計模式改善成本效益
- 降低企業採用 AI 的風險
- 提升多代理程式系統的投資報酬率 (ROI) 評估能力
Uber 人工智能解決方案
Uber AI 解決方案已將代理式 AI 編排架構實際應用於內部系統，包括路線規劃、詐騙偵測和客戶營運。瞭解 Uber AI 解決方案如何協助貴企業大規模採用代理式 AI 架構。
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