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来源：Automation Anywhere Website

雅各布专栏是一个拥有 5 万名 CxO 的知识内容社区，也是职场不同角色的CxO（Qualified CxO & Intrapreneurs & Entrepreneur）造就增长的首选孵化平台。

创始人雅各布拥有丰富的职业经历，曾任 Nike 大中华区 CxO负责零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO负责并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女装CxO负责战略及数字化；微软合资公司CxO负责产品及解决方案构架；J&J和Eli Lily医药公司负责IT和Compliance。

创始人也是持续创业者，尤其在半导体，品牌零售，生命科学，新能源等赛道。

（以下为正文）

AI 智能体可能并非 AI 领域的新晋力量，但大型语言模型（LLMs）日益增强的算力正推动智能体迅速成熟并发挥其独特价值。智能体并非理论构想，而是能够为各行业价值驱动型AI系统带来显著贡献的实用工具。智能体可具备不同程度的自主性，能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标。

对于参与自动化或人工智能项目的任何人来说，了解不同类型的智能体是不可或缺的，因为每种类型都提供独特的功能和优势，可用于各种应用。在这份指南中，我们将深入探讨智能体的世界，探索其不同类型、能力及实际应用。

本文提供智能体领域的深度概述，揭示其重要性及实际效益，旨在帮助读者有效利用其价值，并在智能体驱动的未来商业运营中抢占先机。

什么是 AI 智能体？

AI 智能体是一种复杂的软件程序，设计用于通过感知环境、对收集的信息进行推理，并采取适当行动来实现预定义目标。让我们分解这些核心组件，以更好地理解智能体的运作方式：

感知

感知是智能体从环境中感知和解释数据的能力，这可能涉及阅读文本输入、分析图像、监控市场趋势，甚至聆听音频。智能体通过传感器或数据采集机制收集这些信息，这些信息构成了其决策过程的基础。

推理

推理是智能体分析感知数据以做出明智决策的过程。这涉及解读复杂数据集、进行推断，并基于过去和当前信息预测未来结果。智能体通过算法和模型处理这些数据，从而理解上下文并提取有意义的洞察。

行动

行动指的是基于智能体推理结果执行的任务。一旦智能体分析完数据并做出决策，它就会采取行动来影响其环境，这可能包括发送消息、调整价格、操控机器人，甚至在金融市场执行交易。能够适应并以一定程度的自主性采取行动，正是智能体与传统软件的区别所在。

智能体为各行各业的组织带来诸多优势：

• 效率与自动化：智能体可自动化处理复杂、重复性任务。这不仅提升效率、生产力和速度，还释放人力资源从事更具战略性的工作。

• 实时决策：凭借快速处理海量数据的能力，智能体可在金融市场或客户服务等动态环境中做出实时决策。

• 可扩展性：智能体能够同时处理大量任务，使其成为扩展业务运营的理想选择。

• 节约成本：通过自动化任务和提升效率，智能体可显著降低运营成本。

• 提升准确性：智能体通过一致应用预定义规则并从数据中学习，可减少人为错误，从而实现更准确的结果。

• 客户体验优化：在客户服务等应用场景中，智能体可提供个性化且及时的响应，提升整体客户满意度。

智能体类型

智能体以特定方式运行并解决问题。不同类型的智能体适用于不同任务，且可协同工作以完成大型项目。让我们先列出不同核心类型的智能体，然后再详细探讨每一种。

• 简易反应型智能体

• 基于模型的反应智能体

• 基于目标的智能体

• 基于效用的智能体

• 学习型智能体

• 多智能体系统（MAS）

让我们探讨每种类型的定义、特征、示例以及优缺点。

1. 简易反应型智能体

定义

简易反应型智能体是智能智能体的最基本形式。它们仅基于当前感知运行，遵循预定义的条件-动作规则（如果-那么语句）来确定其动作，它们不考虑历史背景或维护对世界的内部模型。

简易反应型智能体是人工智能智能体层次结构中的基础构建模块。其简单性和高效性使其适用于基本且结构清晰的任务。然而，其无法适应或从过去经验中学习的特性限制了其在更复杂场景中的应用。

运作方式：

• 感知：智能体从环境中接收输入。

• 条件-动作规则：智能体将输入与预定义规则集进行匹配。

• 行动：智能体根据与输入匹配的规则执行相应的操作。

示例

基本机器人：

• 循线机器人：使用传感器检测地面上的线条，并根据线条的位置向左或向右转弯以跟随线条。

• 避障机器人：使用传感器检测障碍物，并改变方向以避免碰撞。

自动化客户服务：

• 密码重置聊天机器人：检测“忘记密码”等关键词，并提供重置密码的步骤。

• 常见问题解答机器人：通过检测特定关键词或短语，提供预定义的常见问题答案。

消费类应用：

• 当温度低于一定阈值时自动开启供暖的恒温器。

• 根据玩家位置移动的基本视频游戏敌人。

优势

简单性：

• 由于采用简单的条件-动作规则，设计和实现较为容易。

• 所需计算资源较少，因此响应高效且快速。

可预测性：

• 行为高度可预测，因为它们对相同输入总是做出相同响应。

• 适用于环境和业务需求明确的场景。

局限性

缺乏适应性：

• 无法适应环境变化，因为它们不考虑过去经验或未来后果。

• 无法处理条件频繁变化的复杂或动态环境。

智能有限：

• 无法执行需要记忆或从过去交互中学习的任务。

• 无法进行推理或规划，因此仅适用于简单、重复性任务。

易陷入无限循环：

• 在部分可观察环境中，若遇到未被预定义规则覆盖的情况，可能陷入无限循环。

2. 基于模型的反应型智能体

定义

基于模型的反应型智能体是高级智能体，通过维护对世界的内部模型来处理部分可观察环境。它们基于当前感知和过去经验做出决策，从而实现更明智和适应性更强的行动。基于模型的反应型智能体通过持续更新内部模型来处理新感知。该内部模型帮助智能体跟踪在任何给定时刻无法直接观察的环境部分。

基于模型的反应型智能体相较于简易反应型智能体，通过引入内部模型实现了决策的更优信息获取与适应性。这一能力使其适用于更复杂的任务和动态环境，然而复杂性提升及资源需求增加是开发者需重点考虑的因素。在选择适用于特定应用的智能体类型时，理解简单性与适应性之间的权衡至关重要。

运作方式：

• 感知：智能体从环境中接收输入。

• 内部状态更新：智能体根据新输入和过去经验更新其内部模型。

• 条件-动作规则：智能体将更新后的内部状态与预定义规则集进行匹配评估。

• 动作执行：智能体根据与更新后状态匹配的规则执行相应动作。

示例

高级聊天机器人：

• 客户服务聊天机器人：利用内部模型跟踪持续对话，提供上下文相关的回复。

• 虚拟助手：如Siri或Google Assistant等助手可处理多轮对话，记住用户偏好和先前交互。

工业机器人：

• 装配线机器人：利用内部模型适应环境中的微小变化，如零件放置位置的差异。

• 仓库机器人：通过根据障碍物或布局变化更新路径，在复杂环境中导航。

优势

能更好应对各种复杂情况：

• 通过考虑过去经验和当前感知，适应更广泛的情况。

• 能够处理部分可观察的环境。

改进决策：

• 做出更明智的决策，在动态和复杂环境中表现更好。

• 通过推断缺失信息，减少陷入无限循环的可能性。

增强灵活性：

• 内部模型可更新和修改，使这些智能体更灵活且易于随时间改进。

• 更优雅地处理环境中的意外变化。

局限性

复杂性增加：

• 与简易反应型智能体相比，设计和实现更为复杂。

• 维护和更新内部模型需要更多计算资源，这可能影响性能。

开发成本更高：

• 开发涉及更复杂的算法和大量测试，导致成本增加。

• 维护内部模型并确保其准确性可能需要大量资源。

过拟合风险：

• 如果内部模型过于针对特定的过去经验，智能体可能难以将经验推广到新的、未见过的场景。

• 平衡内部模型的特异性和通用性可能具有挑战性。

3. 目标导向型智能体

定义

目标导向型智能体是一种基于实现特定目标进行决策的智能体。与仅对即时刺激做出反应的反应型智能体不同，目标导向型智能体会考虑未来后果，并根据行动对预期结果的影响来评估可能的行动。这种前瞻性使它们能够规划并选择能够带来预期结果的行动，因此适合处理复杂的决策任务。

基于目标的智能体通过设定明确的目标并制定实现目标的计划来运作。它们会持续评估当前状态与目标的偏差，并据此调整行动。

基于目标的智能体为人工智能系统带来了高度的复杂性和战略思维。通过专注于目标实现和规划，它们非常适合复杂且动态的环境，其中前瞻性和适应性至关重要。然而，目标规格的复杂性以及潜在的偏差是开发人员必须解决的重要考虑因素。平衡这些因素是充分发挥基于目标的智能体潜力的关键。

运作方式：

• 目标初始化：智能体接收一个特定的目标。

• 状态评估：智能体评估其当前状态以及距离目标的远近。

• 规划：智能体生成一个计划，即一系列旨在使其更接近目标的动作序列。

• 动作执行：智能体执行计划中的动作，同时持续监测环境并根据需要更新计划。

• 目标实现：智能体重复此过程直至目标实现。

示例

自主车辆：

• 自动驾驶汽车：通过基于目标的推理从一个地点导航到另一个地点。它们设定目标（例如到达目的地），规划路线，并根据交通状况和障碍物持续调整。

• 无人机：配送无人机设定目标将包裹送达指定地点，规划飞行路径并实时调整路线。

个人助理人工智能：

• 任务管理助手：AI助手如Google Assistant或Amazon Alexa会设定并管理目标，如安排预约或设置提醒，根据用户指令和偏好规划行动。

• 健康与健身应用：为用户设定健身目标，规划锻炼计划、饮食方案及进度跟踪，帮助用户实现健康目标。

优势

目标导向行为：

• 高度专注于实现特定结果。

• 优先执行直接贡献于目标实现的行动，优化性能。

高级规划能力：

• 处理需要战略规划和预见性的复杂任务。

• 将大型目标分解为更小、更易管理的子目标，使实现复杂目标变得更容易。

适应性：

• 根据环境变化调整计划，确保其始终朝着目标前进。

• 通过重新评估状态并相应调整行动，更好地处理意外情况。

局限性

目标不一致的潜在风险：

• 若智能体的目标与用户意图或伦理标准不一致，可能导致不良后果。

• 确保智能体目标正确指定并与用户期望一致至关重要，但具挑战性。

目标设定的复杂性：

• 定义清晰且可实现的目标可能较为复杂，尤其在涉及多个目标或约束的任务中。

• 理解错误或定义不清的目标可能导致低效或错误行为。

资源密集型：

• 规划和重新规划动作需要大量计算资源，这会影响性能，尤其是在实时应用中。

• 持续评估和调整增加了智能体设计和实现的复杂性。

4. 基于效用的智能体

定义

基于效用的智能体是基于效用函数做出决策的智能体，该函数评估不同状态的可取性。这些智能体旨在最大化整体效用，同时考虑权衡和不确定性。与专注于实现特定目标的目标导向型智能体不同，效用导向型智能体通过选择能带来最高效用的动作来优化性能。

效用导向型智能体通过持续使用效用函数评估不同状态或动作的可取性，该函数为每个潜在结果赋予数值。

效用导向型智能体为优化性能和满意度提供了强大的方法，适用于多样化的应用场景。通过基于效用函数评估动作，它们能够做出复杂决策以实现最大整体收益。然而，效用计算的复杂性以及潜在的利益不一致问题是开发者必须解决的重要考量。通过精心设计与实现，基于效用的智能体可在推荐系统、金融交易等领域显著提升决策质量与结果。

运作方式：

• 效用函数定义：效用函数将每个可能的状态或结果映射到一个实数，该实数代表其效用。

• 状态评估：智能体使用效用函数评估其当前状态和可能的动作。

• 动作选择：智能体选择能最大化预期效用的动作，考虑潜在结果及其相应的效用。

• 执行与监控：智能体执行所选动作并监控结果，根据需要更新其效用计算。

• 持续优化：该过程持续重复，以确保智能体始终致力于最大化其效用。

示例

推荐系统：

• 电影和音乐推荐：Netflix和Spotify等服务使用基于效用的智能体来推荐内容。效用函数考虑用户偏好、观看/收听历史及其他因素，以建议最吸引人的选项。

• 电子商务推荐：亚马逊等在线零售商使用基于效用的智能体来推荐产品。效用函数会评估过去购买记录、浏览历史和用户评分等因素以优化推荐结果。

金融交易中的AI：

• 算法交易：金融交易系统使用基于效用的智能体来做出交易决策。效用函数可能考虑预期收益、风险和市场条件等因素以最大化利润。

• 投资组合管理：智能体通过评估不同资产配置的效用，根据投资者的偏好优化收益并管理风险，从而管理投资组合。

优势

结果优化：

• 设计用于最大化性能或满意度。

• 评估多个因素和潜在结果，做出明智决策以提供最大利益。

灵活性和适应性：

• 根据变化的环境和新信息调整行为，持续优化行动。

• 适用于条件和偏好随时间变化的动态环境。

决策能力提升：

• 利用复杂推理算法评估不同情景，实现更高级且有效的决策。

• 处理多目标与权衡，平衡不同因素以实现最佳整体结果。

局限性

效用计算的复杂性：

• 定义和计算效用函数可能极为复杂，尤其在变量和潜在结果众多的情景下。

• 持续评估和优化需要大量计算资源。

效用不匹配的潜在风险：

• 确保效用函数准确反映预期目标和偏好至关重要但具挑战性。若效用函数定义不准确或与预期结果不匹配，智能体可能做出次优或不理想的决策。

可扩展性：

• 随着可能的动作和结果数量增加，效用计算的复杂性可能呈指数级增长，导致难以扩展。

• 在详细的效用评估与计算效率之间取得平衡是关键挑战。

5. 学习型智能体

定义

学习型智能体可通过从经验和与环境的交互中学习来提升性能。它们从基础知识水平开始，通过学习机制调整行为，基于反馈和收集的数据优化策略与决策。

学习型智能体通常由四个主要组件构成：

• 学习组件：负责通过环境学习实现改进。它根据新信息更新智能体的知识库和策略。

• 批评组件：向学习组件提供反馈，根据固定的性能标准或目标评估智能体的行动。

• 性能组件：根据智能体的当前知识和策略选择并执行行动。

• 问题生成器：提出新的行动或经验，以创造更具信息量的学习机会。

学习型智能体是一种强大的AI范式，能够通过持续从经验中学习来提升性能。其适应性和自主操作能力使其适用于动态复杂环境，如游戏和医疗领域。然而，要充分挖掘其潜力，需解决大规模数据需求和计算复杂性等挑战。

运作方式：

• 初始知识库：智能体以一组基本规则或知识为起点。

• 与环境互动：智能体与环境互动，执行动作并观察结果。

• 反馈与评估：评估器对智能体的动作进行评估，并提供关于其有效性的反馈。

• 学习与适应：学习组件根据反馈和新数据更新智能体的知识和策略。

• 持续改进：智能体会不断优化其行为，力求在每次迭代中表现得更好。

示例

游戏中的AI：

• AlphaGo：由DeepMind开发的AlphaGo通过与自己进行数百万局对弈并利用强化学习和神经网络分析结果，掌握了围棋游戏。

• 自适应游戏AI：现代视频游戏利用学习型智能体创建更具挑战性和自适应的非玩家角色（NPC），这些角色会根据玩家的行动和技能水平调整策略。

医疗领域的自适应系统：

• 个性化治疗方案：学习型智能体可分析患者数据以制定个性化治疗方案，并通过持续学习患者治疗结果来优化推荐方案。

• 预测性诊断：人工智能学习系统通过分析海量医疗数据，预测疾病爆发、更早诊断病情并提出预防措施。

优势

适应性：

• 学习型智能体能够适应新环境和变化，使其具有高度灵活性。

• 它们会持续提升性能，随时间推移带来更优结果。

自主性：

• 学习型智能体可独立运行，部署后仅需极少人工干预。

• 它们可以收集和分析数据，基于所学知识做出决策。

决策能力提升：

• 它们能够做出高度信息丰富且准确的决策。

局限性

对大量数据的需求：

• 学习型智能体通常需要海量数据才能有效学习，尤其在复杂领域。

• 收集、处理和存储此类大规模数据集可能耗费大量资源。

计算复杂性：

• 用于学习的算法（如神经网络和强化学习）可能具有较高的计算复杂度。

• 在处理大规模数据和持续学习的同时确保实时性能可能面临挑战。

过拟合风险：

• 学习型智能体可能对训练数据过于拟合，在已知场景中表现良好但在未知场景中表现不佳。

• 在从数据中学习与对新情况进行泛化之间取得平衡至关重要。

伦理与偏见考量：

• 学习型智能体可能无意中学习并延续训练数据中的偏见。

• 确保其决策过程的公平性和透明度至关重要。

6. 多智能体系统

定义

多智能体系统（MAS）是一种人工智能系统，其中多个智能体相互作用并协作，以实现共同或个别目标。这些智能体可以是自主的或半自主的，它们被设计用于感知环境、做出决策并采取行动。MAS特别适用于需要多个实体之间协调与合作的复杂任务。

MAS的关键组件包括：

• 智能体，即具有感知、决策和行动能力的实体；

• 环境，即智能体运作和交互的空间；

• 通信协议，即智能体用于交换信息的的方法和规则；

• 以及协调机制，即智能体用于协调行动并实现共同目标的策略。

自主无人机群和制造中的协作机器人等例子突显了其创新性和潜力。尽管MAS在协调性、可扩展性和鲁棒性方面具有显著优势，但它们也面临复杂性、冲突解决和资源管理等挑战。随着持续的研究与开发，MAS有望在解决各领域复杂问题中发挥更加核心的作用。

运作方式：

• 感知：每个智能体通过传感器感知环境，收集周围环境及其他智能体的数据。

• 通信：智能体之间进行通信以共享信息、协调行动并协商角色或任务。

• 决策：每个智能体基于自身感知、目标及从其他智能体接收的信息做出决策。

• 行动：智能体采取行动以实现其目标，这可能涉及与其他智能体协作或独立行动。

示例

自主无人机群：

• 搜救行动：在灾害场景中，自主无人机群可协同工作，快速搜索大面积区域、定位幸存者并运送物资。每架无人机可与其他无人机通信，高效覆盖不同区域。

• 农业监测：配备传感器的无人机可飞越大片农田，监测作物健康状况、检测害虫并评估灌溉需求。它们可协调飞行路径以确保全面覆盖和数据采集。

制造中的协作机器人：

• 装配线：协作机器人（cobots）与人类工人并肩工作于装配线上。它们可处理螺丝紧固、焊接或喷涂等重复性任务，而人类则专注于更复杂或精细的工作。机器人之间通过通信与协调，确保装配流程的顺畅运行。

• 仓库管理：在仓库中，多台机器人可协作完成货物搬运、库存管理及订单履行等任务，它们通过通信避免碰撞、优化路线并确保高效运作。

优势

协调性：

• 多智能体系统（MAS）能够实现多个智能体之间的协同工作，从而更高效地完成任务。

• 它们可以将复杂任务分解为更小的可管理子任务，每个智能体负责特定部分。

可扩展性：

• MAS可以通过增加更多智能体来处理更大更复杂的问题。

• 随着更多智能体的加入，系统性能可以得到提升，因为它们带来了额外的资源和能力。

稳定性和灵活性：

• MAS 本质上具有稳定性，因为单个智能体的故障并不一定会导致整个系统瘫痪。

• 它们可以通过在智能体之间重新分配任务和角色来适应动态环境和变化条件。

专业化：

• 智能体可以专门处理特定任务，从而在其各自角色中实现更高效率和更好性能。

• 专业化允许对任务的特定方面进行更精确和专业的处理。

局限性

协调复杂性：

• 协调多个智能体需要复杂的算法和通信协议以确保其顺畅协作。

• 确保智能体之间不相互干扰并高效共享资源具有挑战性。

冲突解决：

• 智能体可能存在目标或行动冲突，因此需要公平有效的冲突解决和协商机制。

资源管理：

• 在多个智能体之间高效管理时间、能量和计算资源等资源具有复杂性。

• 平衡资源分配以优化整体系统性能是重大挑战。

可扩展性：

• 随着智能体数量增加，协调与通信的复杂性也随之提升，确保系统在扩展时保持高效与响应性需精心设计。

安全与隐私：

• 确保智能体间通信的安全性和完整性至关重要。

• 保护敏感数据并维护系统内隐私也是关键考量。

智能体比较

在比较智能体时，差异主要集中在复杂性、决策方式和应用场景上。

简易反应型智能体是最简单的，基于即时感知和条件-动作规则运行，适合执行基本任务如简单自动化。相比之下，基于效用函数的智能体是最复杂的，通过优化效用函数来提升性能，应用于推荐系统和金融交易等复杂场景。

基于模型的反应型智能体通过内部模型跟踪环境，增加了复杂性，从而支持更高级的应用，如自动驾驶汽车；目标导向型智能体则考虑未来后果以实现特定目标，因此适用于机器人技术和规划系统。

尽管存在这些差异，所有类型的智能体都共享一些共同点，它们在一定程度上自主运行，感知环境并基于这些感知做出决策。每种类型的智能体都会采取行动来实现其目标，尽管这些行动的复杂性差异显著，拥有一定程度的自主性、感知环境并采取行动的能力是定义智能体的基本特征。

比较分析表:

如何选择合适的智能体

为项目或应用选择合适的智能体是关键的第一步。需要注意，自动化业务流程通常需要多个智能体按顺序协作，因此选择智能体类型通常并非独立决策。

评估需求与目标

选择合适的智能体的第一步是明确项目的需求与目标。这涉及理解智能体必须支持的具体要求和目标。

确定具体任务：

• 明确智能体将执行的任务。这些任务是简单重复的，还是需要复杂决策和适应性？

• 示例：若您的目标是自动化处理基础客户服务咨询，简易反应型智能体可能已足够。但若需AI处理复杂交互，则可能需要基于模型或基于目标的智能体。

明确目标：

• 明确说明部署智能体后期望达到的成果。您是希望提升效率、降低成本、改善客户体验，还是进行高级数据分析？

• 示例：对于需要优化多个变量的金融交易系统，基于效用的智能体可能是最佳选择。

了解环境：

• 评估智能体将运行的环境。该环境是完全可观察的还是部分可观察的？是静态的还是动态的？

• 示例：在订单履行等数字业务流程中，环境是动态且部分可观察的。基于效用的智能体在此场景中可能最为理想，因为它能够持续监控订单状态、库存水平和客户互动，并实时做出决策以优化整个工作流程。该智能体将确保订单高效处理、库存水平得到维持，并及时解决任何问题，从而提升整体运营效率和客户满意度。

评估选项

在明确需求和目标后，下一步是评估可用选项并选择最适合的智能体类型。考虑以下因素：

复杂性：

• 评估智能体的复杂性与其需要执行的任务之间的关系。更高复杂性可能提供更强大的功能，但同时也需要更多资源。

• 示例：简易反应型智能体复杂度较低且易于实现，但可能不适合需要高级决策能力的任务。

成本：

• 考虑开发、部署和维护智能体的成本。复杂度更高的智能体通常成本更高。

• 示例：基于效用的智能体可能提供高性能，但开发和维护成本较高，因此更适合高风险应用场景如金融交易。

可扩展性：

• 评估智能体的可扩展性。它能否在不进行重大更改的情况下处理工作量增加或适应新任务？

• 示例：基于目标的智能体可能更适合随时间演变的应用程序，如自适应学习系统。

集成：

• 考虑智能体与现有系统和流程的集成程度。无缝集成对于顺畅运行至关重要。

• 示例：客户服务智能体应能与您的CRM系统无缝集成，以提供一致的服务。

实施考虑因素

在选择合适的智能体后，确保其能有效运行并实现预期成果。

集成：

• 规划智能体与现有系统和工作流程的集成方案。确保系统间兼容性及数据流的顺畅性。

• 示例：对于客户服务智能体，需确保其能实时访问并更新客户信息。

性能监控：

• 建立监控机制，包括跟踪关键绩效指标（KPI）并设置问题预警。

• 示例：监控客户服务智能体的响应时间和准确率，以确保其符合服务水平协议（SLA）。

持续改进：

• 实施反馈循环以实现持续改进。利用数据和用户反馈逐步优化和提升智能体的性能。

• 示例：定期更新金融交易智能体的训练数据，以适应市场环境的变化。

伦理考量：

• 解决数据隐私、偏见和决策透明度等伦理问题，确保智能体在伦理准则和法规范围内运行。

• 示例：对于医疗健康智能体，确保遵守数据保护法律及患者护理的伦理标准。

实践：通过专业/特定智能体工具释放智能体的潜力

从处理基础任务的简易反应型智能体，到做出复杂决策的基于实用性的智能体，智能体的多功能性正为企业运营开辟新领域，智能体执行认知任务的能力标志着自动化复杂业务流程的变革性转变。

为了发挥其潜力，企业需要一条简单的路径来创建智能体，而无需专门的数据科学专业知识。同样重要的是，能够无缝集成来自第三方提供商的专用智能体。在所有情况下，组织都需要能够将这些智能体拖放至跨企业系统连接的自动化工作流程中，这包括具备在业务流程从开始到结束的整个过程中协调智能体活动和输出的内置能力。

最后但同样重要的是，通过强大的安全措施、数据隐私协议、治理框架和防护措施，确保智能体的安全性，以保证其负责任的部署和使用。

专业/特定的全新 AI + 自动化企业系统在所有这些方面都表现出色，助力企业创建并部署智能体，同时推动持续创新。

事实上，利用专门的智能体工作室旨在通过低代码工具实现自定义智能体的创建、管理和治理。智能体工作室适用于所有技能水平的开发人员，使他们能够构建专业化的智能体，而无需具备深入的数据科学专业知识。它与主要云平台无缝集成，为用户提供访问大量 AI 模型和服务的机会，这种集成确保企业能够利用最佳工具来优化 AI 和自动化努力。

通过集成检索增强生成（RAG）技术，AI Agent Studio使智能体能够访问并处理企业数据，从而做出明智决策并采取适当行动，这显著提升了智能体的解决问题能力，使其在复杂商业场景中更具价值。值得注意的是，AI Agent Studio还包含强大的治理功能，以确保AI开发和部署的责任性和伦理性。