代理人工智能將如何革新商業運作——你準備好了嗎？
隨著生成型人工智能的演變，基於知識的應用程序如人工智能聊天機器人和助手正逐漸被能夠推理和執行複雜多步驟工作流程的自主代理所取代。這些系統依賴所謂的代理人工智能（Agentic AI）。這一最新的人工智能發展將徹底改變企業的運作方式，因為它能夠理解上下文、設定目標並根據不斷變化的條件調整行動。
具備這些能力的代理人工智能，可以執行以前被認為是機器無法處理的各種任務，例如識別銷售目標並進行推銷、分析和優化供應鏈，或作為個人助理來管理員工的時間。
亞馬遜最近與代理人工智能專家Adept的合作，標誌著對這些系統在自動化多樣化和高複雜性商業功能方面潛力的日益認識。然而，為了充分利用這項技術，組織必須首先面對數據方面的多項挑戰，包括延遲問題、數據孤島和不一致的數據。
代理人工智能的三大基礎
為了成功執行其複雜功能，代理人工智能需要三個核心組件：工作計劃、大型語言模型（LLMs）和強大的記憶存取。
一個計劃使代理能夠執行複雜的多步驟任務。例如，處理客戶投訴可能涉及一個預定的計劃，來驗證身份、收集細節、提供解決方案並確認解決結果。
為了遵循這個計劃，人工智能代理可以使用多個LLMs來拆解問題並執行子任務。在客戶服務的背景下，代理可以調用一個LLM來總結與客戶的當前對話，為代理創建一個工作記憶。第二個LLM可以計劃下一步行動，第三個則可以評估這些行動的質量。而第四個LLM則生成用戶所見的最終回應，告知他們解決問題的潛在方案。
就像人類一樣，代理人工智能系統在沒有記憶的情況下無法做出明智的決策。想像一下，醫療助手人工智能能夠訪問病人的醫療歷史、醫療記錄和過去的諮詢。記住並利用這些數據可以使人工智能提供個性化和準確的信息，解釋為何治療方案被調整，或提醒病人檢查結果和醫生的備註。
短期和長期的記憶對於需要立即注意的任務以及建立上下文理解至關重要，這使得人工智能能在未來的推斷中依賴這些信息。然而，這裡也存在著一個重大障礙，阻礙了代理人工智能的優化：許多企業的數據庫並不夠先進，無法支持這些記憶系統，限制了人工智能提供準確和個性化見解的潛力。
支持人工智能代理所需的數據架構
滿足記憶系統需求的主要方法是使用專用的、獨立的數據庫管理系統來處理各種數據工作流。然而，使用這些獨立數據庫的複雜網絡可能會在多方面損害人工智能的性能。
當使用的不同數據庫具有不同的響應時間時，就會產生延遲問題，這會干擾人工智能的運作。此外，數據孤島，即信息被隔離在不同數據庫中，阻礙了人工智能獲得統一視圖，妨礙全面分析，導致代理錯過關聯並提供不完整的結果。更根本的是，由於質量、格式或準確性方面的變異，不一致的數據也可能導致錯誤並扭曲分析，從而導致錯誤的決策。使用多個單用途數據庫解決方案還會導致數據分散、複雜性和風險，讓追蹤人工智能錯誤的來源和調試錯誤變數變得困難。
許多數據庫也不適合人工智能系統所需的速度和可擴展性。在多代理環境中，快速訪問大量數據（例如通過LLMs）至關重要。事實上，只有25%的企業擁有能夠以高速度管理非結構化數據的高性能數據庫，而只有31%的企業將其數據庫架構整合成統一模型。這些數據庫將難以滿足生成型人工智能的需求，更不用說支持任何形式的無約束人工智能增長。
隨著生成型人工智能的演變和代理人工智能的普及，統一的數據平台將成為組織成功實施人工智能的核心。更新的數據架構的好處在於通過邊緣技術降低延遲、高效管理結構化和非結構化數據、簡化訪問並按需擴展。這將是建立連貫、互操作和韌性記憶基礎設施的重要發展，使企業能夠最終利用代理人工智能所提供的自動化、精確性和適應性。
擁抱人工智能革命
代理人工智能為一個新時代鋪平了道路，人工智能代理作為合作夥伴和創新者，從根本上改變了人類與技術的互動方式。一旦企業克服了與分散數據源相關的挑戰並優化了記憶系統，它們將解鎖廣泛使用能夠像人類一樣思考和學習的工具，達到前所未有的效率、洞察力和自動化水平。
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在當今的商業環境中，代理人工智能的出現無疑是一次巨大的機遇，但同時也帶來了一系列挑戰。企業在追求數字化轉型的過程中，必須認識到數據管理的重要性，尤其是在記憶系統的架構設計上。只有通過建立高效的數據平台，才能真正實現代理人工智能的潛力，並在競爭中保持優勢。
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