代理式人工智能 101：自动驾驶系统如何推动软件突破

自主代理超越简单遵循规则，能够模拟人类逻辑与推理。人工智能代理可通过与环境交互及数据处理执行复杂的多步骤任务，几乎无需人工监督。它们不仅能分解任务为子任务并进行批判性评估，更突破了预定义规则的限制。

实际应用场景如何？

假设人工智能代理需预订假期，它将根据用户需求搜索目的地、航班和酒店等所有要素。随后，它利用这些数据，评估是否实现最终目标。人工智能代理的美妙之处在于，目标若未完成，它们将持续推理迭代，直到实现预定目标。

鉴于代理式人工智能在提高效率和重塑用户体验方面的巨大潜力，预计代理式人工智能市场从去年约 51 亿美元激增至 2030 年的 470 亿美元并不令人意外。同样，Gartner 预测，到 2028 年，超过 33％ 的企业应用程序将使用人工智能代理。尽管代理式人工智能仍处于起步阶段，但企业已实现实质性影响并改变工作方式，而这仅仅是开始。

这一人工智能变革的颠覆性在于能够同时调度多个代理协作分工，从而提升效率与产出。在这些多代理系统中，每个代理都有独特的角色并贡献专业知识（担任软件工程师、项目经理或分析师等角色）。它们之间的协调由单一编排代理管理。

其结果是更复杂的决策和精简的工作流，将重复性任务和易出错的手动操作从人类工作中剥离。代理式人工智能带来的效率提升还能帮助应对老龄化社会和技能工人短缺的挑战。从提升职场生产力到驱动研发，多代理系统具有巨大潜力，可解放人力专注于各行业的战略与创造性任务。例如 F1 赛车已借助全面的 AWS 工具和能力安全构建多代理工作流，将问题解决时间缩短 86%。

代理式人工智能也开始改变我们对产品设计和新想法迭代的认知。Lovable 就是其彻底改变软件构思与创建方式的例证.非技术用户能用自然语言创建全栈 Web 应用，无需编码专业知识或复杂开发流程即可实现创意。

更重要的是，通过代理式人工智能实现的超个性化正在创造无与伦比的用户体验，弥合当前定制化方案的差距。由于标准化特性，公司可以在保持较低运营成本的同时将这些体验变为现实。对于拥有广泛产品组合的软件即服务 (SaaS) 公司而言，代理式人工智能有助于创建跨应用的全局工作流，以更吸引客户且高效的方式将整合服务。与仅响应直接指令的人工智能助手不同，人工智能代理能利用软件开发基础设施的上下文，极大简化代码部署、测试和迭代流程。

专业化多代理工作流前景广阔，但构建前需考虑诸多因素。在这个协议与标准仍在快速演进的领域，意识到将其付诸实施所面临的挑战有助于为成功做好准备。

首要考量始终是客户需求。通过逆向推导客户需求，可确定能带来真实价值的应用场景。明确代理式人工智能如何改善客户体验后，其他面向未来的战略考量应包括：

• 代理能否获取执行专业任务所需数据集？我们是否具备合适的数据集成能力？
• 是否有明确的安全框架来支持安全和负责任的人工智能？
• 我们能否在当前基础设施中出现新技术时快速迭代和采用新技术？
• 我们是否具备适配快速发展的专业能力或支持资源？

我在 IT 行业工作数十年，代理式人工智能的发展速度远超以往任何技术。因此，采用敏捷方法构建经得起时间考验的代理至关重要。面对数据互操作性、安全与治理等多重因素，选择具备该领域成熟经验的合作伙伴能助您快速把握机遇。

在合适的技术支持下，有意探索这一机遇的软件公司可通过定制开发、现成解决方案或二者结合，快速实现商业价值。