优势
超过 800 名
自上线以来的注册用户数100%
面向非技术团队的无代码代理部署概览
为支持易于使用、可扩展的代理式人工智能,Autohive 完全在 Amazon Web Services(AWS)上运行,使用了 Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)和 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)。该平台提高了工作效率,并为非技术团队消除了技术障碍。
关于 Autohive
Autohive 是新西兰软件公司 Raygun 的衍生企业,为中小企业提供无代码人工智能自动化平台。该平台让用户能够创建可与团队协作、能相互配合的人工智能代理,并实现工作流程自动化。
机遇 | 推动生成式人工智能在中小企业中的普及
自 2007 年以来,新西兰软件公司 Raygun 已为全球数千家企业提供错误和性能监控服务。2023 年,Raygun 联合创始人兼首席执行官 John-Daniel Trask 发现了一个新机遇:帮助中小企业利用生成式人工智能提高生产力。“在新西兰乃至全球的软件工程领域,生成式人工智能已迅速走红,”他解释道,“但其技术复杂,中小企业往往缺乏构建和部署相关解决方案的内部资源。定制化人工智能开发成本也很高,而且大多数现有人工智能工具无法与业务系统和工作流程集成。”
Raygun 旨在通过提供急需的解决方案,帮助企业克服这些挑战。“我们希望找到让代理式人工智能开发普及化的方法,让客户能够快速、轻松地部署新解决方案。”Trask 表示。
解决方案 | 借助 Amazon Bedrock 提供无代码代理式人工智能
为实现这一目标,Raygun 推出了衍生产品 Autohive,该产品提供一个人工智能驱动的平台,帮助中小企业创建和管理用于业务流程自动化的人工智能代理。Autohive 平台完全在 AWS 上运行。“Raygun 从成立第一天起就使用 AWS,从那以后,我们一直紧跟 AWS 的技术创新浪潮。”Trask 表示,“Autohive 沿用这一模式并与 AWS 共同发展,对我们而言是顺理成章的选择。”
Autohive 采用了 Amazon Bedrock,该服务提供来自领先提供商的多种基础模型,如 Anthropic 公司的 Claude,支持多模型人工智能接入。该平台还依赖 Amazon RDS 以及包括 AWS Lambda 在内的无服务器技术,为定制化人工智能工具的执行引擎提供支持。“AWS Lambda 是 Autohive 运行机制中不可或缺的一部分。”Trask 表示,“每当一个代理调用工具时,该操作都会在 AWS Lambda 中安全运行。” Autohive 还使用 Amazon EC2 进行 Web 托管和后台任务处理,使用 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)实现数据和代理工件的安全且可扩展存储,并使用 AWS Auto Scaling 和应用程序负载均衡器管理流量分配和扩展。
该平台具有无代码界面,通过将人工智能代理与 Slack、HubSpot 和 Gmail 等热门业务工具集成,旨在简化客户支持、市场营销和数据分析等运营流程。通过其代理式人工智能流程,用户可以通过系统提示定义一个代理,并为该代理添加工具和功能。“我们可以构建一个能与 Slack 或 HubSpot 交互的代理。”Trask ex 解释道,“我们的平台甚至支持将另一个代理作为工具使用的理念,由此你就可以组建由专业代理构成的团队,这些代理拥有自己的上下文信息,能够实现更复杂的目标。”
在各类使用案例中,该平台的早期采用率都很高。客户已将该平台用于社区管理:代理会监控在线渠道并发布活动摘要,这样管理人员就能专注于一对一互动。有一位客户将其用于销售线索挖掘,从多个来源完善联系人信息。另一位客户,一家人工智能教育公司,计划采用该平台作为其开发教材的主要工具。该平台目前已有 800 多名活跃用户,目标是到 2026 年 3 月覆盖 1000 家机构和 1 万名用户。
成果 | 通过无代码人工智能代理提升团队生产力
借助 Autohive,非技术背景的业务用户可在几分钟内部署复杂的人工智能工作流程,从而省去了大量的开发资源与时间投入。“中小企业往往受能力所限,需要利用现有资源尽可能实现更多目标。”Trask 表示,“基于 AWS 的 Autohive 平台通过消除代理式人工智能工作流程创建的障碍,节省了时间并提高了生产力。在这类工作流程中,人工智能代理被设计为能够主动行动、与工具交互并独立完成任务。这最终能帮助团队取得更好的成果。” Autohive 商业战略与合作伙伴关系副总裁 David ten Have 补充道:“在技术层面,Autohive 提供了一个抽象层,消除了该领域的所有干扰因素,让人们有信心自主构建系统。”
依托 AWS,意味着 Autohive 可根据需求进行扩展,从而支持其业务增长。“我们每月处理数十亿次入站 API 调用,”Trask 表示,“而 AWS 为我们提供了企业级技术,帮助 Autohive 扩展到我们期望的规模。” 此外,该平台支持多团队协作,且无按用户收费的许可成本,还包含内置的隐私控制、加密和内容管理功能。这一由 AWS 支撑的安全基础有助于 Autohive 赢得客户信任,而客户信任是推动 AI 解决方案得以广泛采用的关键因素。
为支持平台的持续推广,Autohive 正通过在线“烹饪”课程扩大影响力,这些课程教用户如何在实用、非技术的环境中构建人工智能代理。David ten Have 解释道:“通过我们的‘烹饪’课程,我们将这项技术融入日常场景,让一群人能在计算机实验室环境中学习。” 该公司还计划通过即将推出的 AWS 亚太地区(奥克兰)区域,增加多区域部署以符合数据主权要求,并通过 AWS Marketplace 提供私有云部署服务。“我们很高兴看到能与 AWS 一起不断扩大业务规模。”Trask 总结道。
基于 AWS 的 Autohive 平台通过消除代理式人工智能工作流程创建的障碍,节省了时间并提高了生产力。
John-Daniel Trask
Autohive 联合创始人兼首席执行官使用的 AWS 服务
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