AI代理的终极指南

moveworks. com movewo© Moveworks, Inc © Moveworks, IncAI 代理的终极指南 简介© Moveworks, IncAI 代理是未来moveworks. com“AI 代理 ” 是一个由 LLM 驱动的自治系统 ， 它是能够代表用户完成任务。自动化正在经历一场根本性的变革。传统系统曾轻松处理预定义的业务流程，但在面对更为复杂、基于推理的操作时却面临局限。进入AI代理——由先进的大语言模型（LLMs）驱动的新一代自动化时代。人工智能代理具有独特的能力来解读自然语言、制定行动计划并以最少的人工干预执行任务。利用人工智能代理，企业现在有机会实现前所未有的效率提升，使员工能够专注于高层次思考，而自动化则处理那些繁琐的任务。 什么是 Al 特工 ？我们希望帮助您了解Agentic自动化、Moveworks Agentic自动化引擎的强大功能，并展示它是如何使您的开发变得更加快速和简便。这是因为Moveworks Agentic自动化不仅连接API，还能够进行推理、解释和决策，利用大型语言模型（LLMs）采取智能行动。一个“Al代理”是由大型语言模型驱动的自主系统，能够代表用户完成任务。“代理人 ” 是代表另一个人或团体行事的实体 ( 牛津英语词典 y) just想象人工智能代理的强大功能，以快速加速和简化您的自动化开发过程，将所有自动化任务集中到一个平台上，并提供内置合规性，因为代理被编程遵守公司政策。但是 ， 尽管有了早期的承诺 ， 但大多数 Agentic AI 系统还没有完全辜负这种炒作。 亲身体验Moveworks的代理自动化引擎如何无缝集成到各种系统中，帮助AI代理理解复杂请求、做出明智决策，并自动执行一系列任务。继续阅读，准备好释放代理自动化的全部潜力并加速您的开发项目。让我们探索Agentic Automation如何赋能开发人员轻松构建和使用AI代理，以弥合人类语言与结构化系统API之间的差距。0401 03 目录moveworks. com© Moveworks, Inc简介AI 代理是未来02机构自动化 - 一类新的工具使用 Moveworks 机构自动化引擎释放 AI 代理Moveworks 推理引擎如何通过机构 AI 提高生产率传统自动化平台的挑战01 © Moveworks, Inc© Moveworks, Incmoveworks. commoveworks. com今天的自动化工具高度依赖基于API的过程。虽然这在处理可预测和结构化任务时效果良好，但在应对人类语言的动态特性时可能会遇到困难。传统iPaaS平台在配置预定义的工作流程方面表现出色，但在AI代理的时代可能力不从心。简而言之，这些传统的自动化方法效率低、复杂且往往耗时较长。厌倦了无尽的构建和管理复杂自动化过程以及令开发人员感到压倒的任务循环吗？随着您组织的SaaS景观扩展至1000多个应用程序甚至更多，对技术团队构建高效集成的压力只会越来越大。因此，您的业务在后台雇佣专家以重新启动流程，并依赖开发人员通过构建无数自动化来填补空白。然而，使用传统的API驱动方法和iPaaS平台来构建自动化效率低下、繁琐且无法满足需求。传统自动化平台的挑战人工智能的崛起在这方面 ， AI 代理提出了一种新的然而 ， 尽管推理的进步LLM 的能力 ，我们还没有看到 agenticAI 违背了这一愿景。理解目标，制定计划，并执行相关的工具调用（即函数调用）以完成用户任务。这类系统通常被称为代理型AI系统——正如这些系统展现的推理、规划和工具调用能力所定义的那样。如果成功，代理型AI系统能够显著提高企业的效率并提升员工的 productivity。自动化范式。 不同于传统的SaaS应用程序依赖用户发现和导航界面，AI代理使用大型语言模型（LLMs）为用户提供自动化服务。用户简单地描述了他们想要完成的任务 ，而 AI 代理能够02代理自动化提供了一组革命性的工具，赋予AI代理能力，以弥合人类语言与结构化系统API之间的差距。该平台使开发者能够创建能够理解模糊指令并将其转化为更精确行动的AI代理。机构自动化 - 一类新的工具 moveworks. com© Moveworks, Inc如何 AI代理工作世界领先的大型语言模型（LLMs），如OpenAI的o1、Anthropic的Claude 3.5以及Google的Gemini Pro 1.5，日益强大（更大的上下文窗口、更好的推理能力、更多的模态）。这使得推理和规划的能力得以扩展，但 还有更多的建立 AI 代理。集成平台即服务（iPaaS）行业应运而生以解决这一问题。当前的iPaaS工具（如Zapier、Workato、Microsoft Power Automate、ServiceNow Flow Designer、Salesforce Flow Builder、Mulesoft等）允许开发人员编写代码以连接不同业务系统的API。 iPaaS和中间件旨在连接精确且确定性的API到其他API。但AI代理需要将模糊且含糊的人类语言连接到API。现实情况是 ， 现有的 API 和集成平台很难设计为基于 LLM 的 AI 代理使用。一些开发者可能错误地认为，LLMs可以直接通过与其他系统相同的API与业务系统进行交互。尽管API允许你与业务系统互动并使这些系统进行通信，但它们本身并不构成集成。每个之前使用过API的开发人员可能都能理解，集成需要的不仅仅是API——需要在某个地方编写代码。AI 代理需要能够推理、计划和行动。 让我们举一个简单的例子。但是人类语言是混乱的。您的用户可能会通过数十种方式指定这些输入 ：这些限制正是为什么REST API和传统自动化平台并非为AI代理设计的原因。它们往往缺乏关键能力，无法克服由于不准确的工具选择、不正确的输入以及不连贯的响应所带来的挑战。缺乏合适的底层工具，开发者被迫让iPaaS的圆钉塞入代理AI的方孔中。因此，开发者可能会试图通过大量无法维护、不可扩展的代码（技术债务）来弥补差距，从而仅能产生劣质的结果。说我想拥有一个能够帮助我管理任务（创建新任务、更新现有任务、重新指派任务等）的代理。为了构建这样的代理，我们可以想象我们需要暴露一个 重新分配任务 API 。它需要(1) 任务 ID 和(2) 用户 ID 来分配给它。系统API与代理AI系统之间的那片空白地带代表了当前开发AI代理的“尚未完全准备就绪”的现实。这就是Demo恶魔们生活的地方。© Moveworks, Inc © Moveworks, Incmoveworks. commoveworks. com当企业需要将AI代理部署到成百上千名员工时，“在我的沙盒中有效”在出现问题时不是一个合理的回答。企业对AI代理的投资往往难以得到实际应用——它们经常被困于作为科研项目和演示阶段，因为这些投资缺乏足够的稳健性和成熟度，无法在全业务范围内可靠地部署。简而言之，使用iPaas工具构建代理型AI系统往往无法实现预期的代理能力。此外，这一开发过程甚至可能对高级技术团队构成挑战，并消耗大量资源，从而分散对战略举措的关注。优先考虑赋予开发人员自