AI 智能体架构设计三阶段演进 原创 精华

就像指挥家引导乐团一样，从独奏表演者到同步合奏。人类将领导企业 AI 智能体经历三个进化阶段——单一智能体架构、多智能体协作架构、智能体编排架构。

下文我们详细剖析之。

企业 AI 智能体架构设计三个阶段

正如音乐从单音符旋律演变为复杂的交响乐，AI 智能体正从独奏表演者发展到编排合奏。每个阶段都建立在前一个阶段之上，在企业环境中创造出更丰富、更细致的互动。

阶段 1：“单一智能体”  —— 专业贡献者

在智能体演变的第一阶段，专业智能体在特定行业内的明确任务中表现出色，为常规但至关重要的业务操作带来前所未有的效率和准确性。它们代表了企业 AI 采用的基础，处理离散任务，以一种改变部门工作流程的一致性和速度。它们还擅长提供迄今为止 AI 进步的好处，如预测下一个最佳行动和产品推荐，高度个性化以适应每个客户的偏好和行为。以及生成性指导，为顾客、服务和销售人员——无论是人类还是机器人——提供最高水平的营销语言和通信。

例如，在商业领域，它们彻底改变了库存和账户管理。实际上，智能体不仅仅是处理基本的库存检查；它们主动监控多个地点的库存水平，预测季节性需求，并生成实时账户摘要，标记不寻常的模式或机会。曾经需要数小时人类分析的任务现在可以在几秒钟内完成，准确性和深度更高，为零售客户带来优化、个性化、几乎“神奇”的体验。

服务运营也看到了类似的转变。除了基本的账单总结，这些智能体分析客户互动模式，自动分类和优先处理服务请求，并生成关于客户需求的预测性洞察。它们发现客户行为中的趋势，这可能表明满意度问题或扩展机会，为服务团队提供可操作的智能，而不是原始数据。结果是，客户服务感觉毫不费力、无处不在，几乎对最终客户来说是隐形的——他们的问题现在通常在他们甚至不知道有问题之前就已解决。

同时，在金融服务领域，智能体重新定义了客户服务效率。在处理争议确认时，它们分析交易历史，识别潜在欺诈活动的模式，并自动触发相关的安全协议。对于财务规划，它们通过关联市场数据、个人客户历史和广泛的经济指标生成全面的分析。如果正确使用，这些智能体将为企业带来前所未有的后台效率，并为消费者带来下一代零售银行业务、投资指导和财富管理体验。

阶段 2：“和声” 智能体 — 无缝协作者

这个阶段引入了同一公司内专业智能体之间的编排协作，共同为一个共同的业务目标合作。在这种情况下，“指挥智能体”协调多个专家协同工作，类似于餐厅的总经理如何协调才华横溢的迎宾员、服务员、经理、厨师、准备厨师和传菜员共同工作，以赢得梦寐以求的米其林星级。

对于复杂的业务操作，“和声” AI 对于一个客户服务场景是什么样子的？考虑一个客户服务场景，其中多个智能体无形地一起工作，以支持一位忠实零售客户的请求票，以交换季末 SKU 的尺寸。

• 前线服务智能体处理最初的客户询问
• 库存专家检查多个地点的产品可用性
• 物流智能体计算运输选项和时间表
• 账单专家审查账户历史和付款选项，最重要的是：
• 指挥智能体将所有这些输入协调成一个连贯的、有效的、符合品牌和上下文相关的响应，供掌舵的人类审查、完善并与客户分享。

当实施良好时，这种多智能体方法，有一个“指挥智能体”服务于其“指挥人类”，提供了强大的 AI 驱动优势：系统通过利用专注于特定领域的专业、可信智能体来实现增强的可靠性，同时减少幻觉，因为每个智能体在更狭窄的范围内操作。这种分布式方法还通过将敏感数据处理隔离到特定智能体来加强安全性。也许最重要的是，该生态系统提供了无缝的可扩展性——组织可以不断添加新的专业智能体来扩展能力，以适应需求的演变。

阶段 3：“合奏” 智能体 — 企业编排者

最后一个阶段——理想阶段——增加了跨组织边界的复杂智能体间（A2A）互动，创造了全新的商业关系模式。除了传统的 B2B 和 B2C 模式，我们看到 B2A（企业对智能体）甚至 B2A2C 互动的出现，其中 AI 智能体作为工作和交易的中介。

考虑一个简单的租车场景：客户的个人 AI 智能体与租车公司的业务 AI 智能体进行谈判。客户的智能体优化最佳价格和价值，而租车公司的智能体旨在通过附加服务最大化收入。但业务智能体必须在激进的销售策略和输给竞争对手的风险之间找到平衡。这些互动可以由复杂的“博弈论”原则来管理，需要高级的谈判技巧和协议，在不确定性下进行风险管理，验证机制以确保沿途的信任，更不用说巧妙解决冲突的能力。

现在，想象一下这种情况扩展到我们在各行业中看到的越来越复杂的企业流程：从供应链优化到客户体验编排。无论你是消费者还是企业员工，合奏 AI 将意味着你将有一个助手来执行复杂的编排和根据你的个性化需求和愿望进行有意义的合作。为了实现这一点，我们人类还有一些工作要做。

不可协商的命令：信任和责任 

随着我们部署越来越复杂的智能体系统，两个基本原则必须指导每一个决策：信任和责任。

建立信任 

在智能体 AI 时代，信任远远超出了对毒性、偏见和幻觉的技术保障。最近的 Salesforce 研究表明，61%的客户认为 AI 的发展使得可信度比以往任何时候都更加关键——他们是对的。我们正在进入一个需要组织对人类和 AI 之间共生关系有深刻信心的领域。

这种信心建立在四个基本基础之上。

首先是准确性和边界的基石—— AI 智能体必须在明确定义的参数内运行，同时保持精确性。除了防止错误外，这些防护措施还将创造可预测的、可信的合作伙伴关系，增强集体智慧。

同样重要的是智能体的自我意识。像任何有价值的同事一样，AI 智能体必须承认自己的局限性，并知道何时需要人类专业知识。这需要复杂的交接协议，以确保人工和人工智能之间的无缝协作。例如，我们的 AI 研究团队探索训练方法，教导 AI 智能体标记不确定领域，并在遇到未识别的挑战时寻求帮助。正确训练后，AI 将知道何时不尝试猜测，而是向人类寻求帮助。

对于多智能体系统，我们还需要全球接受和采用的参与协议。可以这样想：银行有全球协议，或规则，以系统化个人、企业和国家之间的资金转移。交通有协议以确保遵守规则，由我们的通用交通灯颜色系统管理。互联网有“IP”——我们的全球互联网协议，允许数据包在网络间传输并到达正确的目的地。

因此，未来的智能体也将需要这些普遍认同和实施的协议，以便指挥智能体可以安全、道德地与其他企业的智能体进行通信、谈判和协作，实现双方的共同利益。这种“合奏”级别的参与需要快速、高效和公平。如果没有这样的协议，我们可能会面临智能体间“垃圾邮件”的风险，最坏情况下是欺诈和其他危险。

最后，随着我们的 AI 智能体劳动力的增长，我们的安全措施也必须增强。与任何技术一样，有恶意的人也可以使用 AI，设计和训练“AI 蠕虫”以进行数据泄露或试图劫持其他 AI 智能体以泄露私人客户数据。增强的保护、隐私控制和持续监控不应仅被视为技术要求——它们对于维持将 AI 从我们使用的工具转变为我们企业将与之共同成长的合作伙伴的信任至关重要。

确保责任 

随着组织部署每秒做出数千个决策的 AI 智能体，我们必须建立明确的责任和监督框架，以确保我们有计划应对出现问题时的情况。这需要全面的方法。以下是监督智能体实施工作的 C 级团队的起点。

• 智能体决策的明确责任链。当 AI 智能体做出重要决策时，关于谁负责不应有任何模糊之处。这甚至可能意味着建立新角色，如“AI 运营官”，他们既有监督智能体部署的权力，也有出现问题时的责任。
• 健全的系统，用于检测和纠正不完整信息、偏见、幻觉或有毒输出——在它们影响您的业务之前。这超出了基本安全检查，包括持续监控智能体决策、实时干预能力和系统化审计跟踪。我们的研究团队在检索增强生成（RAG）方面的最新进展就是一个例子，它极大地改进了我们的 AI 系统访问和验证信息的方式。这些创新使快速评估和纠正方向成为可能——确保 AI 系统提供准确、可靠的结果，人类和企业可以信赖。
• 定义的流程，用于人类监督和干预，平衡自主权与控制。我们需要超越“人类在环中”的简单概念，开发复杂的框架，以确定何时以及如何人类应干预智能体决策。正如我的同事 Paula Goldman 所说，更多的是“人类掌舵”。这意味着创建指南和全组织的标准方式，与智能体沟通以及明确的升级路径，最大化智能体在常规任务中的自主性，同时保持人类判断在高风险决策中的核心地位。
• 结构化的方法，用于在发生错误时纠正问题。这不仅包括技术回滚程序，还包括清晰的客户沟通、补救和系统改进协议，以防止类似问题的发生。
• 新的法律和合规框架，明确解决 AI 智能体的责任。当前的监管环境并非为自主 AI 智能体做出业务决策而设计。我们需要与监管机构积极合作，开发适当的治理结构。

好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐