開發(fā)具備自主執(zhí)行功能的AI工具可能對許多企業(yè)來說過于復雜，但一些公司仍在前進，取得了一些成功并從中吸取了教訓。

自主AI(智能體)是一種無需人工干預就能在企業(yè)內(nèi)執(zhí)行特定功能的技術(shù)，隨著企業(yè)希望自動化業(yè)務(wù)流程、增強員工產(chǎn)出并從GenAI中獲取價值，這類技術(shù)正逐漸獲得關(guān)注。

分析公司Forrester將智能體列為今年十大新興技術(shù)之一，但同時對專注于采用該技術(shù)的公司發(fā)出警告：不要單打獨斗。根據(jù)Forrester對2025年AI的預測，三分之二試圖自主構(gòu)建智能體的企業(yè)將會失敗。

Forrester的分析師Jayesh Chaurasia和Sudha Maheshwari寫道，那些未能成功自主構(gòu)建智能體的公司，將會轉(zhuǎn)向外部AI咨詢公司為其構(gòu)建定制智能體，或使用其現(xiàn)有供應(yīng)商軟件中嵌入的智能體。

“精明的公司會了解當前的局限性，依賴供應(yīng)商和系統(tǒng)集成商合作伙伴來構(gòu)建處于技術(shù)前沿的智能體?！彼麄儗懙?。

他們補充說，構(gòu)建智能體是一個復雜的過程，許多企業(yè)沒有足夠的AI專業(yè)知識來完成這一任務(wù)。

“隨著公司將GenAI應(yīng)用于更復雜的任務(wù)，自主AI正成為熱點，”Chaurasia和Maheshwari表示，“挑戰(zhàn)在于這些架構(gòu)過于復雜，涉及多個模型、先進的RAG(檢索增強生成)堆棧、先進的數(shù)據(jù)架構(gòu)和專業(yè)技術(shù)。”

此外，他們指出，自主AI的能力仍處于初級階段?？赡苓€需要兩年的時間，這些AI才有望實現(xiàn)人們對自動化的高度期望。

自主開發(fā)AI的價值

盡管如此，一些公司看到了自建智能體的機會。Goldcast是一家專注于視頻營銷的軟件開發(fā)商，其產(chǎn)品負責人Lauren Creedon表示，公司已嘗試使用十幾個開源AI模型來輔助各種任務(wù)。

例如，Goldcast使用一個AI模型來轉(zhuǎn)錄視頻，另一個撰寫基于視頻的博客文章，第三個用于創(chuàng)建社交媒體帖子，第四個通過面部識別識別視頻中的人物。Creedon表示，Goldcast的目標是將所有這些AI模型鏈接起來，成為能夠自動執(zhí)行分配任務(wù)的智能體。

Goldcast并沒有自行構(gòu)建獨立的AI模型，而是利用了這些開源AI的特定功能來滿足其自身的需求和工作流程。Creedon指出，基于開源模型構(gòu)建是利用自主AI力量的更高效方式，比從零開始創(chuàng)建智能體更為可行。

“我不希望人們認為AI是一件難懂且只有擁有博士學位的人才能使用的專業(yè)工具，”她說，“越多的人能夠掌握它，越多的團隊能夠使用它，不僅業(yè)務(wù)運營會獲得更好的成果，客戶也會受益。”

Creedon同意Forrester的觀點，構(gòu)建智能體確實是一個復雜的過程。她指出，企業(yè)需要一個全面的MLOps計劃，而有些公司可能沒有足夠的專業(yè)知識自行完成。

Creedon補充說，高級團隊需要將多個不同的開源模型結(jié)合在一起，組成一個工作流程。在許多情況下，企業(yè)需要依靠外部專家來設(shè)置智能體。

盡管如此，Slate Technologies的首席技術(shù)官兼AI主管Senthil Kumar表示，自己動手也是可行的。Slate Technologies是一家為建筑及相關(guān)行業(yè)提供數(shù)據(jù)分析的公司。Kumar表示，Slate Technologies早在三年前就開始推出自己的智能體，甚至早于ChatGPT發(fā)布后引發(fā)的AI熱潮。

“幾年前還是一個愿景的技術(shù)，如今正在逐漸實現(xiàn)?！盞umar說道。

他指出，現(xiàn)在有多個大型語言模型(LLM)可供使用，聰明的公司可以根據(jù)自己的具體需求實驗并訓練自主智能體。

“我們有幸能夠站在巨人的肩膀上，從其他領(lǐng)域的經(jīng)驗中學習，”Kumar補充道，“從一個AI模型開始，你就可以開始調(diào)整其行為。相比外部的通用解決方案，你對自己的生態(tài)系統(tǒng)了解得更透徹?！?/p>

人類監(jiān)督的必要性

Kumar指出，構(gòu)建成功的智能體的關(guān)鍵之一是人類的監(jiān)督，即使智能體是為自主運行而設(shè)計的，這種監(jiān)督也是必要的。企業(yè)不能構(gòu)建一個智能體后就放任不管，而是需要檢查其結(jié)果并不斷尋找改進方法。

“這是一個AI生態(tài)系統(tǒng)與人類合作伙伴共同進化的過程，”他說道，“重點應(yīng)放在這些智能體如何學習、如何獲取知識以及如何傳播知識?！?/p>

然而，對于許多公司來說，決定是自己構(gòu)建智能體還是與顧問合作并不容易。AlphaSense的AI主管Chris Ackerson指出，大型公司可能會傾向于開發(fā)高度定制化的智能體，但它們可能會因內(nèi)部數(shù)據(jù)的分散、低估所需資源或缺乏內(nèi)部專業(yè)知識而陷入困境。

“雖然有些公司可能會取得成功，但這些項目往往在成本和復雜性方面失控，”Ackerson說道，“在很多情況下，從值得信賴的合作伙伴那里購買解決方案可以幫助企業(yè)避免‘自建遺憾’的陷阱，加快成功的進程?！?/p>

Ackerson補充道，AlphaSense已經(jīng)訓練了自己的智能體，但許多公司缺乏內(nèi)部的專業(yè)知識。此外，企業(yè)在進行成本預估時，常常忽視了后續(xù)維護的成本。

“這是最大的成本，因為隨著時間的推移，維護AI系統(tǒng)可能非常復雜且資源密集，需要不斷更新、監(jiān)控和優(yōu)化以確保長期功能?！盇ckerson說。

他認為，與AI提供商合作可以讓公司獲得經(jīng)過數(shù)千用戶測試和優(yōu)化的現(xiàn)成智能體。

“它的實施速度更快，資源占用更少，還帶有持續(xù)更新和支持的附加好處，這使公司可以騰出精力專注于其他關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域?！彼f道。

合作伙伴的價值

UST的首席AI架構(gòu)師Adnan Masood表示，許多企業(yè)不需要自己訓練智能體。

“在像自主AI架構(gòu)這樣復雜的系統(tǒng)中，重新發(fā)明輪子確實不是個好主意，”他說道，“這些架構(gòu)本質(zhì)上非常復雜，涉及眾多組件。”

他指出，眾多挑戰(zhàn)之一是在自主AI系統(tǒng)中實現(xiàn)強大的內(nèi)存管理，這個過程不僅僅是存儲和檢索信息，還包括智能管理上下文、理解過去互動的相關(guān)性，并根據(jù)不斷發(fā)展的知識庫動態(tài)調(diào)整AI的響應(yīng)。

此外，他補充說，從零開始構(gòu)建自主AI還涉及設(shè)計復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)高效的搜索算法，以及微調(diào)AI解釋和優(yōu)先處理信息的能力，這需要企業(yè)具備機器學習、自然語言處理和數(shù)據(jù)工程方面的專業(yè)知識。

“通過尋求專家?guī)椭?、采用預構(gòu)建的解決方案或利用開源生態(tài)系統(tǒng)，企業(yè)可以利用那些已經(jīng)解決這些挑戰(zhàn)的人的專業(yè)知識和經(jīng)驗，從而最終增加成功的機會?！盡asood說道。