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AI 代理现已成为企业界的热门话题。然而，企业领导者希望听到的是切实可行的成果和相关的用例，而不是那些遥不可及的未来场景。他们需要的是易于部署和使用的工具，并且能够支持他们偏好的模型。
微软声称其最新的 Microsoft 365 Copilot 中的无代码和低代码功能可以满足所有这些需求。在最近的 Microsoft Ignite 大会上，这家科技巨头宣布用户现在可以构建自己的自定义自治代理，或者部署开箱即用的专用代理。更重要的是，他们可以通过自带设置访问 Azure AI 目录中的 1800 多个模型。（请参阅我们今天发布的另一篇报道，了解微软是如何悄无声息地构建了最大的 AI 代理生态系统，而其他公司则远远落后。）
“企业已经进行了大量的 AI 探索，他们真正想要的是能够衡量和理解代理如何帮助他们提高效率、提升绩效、降低成本和风险，”微软 AI 和研究部门的企业副总裁 Lili Cheng 告诉 VentureBeat。“他们正在积极地扩展他们的副驾驶。”
根据 IDC 的数据，在未来 24 个月内，越来越多的企业将构建定制的 AI 工具。事实上，从 Salesforce 和 Snowflake 等科技巨头到 CrewAI 和 Sema4.ai 等小型玩家，越来越多的供应商正在将平台推向市场，这些平台承诺彻底改变企业运营。
微软于 2023 年 2 月推出了 Copilot，现在已经为其注入了大量新功能来支持代理 AI。目前处于公开预览阶段的自治功能允许用户构建代表他们行动的代理，无需额外的提示。这意味着代理可以在没有人工监督的情况下在后台工作和行动。
用户可以在 Copilot Studio 中使用针对常见场景（例如销售订单和交易加速器代理）的模板。或者，更高级的开发人员可以利用新的 Agent SDK（目前处于预览阶段）构建全栈、多渠道代理，这些代理可以与各种 Microsoft 服务集成，并可以在 Microsoft、第三方和 Web 渠道中部署。
与 Azure AI Foundry 的新集成将支持自带知识（可以添加自定义搜索索引作为知识来源）（目前处于预览阶段）和自带模型（目前处于私人预览阶段）。这将允许用户从 Azure 目录中包含 1800 多个模型（并且还在不断增加）的目录中提取模型。
这一点至关重要，因为用户要求能够安全地使用专有数据，并组合和测试不同的模型，而不会被锁定在一个或另一个模型中。“人们想要各种各样的模型，他们希望能够微调模型，”Cheng 说。
但并非所有任务都需要自定义解决方案；现成的模型可以在整个企业中发挥作用。微软正在 Copilot 中发布几个现成的代理，这些代理可以处理简单的重复性任务或更复杂的多步骤流程。这些包括：
- SharePoint 中的代理，允许用户创建自己的定制代理，并为其命名和个性化。用户可以提出问题并获得实时答案，并在电子邮件、会议和聊天中共享代理。微软强调，代理遵循现有的 SharePoint 用户权限和敏感性标签，以帮助确保敏感信息不会被过度共享。
- 员工自助服务代理，可以回答常见的职场政策相关问题，并对人力资源和 IT 相关任务采取行动。例如，员工可以检索福利和工资信息，申请新设备或启动休假申请表。
- 主持人代理，可以在 Teams 和聊天中实时记录笔记，并在对话展开时提供重要信息的摘要。
- 翻译代理，可以在 Teams 会议中以多达九种语言提供实时翻译。参与者还可以让翻译代理模拟他们的声音。
- 项目经理代理，可以自动执行 Planner 中的流程，从创建到执行处理项目。代理可以自动从头开始创建新计划或使用模板；然后分配任务、跟踪进度、发送通知并提供状态报告。
此外，新的 Azure AI Foundry SDK 为开发人员提供了一种简化的编码体验和工具链，用于自定义、测试、部署和管理代理。用户可以选择 25 个预构建的模板，将 Azure AI 集成到他们的应用程序中，并访问常见的工具，包括 GitHub 或 Copilot Studio。
Cheng 指出低代码和无代码工具的重要性，因为企业希望能够适应拥有各种技能的团队。“大多数企业没有大型 AI 团队，甚至没有开发团队，”她说。“他们希望更多的人能够创建自己的副驾驶。”
目标是极大地简化代理构建过程，以便企业“构建一次，并在客户所在的所有地方使用它，”她说。工具应该简单易用，以便应用程序创建者甚至不知道后端是否变得越来越复杂。Cheng 假设：“有些事情可能更难，但你不知道它更难，你只想完成你的工作。”
Cheng 说，最初的用例围绕支持展开，例如管理 IT 帮助台，以及人力资源场景，包括入职。
麦肯锡公司正在与微软合作开发一个代理，该代理将加快客户入职速度。一项试点项目表明，交货时间可以缩短 90%，行政工作可以减少 30%。该代理可以识别专家能力和人员配备团队，并作为同事提问和请求后续行动的平台。
与此同时，汤森路透公司构建了一个代理，以帮助提高法律尽职调查流程的效率，该流程需要大量的专业知识和专业内容。该平台结合了该公司 gen AI 工具 CoCounsel 的知识、技能和高级推理能力，帮助律师更快、更高效地完成交易。早期测试表明，这些工作流程中的几个任务可以减少至少 50%。
“我们真正看到人们将更传统的副驾驶（你拥有增强人类技能并提供个人帮助的 AI）与自治系统结合起来，”Cheng 说。她指出，代理越来越多地创建流程和工作流程，并在人员群体和多代理系统中工作。
虽然它们现在可能是人们关注的焦点，但代理并不是什么新鲜事物，微软 Source 撰稿人 Susanna Ray 在今天发布的一篇博文中强调说。“它们现在受到更多关注，因为大型语言模型 (LLM) 的最新进展帮助任何人都可以与 AI 交互，即使是在开发者社区之外，”她写道。
代理作为 LLM 之上的一个层，观察和收集信息，并提供输入，以便它们可以共同为人类生成建议，或者在允许的情况下自行采取行动。“这种代理-LLM 组合使 AI 工具更具实用性，”Ray 指出，并补充说，随着记忆、授权和工具的不断创新，代理将变得更加有用和自治。
Cheng 指出，微软大约八年前就开始谈论对话式 AI。在 AI 代理出现之前，“对话数据总是有点丢失和孤立。”现在，代理 AI 可以为用户带来智能，并实时提供上下文。
“人们只是希望这些工具更自然，”她说。“我们能够做到我们梦寐以求的许多事情，这真是太棒了。能够毫不费力地将所有这些来源结合起来，这确实是开创性的。”
