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毫无疑问，AI 代理将继续成为企业 AI 中快速增长的趋势。
但随着越来越多的公司寻求部署代理，他们也在寻找一种方法来帮助他们理解这些自主或半自主的 AI 引导机器人将采取的许多行动，并避免冲突。
为了应对用户、服务提供商和企业部署的不同 AI 代理的潜在蔓延，他们一直在构建另一种类型的 AI 代理：编排代理。
编排代理的登场：这些类型的代理充当其他更专业代理的管理者，了解每个代理的角色，并根据完成任务所需的下一步激活每个代理。
大多数编排代理，有时被称为元代理，会监控代理是否成功或失败，并选择下一个要触发的代理以获得预期结果。
优秀的编排代理具有某些特征，使它们与其他代理的工作方式不同，对于企业来说，这些元素使它们的工作效率更高。
代理生态系统最终将把工作流程整合在一起，即使任务涉及与当前平台之外的代理进行对话。编排代理需要与其他系统进行强大的集成。否则，代理将成为一个只能与自身通信的孤岛。
ServiceNow 的 AI 和创新副总裁 Dorit Zilbershot 表示，企业需要调查他们正在构建或购买的编排代理是否提供与其他系统的集成点。
“有效的编排代理支持与多个企业系统的集成，使它们能够跨组织提取数据并执行操作，”Zllbershot 说。“这种整体方法为编排代理提供了对业务环境的深刻理解，从而实现智能、上下文相关的任务管理和优先级排序。”
目前，AI 代理存在于它们自身的孤岛中。然而，像 ServiceNow 和 Slack 这样的服务提供商已经开始与其他代理集成。Slack 宣布它提供来自 Salesforce、Workday、Asana 和 Cohere 的代理集成。全栈 AI 公司 Writer 将其代理连接到亚马逊和梅西百货的 API，以便客户可以直接销售产品。
Pega 的 CTO Don Schuerman 赞同这种观点，他说理想的编排代理是“以 API 为中心，因此它可以在代理之间以及以人为中心的渠道之间工作，以便在需要时可以将人类拉进来。”
与所有代理一样，编排代理需要了解业务运作方式。
编排代理需要对最佳下一步采取更全面的看法，同时推动流程向前发展。Zilbershot 说，一个好的编排代理“应该能够快速分析上下文，以确定最合适的 AI 代理和最佳的 AI 代理分配顺序，以优化工作流程并最大限度地减少延迟。”
这不仅仅是洞察公司数据——尽管这是代理生态系统的另一个重要组成部分——它还涉及了解企业运行业务的流程。
Writer 首席执行官 May Habib 在早些时候接受 VentureBeat 采访时表示，想要建立有效代理系统的企业应该为编排代理提供要遵循的工作流程，而不是反过来。
“如果你没有正确地获得工作流程中的节点，那么自动化的工作流程只是将垃圾从一个系统移动到另一个系统，”Habib 说。“随着时间的推移，我们构建了一个应用程序，该应用程序可以根据工作流程自动使用 AI 来确定要访问哪些工具。”
由于其性质，编排代理比其他 AI 代理做出更多推理决策。随着 AI 代理被赋予更复杂的任务，帮助管理它们的编排代理也将如此。
大型语言模型是代理创建的基础，具有更强推理能力的模型可以在触发下一个代理之前运行不同的场景。编排代理必须具备强大的推理能力，以确保工作流程不会崩溃。
ServiceNow 的 Zilbershot 指出，编排代理主要负责人类与代理之间的交互。她说，部署 AI 代理的企业将从具有用户友好界面和反馈网络的编排代理中受益。因此，代理会根据员工的交互和使用方式不断改进。
“通过充当专业 AI 代理和人工操作员之间的连接组织，编排代理使不仅简化操作，而且提高组织代理 AI 系统的整体效率变得容易得多，”她说。
尽管 AI 代理旨在自动完成工作流程，但专家表示，人与 AI 代理之间的交接仍然很重要。编排代理允许人类查看代理在工作流程中的位置，并让代理确定完成任务的路径。
“理想的编排代理允许对流程进行可视化定义，具有丰富的审计功能，并且可以利用其 AI 对最佳操作进行推荐和指导。同时，它需要一个数据虚拟化层来确保编排逻辑与后端数据存储的复杂性分离，”Pega 的 Schuerman 说。
编排代理已经在许多代理框架中发布。在未来，它甚至可能成为许多代理库的差异化因素。随着企业继续更多地尝试代理，编排代理可能会得到改进。
