AI伪装大师：自动化披上代理外衣

万圣节的诡异气氛正在蔓延，而 2024 年，这股诡异不仅体现在人们的奇装异服上。

科技领域正在上演一场盛大的伪装舞会：自动化系统披上了 AI 代理的外衣，许多人对此深信不疑。随着 Gartner 将“代理 AI”列为 2025 年的顶级科技趋势，区分真正的代理和精密的自动化系统变得前所未有地重要。

过去一年，关于 AI 代理的公告层出不穷。几个月前，Salesforce 推出了面向客户服务的企业代理，承诺彻底改变客户互动方式。微软紧随其后，宣布即将为其 Copilot 平台推出自主 AI 代理。微软正在推出 10 个预构建的代理，针对销售、服务、财务和供应链管理等特定业务功能，承诺自动化从研究销售线索到跟踪供应商延迟的各种任务。

亚马逊也不甘落后，推出了名为“Amelia”的 AI 助理，旨在帮助第三方卖家解决账户问题并更有效地管理运营。每周都有关于代理的新公告，这些代理能够在最少的人工干预下处理复杂的任务。虽然这些进展令人印象深刻，但它们也引出一个问题：哪些是真正的 AI 代理，哪些是披着羊皮的狼？

AI 代理和精密自动化之间的区别在于它们的核心能力。真正的 AI 代理可以被赋予一个目标，它会进行研究、推理、做出决策并采取行动来实现目标。

另一方面，自动化系统不是被赋予目标，而是被赋予一种情况。如果这种情况符合自动化系统预设的方案之一的条件，系统就会采取方案中规定的预定行动。

也许最重要的是，真正的代理拥有我们所说的“完整流程自主性”——因为它们可以进行研究、推理、做出决策并采取行动，所以它们可以独立管理整个工作流程。另一方面，自动化系统无法扩展到这种复杂程度，因为这将需要事先考虑和规划所有场景。

识别“AI 代理”是否实际上是披着伪装的自动化系统并不像看起来那么困难。关键在于它们的行动。一个只能遵循预定义步骤，在遇到异常情况时就会卡壳的系统很可能是披着华丽外衣的自动化系统。另一方面，真正的代理能够在遇到异常情况时进行研究、推理、做出决策并采取行动。它们还能够通过学习随着时间的推移而改进，而自动化系统则保持一致——尽管可靠——的行为模式。

范围限制是另一个明显的标志。虽然自动化在特定任务方面表现出色，但它难以处理需要推理的复杂、多步骤目标。对人为干预进行决策或纠正路线的严重依赖是另一个表明代理能力有限的信号。

我们这个万圣节故事的转折在于：这场伪装舞会并不一定有问题。许多业务流程实际上从可靠的自动化中获益更多，而不是从完全的代理中获益——至少就目前而言，鉴于当前的技术能力。当精度、合规性和清晰的审计跟踪至关重要时，传统的自动化，即使是披着代理外衣，也可能正是您所需要的。

为您的组织成功选择合适的解决方案，与其说是避免伪装成代理的自动化，不如说是为您的情况选择合适的合作伙伴。对于高精度、受监管的流程，传统的自动化平台仍然是黄金标准。在处理创造性、可变的任务时，生成式 AI 解决方案最具优势。

对于复杂但有限的问题，智能工作流程系统提供了自动化和智能的良好平衡，一个有希望的新兴学科——工程智能正在兴起，工程师们正在构建能够在物理世界中自主做出决策并采取行动的 AI 代理。对于没有最佳实践的开放式挑战，新兴的代理解决方案正在突破可能的界限。

可以说，在选择自动化和代理合作伙伴时，最重要的五个问题归结为：

1. 我们希望为组织创造什么样的未来工作方式？
2. 我们的供应商正在构建的未来工作方式是否与我们希望为组织创造的未来工作方式一致？
3. 这个组织能够多好地实现他们正在解决的未来？
4. 我们现在所处的位置与我们想要到达的位置之间的最佳路径是什么——我们将如何衡量成功——通过准确性、速度、价值创造或成本降低？
5. 随着我们通过自动化和自主代理释放容量，有哪些机会可以将资源重新分配到能够带来顶线收入增长的领域？

随着我们不断前进，供应商对其解决方案的真实能力的透明度至关重要。您必须能够信任您的合作伙伴、供应商和供货商。随着 Gartner 的预测强调了代理 AI 的日益重要性，组织必须制定明确的框架来评估和实施这些技术。

真正的 AI 代理正在到来，主要的科技公司正在大力投资其开发。虽然今天大多数“代理”实际上是界面“代理化”的精密自动化系统——但这没关系。真正的诀窍是了解面具背后的东西，并将能力与业务需求相匹配。

Brian Evergreen 是《自主转型：在人工智能时代创造更人性化的未来》的作者

Pascal Bornet 是《不可替代：在人工智能时代脱颖而出的艺术》的作者