代理式AI在企业应用的六大前景

代理式 AI，被 Forrester 在今年六月评为 2025 年十大新兴技术之一，较生成式 AI 更进一步，强调了操作决策而非内容生成。这种方法对业务流程的影响，使得Aflac、Atlantic Health System、Legendary Entertainment 和 NASA 的喷气推进实验室等组织已经开始探索这项技术。
客户关系管理领导者 Salesforce 此后围绕代理式 AI 制定了战略，宣布了 Agentforce。IT 服务管理巨头 ServiceNow 也在其 Now 平台中添加了 AI 代理。Microsoft 等公司也加入了这一行列。
随着 AI 代理在众多场景和平台中涌现，对这项技术感兴趣的组织可能发现难以确定从何入手。根据 AI 专家的观点，目前有少数应用场景脱颖而出。
EY（安永） 的全球创新 AI 官 Rodrigo Madanes 表示，代理式 AI 将与 ERP、CRM 和商业智能系统顺利集成，以自动化工作流程、管理数据分析并生成有价值的报告。与过去的一些自动化技术不同，AI 代理可以实时做出决策，使流程自动化成为主要的应用场景。“AI 代理可以自动化以前需要人工干预的重复性任务，如客户服务、供应链管理和 IT 运营，该技术的独特之处在于其适应变化条件和处理意外输入而无需人工监督的能力。”
以下是多位 AI 专家认为的 AI 代理六大主要应用：
一、软件开发测试
代理式 AI 有望将 AI 编码助手或副驾驶转变为更智能的软件开发工具，能够编写大型代码块。尽管编码助手目前的评价褒贬不一，但分析公司 Gartner 预测，更智能的 AI 代理将在三年内编写大部分代码，这将需要大多数软件工程师重新培训。
数字化转型咨询公司 Publicis Sapient 的执行副总裁兼首席产品官 Sheldon Monteiro 表示，编码代理不仅会编写代码，还会有独立的代理审查代码中的错误。“随着 DevOps 工具链已经在自动化工作流程，添加 AI 代理是一个自然的演变，”他说。“这些代理可以自主地从代码中逆向工程规范，从规范中正向工程测试用例和代码，并批准满足特定阈值标准的工件，提高整体自动化水平。”

二、加强版的 RPA
许多组织已经在使用机器人流程自动化（RPA）来自动化许多领域的简单重复性任务。Monteiro 表示，代理式 AI 也可以自动化任务，但它可以解决需要更高级决策功能的更复杂问题。
“有了 AI，RPA 从基于规则的操作发展到适应性、自主的流程，显著提高了业务运营的效率，”他说。“新工具使我们能够训练代理，不仅执行 RPA 之前最简单的任务，还能够理解某些例外逻辑何时也有效的细微差别。”

三、客户支持自动化（智能客服）
长期以来，组织一直使用简单的聊天机器人和语音机器人来处理简单的客户服务请求，但代理式 AI 将使客户服务自动化发展成为更强大的服务，不仅仅回答一些常见问题，Genesys（一家基于 AI 的客户体验解决方案提供商）的首席技术官 Glenn Nethercutt 说。
“我倾向于将代理式 AI 定义为能够自主执行基于推理的、多步骤、非确定性任务的能力，”Nethercutt 说。“这是在没有人工指导的情况下处理真正复杂和自适应决策过程的能力。”
他说，这些客户服务代理将涵盖各种行业和职能，包括零售、金融服务和 IT 服务台帮助。AI 代理将能够理解并为广泛的客户需求提供上下文答案，而不是只能回答有限数量问题的高度策划的机器人。
例如，银行客户可以说：“从我余额最多的账户中取钱并转到我的支票账户。”但简单的聊天机器人通常无法理解“余额最多的账户”是什么意思。
“所以这个概念是拥有这样一个可执行操作的目录，并拥有足够智能的 AI，我面前有一系列的选项，可以选择使用什么，但安全防护措施也将变得越来越复杂。”

四、企业工作流程
专家表示，随着 ServiceNow、Salesforce 和其他供应商拥抱代理式 AI，企业工作流程将成为该技术的优势领域，使企业能够通过自动化日常任务来简化流程。
例如，AI 代理可以在无人输入的情况下将会议记录转换为项目票据，或根据供需预测触发供应商订单，Monteiro 说。
他补充说，在整个业务中部署大型供应商的 IT 工具的组织应比使用各种需要通过 API 连接的解决方案的公司具有优势。对于企业而言，汇集所有数据、避免信息孤岛将很重要。
“对于 CIO 来说，现在出现的问题是，你将信任谁来构建你的上下文存储，即对你的企业如何运作的深度了解？想想你对企业的所有了解。如果你的 LLM 实际上了解了你的企业如何运作，会怎样？”

五、网络安全和威胁检测
多家网络安全供应商已经部署了 AI 代理来检测和应对威胁。Monteiro 说：“代理式 AI 在网络安全中可以自主检测、反应，甚至实时缓解安全和欺诈威胁，缩短对潜在攻击的响应时间，增强整体安全性。”
此外，根据 AI 代理供应商 Beam 的说法，AI 代理可以启用适应特定威胁和漏洞的个性化安全协议。“这种代理式自动化确保了更强大的防御机制，”该公司声称。
根据 Beam 的说法，AI 代理还可以通过自动化日常任务和安全响应来推动效率和成本节约。

六、商业智能
另一个 AI 代理将产生重大影响的领域是商业智能。Zenlytic（一家 AI 驱动的 BI 供应商）的联合创始人兼首席执行官 Ryan Janssen 表示，尽管 BI 仪表板相对易于使用，但获取超出标准类别的洞察通常需要数据团队的工作。
他表示，与 BI 解决方案相结合的代理式 AI 可以让更多员工获得有用的分析。例如，BI 的 AI 代理可以向营销团队建议预算投放位置，或根据在纸巾上绘制的示例创建图表。
能够理解语音输入的 AI 代理可以根据口头问题生成业务数据洞察，例如：“我们排名前三的营销渠道是什么？”
“这是一个非常自然的问题，但它是含糊的，使用聊天机器人无法做到的是消除这个模棱两可的问题。‘顶级’是什么意思？当代理构建良好时，会说，‘哦，等等，这是模棱两可的；我需要回去使用工具来解决。’”
他补充说，许多组织刚刚开始他们的代理式 AI 之旅，还有数百种用例尚未被发现。编码代理是一个早期的用例，因为编程是细节驱动且耗时的，但现在编码爱好者正在使用编码助手构建应用程序。
“它们最适用的方式是当你有繁琐、耗时或需要大量细节关注的工作时，当几十个代理被串联起来并组织起来时，企业将看到新的突破。而现在，我们甚至还没有触及代理能够做什么的表面，我们还不知道组织应该是什么样子，它们应该如何互动，以及如何管理。但我毫不怀疑，在接下来的几年里，我们将弄清楚这一点。”Janssen 说道。

文章由RPA中国根据公开资料整理，如有侵权，请联系删除。

- END -

报告下载

大 佬观点分享

关于RPA、AI、企业数字化转型

(点击文字即可阅读)

| |

| | |

| | |

| | |

| |

行业知识交流分享，结识扩展人脉圈层

公众号后台回复【RPA】或者【流程挖掘】

可受邀加入相关的交流群