当前的技术领域见证了对人工智能（AI）代理（Agent）的兴趣激增，这些AI Agent能够自主运行并在各个行业中执行复杂任务。这项快速发展的技术为组织提供了变革性的机遇。然而，在探索这一不断演变的领域时，企业须持审慎态度。近一年来，出现了一种被称为“Agent Washing”的现象，某些供应商可能会夸大其产品的功能，通过重新品牌化现有技术为AI Agent，然而实际上却未能验证这些声称的真实Agent能力。这种情况可能导致市场的混淆和误导性的投资决策。
定义真实的AI Agent能力
为有效利用AI Agent的潜力，必须建立对其核心特征的清晰且一致的理解。AI Agent的最佳定义是：利用人工智能进行感知、决策、采取行动，并在数字或物理环境中自主或半自主地追求既定目标的软件实体。真正的AI Agent具备适应、规划和独立行动的能力，从而能够在较长时间内实现组织的目标。所需的能力超越了传统的AI助手、机器人流程自动化（RPA）工具与聊天机器人。
明确AI Agent不是什么
大语言模型：它们只是模型，不是 AI Agent。
一组指令：通过特定指令（如子程序）执行的任务不是 AI Agent。
自动化软件中的功能：像Procedure这样的流程不是 AI Agent。
来自 RPA 工作流的自动化过程：来自机器人流程自动化（RPA）工作流的任务不是 AI Agent。
对话助手：任何类型的助手，包括对话助手，都不是 AI Agent。
助手的界面：像助手用户体验（UX）这样的界面并不定义 AI Agent。
评估AI Agent产品真实性的关键指标
自主决策能力
真正的AI Agent应能在最小人工干预的情况下理解复杂环境、制定决策并执行任务。这种能力不仅体现在执行预定任务上，更体现在面对未预见情况时的应对能力上。
适应性和学习能力
真正的AI Agent应能够从经验和反馈中学习，持续优化自身表现。这种学习不仅限于模式识别，还包括理解上下文、调整策略和改进决策过程。相比之下，“Agent Washing”产品通常缺乏这种持续学习的能力，它们的表现往往停留在初始设计的水平上，难以随时间推移而改进。
交互和协作能力
成熟的AI Agent应能够理解自然语言指令，与人类和其他系统进行有效沟通。随着技术发展，多Agent协作将成为趋势，真正的AI Agent应能够在复杂任务中与其他Agent协同工作。这种协作能力是区分真假AI Agent的另一个重要标准。
价值创造能力
真正的AI Agent应能够为企业创造可衡量的价值，如提高效率、改善决策或优化资源配置。即使技术先进，如果无法为用户创造实际价值，也难以被视为成功的智能体产品。企业在评估AI Agent产品时，应关注其能否解决实际业务问题，而非仅被概念营销所吸引。
导览AI Agent市场
鉴于“Agent Washing”带来的风险，企业机构应采取详尽的方法来评估供应商的产品。建议请求详细的演示，并要求与企业业务应用场景相关的部署参考。同时，对支撑AI Agent发展的架构和技术选择进行严格评估也至关重要，以避免技术债务的积累。软件工程的领导者应优先全面理解构建复杂AI Agent所需的基本组成部分与架构模式。
对企业战略的建议
为了充分利用AI Agent的变革潜力，同时降低与“Agent Washing”相关的风险，企业机构应考虑以下战略建议：
建立定义的共识
在组织内部确立对AI Agent及其功能的明确定义。创建潜在用例清单，以引导IT部门与业务单位进行Agent的构建。
关注低风险试点
通过以低风险试点项目为起点，减少在展示商业价值时的不确定性，确保在进行重大投资和广泛实施之前，这些试点项目能够提供具体的商业成果。
审查供应商声明
仔细审查供应商的声明，要求提供与您的目标用例类似的部署案例参考。
持续监控
应用开发领导者应持续监控AI Agent的发展动态，并深入了解不同产品在代理能力范围内的适配位置。
技能发展
通过投资新的AI特定开发实践及跨团队可扩展的技能,企业应加强内部人才培养和知识积累。AI Agent技术发展迅速，企业需要具备评估和应用这些技术的内部能力。通过培训现有员工或引进专业人才，企业可以建立自己的AI Agent知识库，减少对供应商宣传的依赖，做出更加独立和明智的决策。
集成AI Agent能力
将AI Agent能力集成到产品和服务中，针对高价值用例进行开发，以增强生产力和决策能力，致力于构建强大且可扩展的解决方案。
通过采取以上措施，企业机构可以更加自信地在不断演变的AI Agent领域中前行，最大限度地发挥其推动创新与实现战略目标的潜力。
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