Gartner谈智能体AI：Computer Weekly停机上传播客

我们与Gartner分析师Anushree Verma探讨了从机器人流程自动化到企业IT中智能体AI的发展路径。

Gartner将智能体人工智能定义为具有目标驱动能力的软件实体，这些实体被组织授予代表其自主决策的权利。Gartner总监分析师Anushree Verma表示：“它们可以结合具备记忆、规划、感知、工具使用和一些保护机制的AI技术，以完成任务并实现特定目标。”

她指出，Gartner经常被问及智能体AI与机器人流程自动化及智能机器人流程自动化的区别。她认为RPA是脚本化的，具有预定输出。然而，“当我们讨论智能体AI时，它能在不同自治级别下工作，还可以进行主动规划，但其独特之处在于拥有一定程度的AI代理权，能在某种程度上自主工作，并朝着特定目标努力。”

她认为智能体AI系统的最大影响在于改变决策的未来。“它不仅能分析复杂数据集，还能识别模式并采取行动。”对Verma而言，这意味着智能体AI系统能帮助企业更好地解决问题并缩短行动时间。

鉴于企业软件公司正在将智能体AI技术嵌入产品，存在这些系统最终独立运行形成数据孤岛的风险。Verma表示，初始用例主要集中在CRM系统，用于改善用户体验。这类AI通常部署在整个工作流末端以提升用户体验。但她说：“智能体的真正威力在于自动化或编排整个业务流程，基于复杂工作流进行决策并实现自动化。”

阻碍智能体AI系统用于复杂工作流编排的主要障碍是AI容易出错，导致自动化决策错误。这种不准确性会随时间改善，但几乎没有证据表明企业应用正在开发对智能体AI系统可能引入错误的容忍度。

Verma表示，Gartner发现许多生成式AI项目在概念验证测试后被放弃，因为缺乏周密规划。“由于数据质量差、风险控制不足、成本上升或业务价值不明确，这些项目未能实施。”

由于大多数智能体AI计划都是概念验证项目，Verma认为错误容忍度尚未得到充分评估。她表示智能体AI市场仍处于非常早期的成熟阶段。随着市场成熟，错误容忍度问题很可能得到解决。

Gartner观察到向领域专用模型和可微调的轻量级模型的转变。随着时间的推移，这些AI模型将像专家一样工作，以补充更通用的智能体AI系统，这可能有助于提高准确性。