- Agentic AI 工作流程是由自主的 AI 代理驅動的流程，在最少人為監督的情況下做出獨立的決策。
- 合乎倫理的人工智慧代理工作流程以透明度、公平性和以人為本的設計為優先考量，尤其是在醫療照護或金融等高風險領域。
- 並非所有的 AI 代理都是代理型的，因為有些代理只遵循預先定義的指令，而沒有獨立的決策。
- 建立這些工作流程需要即時資料存取、強大的 AI 模型、明確的目標，以及透過 API 或低程式碼平台進行整合。
在現今的世界中，無數的 AI 工具承諾可以節省時間和精力：分析工具、AI 代理、招募工具、智慧型 CRM 等。
但我們該如何理解它們？如何讓它們無縫協同運作？答案就在於 AI 協調。
什麼是 AI 協調？
AI 協調是整合和管理各種 AI 工具和系統，使其能無縫合作的過程。透過協調這些工具，企業可以將效率發揮到極致，並避免因解決方案脫節或重疊而造成的混亂。
想想看，這就像是一位技巧高超的指揮家在和諧地演奏一曲交響樂，每件樂器或工具都在適當的時候發揮其作用，創造出非凡的樂章。
AI 協調可以對齊哪些類型的系統？
AI 協調可以整合並最佳化各式各樣的系統，為企業和組織提供無數的使用案例。以下是幾個重要的範例：
- 客戶服務系統
- 資料分析工具
- 行銷平台
- 供應鏈管理
- 人力資源與招募解決方案
AI 協調的優點
如果適當地進行協調，AI 系統的效能、可擴充性和適應性都會提升，進而產生更有效率的整合解決方案。
讓我們逐一詳細瞭解這 3 項優點。
1.擴充性
AI 協調可讓企業不費吹灰之力地隨需求成長而調整。
舉例來說，面臨假日激增的電子商務公司可以使用 AI 協調功能，讓客服聊天機器人與訂單管理和物流系統保持一致。這可確保更快速的客戶回應、有效率的退貨處理以及即時的庫存更新。
透過將這些工具整合在一起，AI 協調可讓擴充作業順暢無阻，將停工時間降至最短，並能跟上需求激增的速度。
2.彈性
彈性是 AI 協調的核心優點，可讓企業在需要時快速整合新工具。
物流公司可能會採用新的路線最佳化 AI 工具。AI 協調功能可確保新工具與現有系統有效溝通，以進行貨件追蹤和交付更新。
這種順暢的整合可減少中斷，讓團隊更容易適應市場變化。
3.績效
藉由優化工具的合作方式，透過 AI 協調提升整體系統效能。
在醫療照護方面，AI 協調可以將診斷 AI 工具與排班系統連接起來。當病人的檢測結果被標示為緊急時，系統可以立即預約後續診療，確保及時的照護。
AI 統籌的挑戰
儘管 AI 協調可以讓作業更有效率，但也不是沒有挑戰。組織在投入 AI 協調之前，必須仔細考慮這些因素。
資料隱私權疑慮
AI 協調工具可能會處理大量的敏感資料，這會引起以下疑慮：
- 隱私風險
- 潛在的資料外洩
- 合規要求
為了降低這些風險，組織需要採取主動的方式來保護資料，包括GDPR 聊天室合規性，以及遵守 SOC 2 和 HIPAA (針對醫療保健)。
實施的複雜性
雖然 AI 協調可推動長期效率，但其實施過程相當複雜，需要先進的技術專業知識才能有效整合工具與系統。
如果沒有適當的執行，組織就會冒著停機、效率低、資料錯誤的風險，這些都可能擾亂營運。
為了將風險降至最低，必須為您的團隊提供必要的資源、明確的策略以及全面的訓練。
與經驗豐富的專家（如客戶成功團隊或人工智慧專家）合作，對於引導實作流程至關重要。這些合作夥伴有助於及早識別潛在風險、提供寶貴的洞察力讓整合更順利，並確保與您的策略目標一致。
他們的專業知識可大幅降低發生問題的可能性，確保更有效地部署 AI 協調。
AI 統籌使用案例
現在讓我們來看看 AI 協調的實際應用。以下是幾個最受企業歡迎的 AI 協調使用案例。
銷售協助
一旦客戶對產品表示出興趣，人工智能工具便會透過分析客戶行為、識別需求以及在最合適的時間安排會議，自動化資格審核流程。
AI 協調隨後會追蹤各個接觸點的客戶互動，以辨識客戶何時準備向前邁進。此資料流可確保銷售團隊擁有即時的洞察力，讓他們能優先處理高價值的潛在客戶，並在關鍵時刻與客戶聯繫。
自動化讓銷售代表可以專注於建立關係和達成交易，而不是手動管理銷售流程的每個階段。
內部知識管理
AI 協調透過整合多個系統、自動化資料流以及提供不間斷的資訊存取，強化內部知識管理。
例如，準備報告的員工可能需要來自文件儲存庫、分析平台和 CRM 的資料。有了 AI 協調功能，這些系統就能互相連結，讓員工透過統一的工作流程收集相關的見解和資料，無需在不同工具之間切換。
潛在客戶開發
與潛在客戶接觸、評估潛在客戶資格，以及將他們引導至正確的銷售管道，都可以透過 AI 協調自動化。
舉例來說，AI 代理可以透過電子郵件或聊天啟動對話，根據行為來限定潛在客戶，並將其引導至適當的銷售團隊。
透過連接 CRM 與行銷工具，AI 協調可簡化AI 驅動的潛在客戶產生與管理：產生潛在客戶、確認潛在客戶資格，以及啟動行銷順序的第一步。
工作流程自動化
無論您的工作流程有哪些步驟，AI 協調都能加速完成。透過整合 CRM、排程系統和電子郵件平台等工具，AI 協調可自動執行各個部門的重複性工作。
例如，它可以自動更新客戶記錄、傳送提醒或處理例行的電子郵件工作。
四大 AI 統籌工具
準備好開始，卻被所有的可能性嚇怕了嗎？
以下是 4 大 AI 協調工具的一些主要功能、優點和缺點的概述。
1. Botpress
Botpress 是一個多合一平台，用於建立、部署和管理由最新LLMs 驅動的 AI 代理。
它提供與各種平台和通路的無縫整合，為各種規模的企業提供可擴充的解決方案。
主要功能：
- 用於聊天機創建的視覺流程建立器
- 多管道部署（Web、SMS、messenger 應用程式）
- 與第三方 API 及商業工具整合
- 用於進階自然語言理解的 NLU 引擎
專業
Botpress 專為擴充性而設計，在建立、部署和管理 AI 聊天機器人方面表現優異。它提供直觀的介面和強大的整合能力，讓客戶互動更容易簡化。
Con
某些工具的預建整合可能會受到限制，在特定情況下需要額外的設定。
2.Apache 氣流
Apache Airflow 是一個開放原始碼平台，用來以有向無環圖 (Directed Acyclic Graphs, DAG) 的方式協調和管理工作流程。
它可有效排程和監控工作流程，是複雜資料管道自動化的理想選擇。
主要特點
- 依賴性追蹤的 DAG 式工作流程管理
- 廣泛的預建運算子庫
- 自動執行經常性工作的排程器
- 跨分散式系統的可擴充部署選項
專業
用於協調工作流程的強大平台，Apache Airflow 支援廣泛的任務，對於資料管道自動化而言具有高度彈性。
Con
對於不熟悉 Python 或 DevOps 實務的使用者而言，其學習曲線可能很陡峭。
3.Kubeflow
Kubeflow 是在 Kubernetes 上管理機器學習 (ML) 工作流程的開放原始碼平台。
它簡化了部署、協調和擴充，使其成為希望增強 ML 能力的組織的靈活解決方案。
主要特點
- TensorFlow 模型訓練與服務支援
- 整合 Kubernetes 以進行無縫擴充
- 整合筆記型電腦以進行實驗
- 端對端 ML 工作流程的管道
專業
Kubeflow 是協調機器學習工作流程的理想選擇，它提供強大的 Kubernetes 本機支援，以達到可擴充性及容器化部署。
Con
對於沒有雲端基礎架構專業知識的組織而言，設定和管理 Kubeflow 可能是資源密集型的工作。
4.資料機器人
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DataRobot 是一個企業級 AI 平台，可自動開發、部署和管理機器學習模型。它可快速建立預測模型，並透過 AutoML 擷取洞察力，支援端對端 AI 工作流程。
主要特點
- 用於快速模型開發的自動化機器學習
- 部署追蹤與監控
- 預測分析與洞察力的產生
- 與常用的商業智慧工具整合
Pro
這款工具可為模型建立、評估和部署提供端對端自動化功能，從而簡化 AI 部署和協調。
Con
雖然對使用者友善，但其自動化的重點可能不適合想要細部控制 AI 模型的團隊。
開始使用 AI 協調
透過整合各種 AI 工具和系統，AI 協調正在徹底改變企業營運。
Botpress 具備彈性的企業級設計，可整合不同部門的 AI 代理，確保順暢溝通及最佳化工作流程。
無論是連接客戶服務系統、自動化引導產生，或是管理內部知識，Botpress 都能將各種 AI 工具協調為一個具凝聚力的生態系統。
準備好開始協調更智慧的業務流程了嗎？
今天開始建造。它是免費的。
常見問題
1.AI 協調與 AI 自動化有何不同？
將 AI 自動化理解為使用 AI 工具完成一項任務，例如回答支援票單。AI 統籌更像是指揮家，確保多個工具同步運作，以順利處理整個工作流程。
2.AI 協調與 API 協調相同嗎？
不盡然！API 協調透過 API 連接技術層的服務，而 AI 協調則在上面增加智慧，根據情境決定不同的 AI 工具應該何時及如何一起運作。
3.AI 協調與 MLOps 和 DevOps 有何關聯？
AI Orchestration 與這兩者都有很好的配合。它透過協調模型訓練、部署和回饋迴圈與 MLOps 相結合，並透過協助自動化和擴充生產中的智慧系統與 DevOps 相輔相成。
4.使用不同的 AI 模型或LLMs 來協調工具有哪些挑戰？
最大的障礙在於確保它們使用相同的「語言」、安全地處理資料，而且不會互相衝突，尤其是不同的機型有不同的優點和怪癖。
5.非技術團隊如何從 AI 協調中獲益？
這讓他們的生活變得更輕鬆。想像一下，行銷或人力資源團隊可以立即獲得洞察力、報告或自動跟進，而無需在一堆互不相連的工具之間跳來跳去，或等待工程人員。
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