- 人工智能代理工作流是由自主的人工智能代理驱动的流程，这些代理可在极少的人为监督下做出独立决策。
- 道德代理型人工智能工作流程优先考虑透明度、公平性和以人为本的设计，尤其是在医疗保健或金融等高风险领域。
- 并非所有的人工智能代理都是代理型的，因为有些代理只遵循预定义的指令，而没有独立的决策权。
- 建立这些工作流程需要实时数据访问、强大的人工智能模型、明确的目标以及通过应用程序接口或低代码平台进行集成。
在当今世界，无数的人工智能工具承诺节省时间和精力：分析工具、人工智能代理、招聘工具、智能 CRM 等。
但我们如何理解它们？它们如何无缝协作？答案在于 AI 编排。
什么是人工智能协调？
人工智能协调是整合和管理各种人工智能工具和系统以实现无缝协作的过程。通过协调这些工具，企业可以最大限度地提高效率，避免解决方案脱节或重叠造成的混乱。
把它想象成一个熟练的指挥家协调交响乐，每件乐器或工具都在适当的时候发挥自己的作用，创造出非凡的作品。
人工智能协调可以与哪些类型的系统相匹配？
人工智能协调可以整合和优化各种系统，为企业和组织提供众多用例。以下是几个关键实例：
- 客户服务系统
- 数据分析工具
- 营销平台
- 供应链管理
- 人力资源和招聘解决方案
AI 编排的好处
如果协调得当，人工智能系统的性能、可扩展性和适应性都会得到提升，从而产生更高效、更集成的解决方案。
让我们逐一详细了解这 3 个好处。
1.可扩展性
人工智能协调使企业能够毫不费力地适应不断增长的需求。
例如，一家面临节假日激增的电子商务公司可以使用人工智能协调将其客户服务聊天机器人与订单管理和物流系统结合起来。这样就能确保更快地响应客户需求、高效处理退货和实时更新库存。
通过将这些工具结合在一起，人工智能协调可实现无缝扩展操作，最大限度地减少停机时间，并跟上需求高峰。
2.灵活性
灵活性是人工智能协调的核心优势，它使企业能够根据需要快速集成新工具。
一家物流公司可能会采用一种新的路线优化人工智能工具。人工智能协调可确保新工具与现有系统有效沟通，以进行货运跟踪和交付更新。
这种顺畅的整合减少了干扰，使团队能够更轻松地适应市场变化。
3.性能
通过优化工具的协同工作方式，人工智能协调提高了系统的整体性能。
在医疗保健领域，人工智能协调可以将人工智能诊断工具与日程安排系统连接起来。当病人的检测结果被标记为紧急时，系统可以立即预约后续治疗，确保及时治疗。
人工智能编排的挑战
尽管人工智能协调可以提高运营效率，但也并非没有挑战。企业在深入研究人工智能协调之前，必须仔细考虑这些因素。
数据隐私问题
人工智能协调工具可能会处理大量敏感数据，从而引起人们的关注：
- 隐私风险
- 潜在的数据泄露
- 合规要求
为了降低这些风险，企业需要采取积极主动的方法来保护数据，包括遵守GDPR 聊天室合规性以及 SOC 2 和 HIPAA（针对医疗保健）。
实施的复杂性
虽然人工智能协调可以提高长期效率，但其实施非常复杂，需要先进的专业技术才能有效整合工具和系统。
如果没有适当的执行，企业就会面临停机、效率低下和数据错误的风险，从而影响运营。
为了最大限度地降低这些风险，必须为团队提供必要的资源、明确的战略和全面的培训。
与客户成功团队或人工智能专家等经验丰富的专家合作，对于指导实施过程至关重要。这些合作伙伴有助于及早发现潜在风险，提供有价值的见解以实现更顺利的整合，并确保与您的战略目标保持一致。
他们的专业知识大大降低了出现问题的可能性，确保更有效地部署人工智能协调。
AI 编排用例
现在让我们看看 AI 编排的实际应用。以下是企业 AI 编排的一些最常见用例。
销售协助
一旦客户对产品表现出兴趣，人工智能工具就会通过分析客户行为、识别需求以及在最合适的时间安排会议，自动完成资格认证过程。
然后，人工智能协调跟踪客户在各个接触点上的互动，以确定客户何时准备向前迈进。这种数据流可确保销售团队获得实时洞察，使他们能够优先处理高价值线索，并在关键时刻与客户互动。
自动化使销售代表能够专注于建立关系和达成交易，而不是手动管理销售流程的每个阶段。
内部知识管理
人工智能协调通过整合多个系统、自动化数据流和提供不间断的信息访问，加强了内部知识管理。
例如，准备报告的员工可能需要从文档库、分析平台和客户关系管理中获取数据。通过人工智能协调，这些系统可以相互连接，员工可以通过统一的工作流程收集相关见解和材料，无需在不同工具之间切换。
潜在客户生成
通过人工智能协调，与潜在客户接触、对潜在客户进行资格审查以及将他们导向正确的销售渠道都可以实现自动化。
例如，人工智能代理可以通过电子邮件或聊天发起对话，根据行为对潜在客户进行鉴定，并将其引导至相应的销售团队。
通过连接 CRM 和营销工具，AI 编排简化了AI 驱动的潜在客户生成和管理：生成潜在客户、对其进行资格审查以及启动营销序列的第一步。
工作流程自动化
无论您的工作流程有哪些步骤，人工智能协调都能加快其速度。通过整合 CRM、日程安排系统和电子邮件平台等工具，人工智能协调可自动执行跨部门的重复性任务。
例如，它可以更新客户记录、发送提醒或自动处理常规电子邮件任务。
4 大 AI 编排工具
准备好开始了，但又被所有的可能性所吓倒？
下面概述了 4 大人工智能协调工具的一些主要功能、优点和缺点。
1.Botpress
Botpress 是一个用于构建、部署和管理由最新LLMs 支持的人工智能代理的一体化平台。
它可与各种平台和渠道无缝集成，为各种规模的企业提供可扩展的解决方案。
主要功能
- 用于创建聊天机器人的可视化流程生成器
- 多渠道部署（网络、短信、messenger 应用程序）
- 与第三方应用程序接口和业务工具集成
- 用于高级自然语言理解的 NLU 引擎
专业
Botpress 专为可扩展性而设计，在创建、部署和管理人工智能聊天机器人方面表现出色。它提供直观的界面和强大的集成功能，使简化客户互动变得更加容易。
Con
某些工具的预建集成可能受到限制，在特定情况下需要额外配置。
2.阿帕奇气流
Apache Airflow 是一个开源平台，用于协调和管理作为有向无环图（DAG）的工作流。
它可以高效地安排和监控工作流，是复杂数据管道自动化的理想选择。
主要特点
- 基于 DAG 的工作流程管理，用于依赖关系跟踪
- 丰富的预置运算符库
- 用于自动执行经常性任务的日程安排程序
- 跨分布式系统的可扩展部署选项
专业
Apache Airflow 是一个用于协调工作流的强大平台，它支持各种任务，在数据管道自动化方面具有高度灵活性。
Con
对于不熟悉 Python 或 DevOps 实践的用户来说，其学习曲线可能很陡峭。
3.Kubeflow
Kubeflow 是一个开源平台，用于管理 Kubernetes 上的机器学习 (ML) 工作流。
它简化了部署、协调和扩展，使其成为希望增强 ML 能力的企业的灵活解决方案。
主要特点
- TensorFlow 模型训练和服务支持
- 集成 Kubernetes，实现无缝扩展
- 用于实验的笔记本集成
- 用于端到端 ML 工作流的管道
专业
Kubeflow 是协调机器学习工作流的理想选择，它为可扩展性和容器化部署提供了强大的 Kubernetes 本机支持。
Con
对于没有云基础设施专业知识的企业来说，设置和管理 Kubeflow 可能会耗费大量资源。
4.数据机器人
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DataRobot 是一个企业人工智能平台，可自动开发、部署和管理机器学习模型。它可通过 AutoML 快速构建预测模型和提取洞察力，支持端到端人工智能工作流。
主要特点
- 用于快速模型开发的自动化机器学习
- 部署跟踪和监测
- 预测分析和洞察力生成
- 与流行的商业智能工具集成
Pro
该工具通过为模型构建、评估和部署提供端到端自动化，简化了人工智能部署和协调。
Con
虽然用户界面友好，但它对自动化的关注可能并不适合希望对人工智能模型进行细粒度控制的团队。
开始使用人工智能协调
通过整合各种人工智能工具和系统，人工智能协调正在彻底改变业务运营。
Botpress 采用灵活的企业级设计，可将人工智能代理集成到不同部门，确保顺畅的沟通和优化的工作流程。
无论是连接客户服务系统、自动生成销售线索，还是管理内部知识，Botpress 都能将各种人工智能工具整合成一个具有凝聚力的生态系统。
准备好开始协调更智能的业务流程了吗？
今天就开始建设。免费。
常见问题
1.人工智能协调与人工智能自动化有何不同？
将人工智能自动化理解为使用人工智能工具完成一项任务，如回答支持单。人工智能协调更像是指挥，确保多个工具同步工作，顺利处理整个工作流程。
2.人工智能协调与 API 协调一样吗？
不尽然！API 协调通过 API 在技术层连接服务，而人工智能协调则在此基础上增加智能，根据上下文决定不同的人工智能工具何时以及如何协同工作。
3.人工智能协调与 MLOps 和 DevOps 有什么关系？
人工智能协调与这两者都有很好的结合。它通过协调模型训练、部署和反馈回路与 MLOps 相结合，并通过帮助自动化和扩展生产中的智能系统与 DevOps 相结合。
4.使用不同的人工智能模型或LLMs 协调工具有哪些挑战？
最大的障碍是确保它们使用相同的 "语言"，安全地处理数据，并且不会相互冲突，特别是因为不同的模式有不同的优势和怪癖。
5.非技术团队如何从人工智能协调中获益？
这让他们的生活更加轻松。试想一下，营销或人力资源团队无需在一堆互不关联的工具之间来回切换或等待工程设计，就能获得即时洞察、报告或自动跟进。
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