然而，真正令人矚目的是它所引發的文化變革。我們的團隊沒有以懷疑或猶豫的態度對待AI，而是以好奇和創新的心態去擁抱它，提出“為什么不呢?”或“如果我們試試這個會怎樣?”我們營造了一個鼓勵實驗、視失敗為成功墊腳石、并理解有意義的結果需要時間的環境。
在過去的一年里，我們看到了智能體在推動下一波AI浪潮中的潛力，但這是一項巨大的工程。現在我們看到，像Salesforce的Agentforce這樣的平臺讓智能體的實施變得可行。雖然還處于早期階段，但我們已經實施了能夠執行重復、枯燥、復雜任務的智能體，這解放了人們，讓他們能夠從事更有價值、更有效的工作。
首先，我們來定義一下我們所說的AI智能體是什么，以及它與機器人或你與ChatGPT的對話有何不同。最新的機器人能夠理解自然語言，但它們的行為是由預定義的決策樹決定的，而AI智能體則配備有數據、自動化工作流程和護欄(guardrails)，告訴它何時將任務交給人類，它能夠理解自然語言請求，然后計劃使用哪些資源來交付結果。
AI智能體的潛力仍在涌現，但當為明確的用例精心設計時，它們可以徹底改變用戶體驗。例如，一個AI智能體可以處理產品退貨。通過了解產品、客戶和相關政策，智能體可以處理退貨、換貨或保修索賠。
這個AI智能體并不是神奇地變成了一個支持代理，它是在一個明確的范圍內，執行一個人類原本會執行的定義清晰的過程，其強大之處在于，用戶可以用自己的語言提問，而AI智能體會解釋這些問題，并根據其被賦予的能力決定可以采取哪些行動。
這意味著AI智能體需要基于“待完成的任務”(Jobs to be Done, JTBD)來設計。最好的方法是為AI智能體繪制一個UPN(統一過程表示法，此處為假設的命名，實際中可能使用其他命名或方法)過程圖，這將明確范圍和預期結果，還將確定回交給人類的交接點。在構建我們自己的AI智能體時，我們意識到，你需要比人類執行該過程時更詳細地思考整個過程。AI智能體沒有公司/上下文的常識，它只知道你告訴它的內容，你需要更明確地規定規則和護欄。
AI可以使用過程圖來構建AI智能體——編寫指令并構建動作——這些都與過程圖一起存儲，這使得所有內容都可以進行版本控制，這很重要，因為為了讓AI智能體按預期執行，將需要進行大量的迭代，這是因為構建AI智能體實際上是“使用自然語言編程”，這會引入所有潛在的模糊性。部分原因是，我們仍在學習如何構建AI智能體。隨著時間的推移，將會有明確定義的設計模式和預構建的AI智能體模板，使得快速構建高性能智能體變得更容易。
我們確定的一些成功因素包括：
• 欲速則不達。如果你有成熟的實施方法、過程驅動的變革、數據治理和元數據管理，你將更快地交付結果。即使你的企業感覺還沒有準備好實施AI智能體，那么現在也是開始實踐這些最佳實踐的時候了。
• 一切從過程開始。使用UPN過程圖就這些過程達成共識，詳細到足以讓你使用指令和動作來設計AI智能體。跳過這一步，通過反復試驗和迭代來得到一個可接受的AI智能體，將花費更多時間，打擊你的信心，并導致你失去高層的支持。
• 從小處著手，放眼大局。構建AI智能體將是一個迭代的過程。專注于范圍狹窄的用例來積累經驗，然后，隨著信心的增強，擴展AI智能體的能力。你從第一個AI智能體中學到的東西與ROI一樣重要。
• 采用可重復的方法。為企業大規模構建AI智能體就像任何其他技術驅動的變革一樣，它需要一種經過驗證、可重復的方法，這使得AI智能體能夠快速交付，滿足真正的業務需求，并具有所需水平的治理。記住，AI智能體是你的品牌大使。
• AI智能體可以幫助構建AI智能體。我們設計了一個可重復的實施周期，這種標準化使我們能夠構建能夠加速實施周期的AI智能體。AI智能體可以構建初稿，但你的專業知識仍然至關重要。
• 啟用工具。對于任何大規模的變革，你都需要一個平臺來幫助管理。AI智能體需要被規劃、設計、構建、訓練、部署和監控。由于它們會重用數據和功能，因此它們還需要被集成到你的核心系統中。
AI智能體可能會像20多年前從本地部署轉向云端一樣，對應用程序的交付及其底層商業模式產生顛覆性影響。那些已經具備良好基礎的企業——擁有清晰理解的過程、強大的數據治理和有效的元數據管理——將處于最有利的地位。
但他們需要傾身投入，探索可能性的藝術。任何企業都不能以合規、數據質量或風險為借口而置身事外。未來的贏家已經起步，他們正在試點、實驗和學習。他們正在加速前進，而那些可能永遠也趕不上的人將被甩在后面。
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