在科技日新月異的今天，一個名為自主式AI的新星正在冉冉升起，它以其獨特的魅力和無限的潛力，讓人們對未來充滿了遐想。自主式AI，這種能夠獨立行動、自主決策的人工智能，正悄然改變著企業的運營模式，預示著軟件應用的新紀元即將到來。
要點：
動態AI生態系統：軟件應用正從靜態、單一的模式轉變為動態、由AI驅動的生態系統，無縫集成各種業務需求。
自主式AI顛覆：企業利用AI優化業務的同時，自主式AI系統或將抵消SaaS應用的增長勢頭。
自主式AI：并非新事物，卻煥發新生。
自主式AI并非橫空出世的新概念，其根源可追溯至20世紀50、60年代的AI研究初期。那時，科學家們致力于創建能模仿人類決策的程序。隨著機器人技術和計算機視覺的進步，80、90年代的機器開始具備類似智能體的特性。AI聊天機器人的出現，更是展示了AI自主與客戶互動的潛力，盡管那時的它們還僅限于使用模式匹配和決策樹來模擬對話。
2024年，科技企業家Andrew Ng為自主式AI注入了新的活力。作為Google Brain的聯合創始人、百度的首席科學家及斯坦福大學的兼職教授，Ng一直致力于AI領域，推動了一些最具雄心的AI項目，并贏得了計算機科學領域的極高尊敬。他預測，未來幾年，AI智能體將成為科技領域的焦點，對AI進步的貢獻將遠超擴大大型語言模型本身。
LLM與AI智能體：相似卻不同
如今，我們只需幾秒鐘就能用AI生成對提示的復雜回應，提供關鍵見解。以往需要數小時研究和綜合的內容，現在通過深思熟慮的提示即可實時完成，然而，LLM(大型語言模型)的回應是線性的，即“零樣本”從頭到尾提供答案，缺乏異步或迭代操作。
相比之下，AI智能體不僅能生成內容，還能與環境互動、對變化做出反應，并在極少人工指導下完成任務。LLM無法實時適應或學習，主要依賴訓練期間學到的模式，而AI智能體則能解釋物理環境，對周圍環境做出反應。
AI智能體：設置即忘，獨立行動
AI智能體能夠在沒有人類持續輸入的情況下獨立行動，執行一種“思維鏈”，即在不同系統和流程之間進行復雜的協調和迭代。這意味著智能體能將復雜的工作流程分解為一系列中間步驟，促進額外分析，然后綜合成一個連貫的答案或結果。就像一個無需人類控制器操作的機器人，根據周圍環境決定下一步行動。
AI智能體提供的能力超出了LLM的范疇，它們連接了各種數據源和工具來協調決策，實現了LLM無法單獨匹配的功能。例如，LLM只能根據提示生成文本，而AI智能體則能獲取生成的輸出，分析額外數據，并執行一系列動作序列以完成更廣泛的目標或任務。
AI智能體VS聊天機器人：誰更勝一籌?
AI智能體比傳統的AI聊天機器人更復雜。聊天機器人主要設計用于回答預定義的問題或遵循設定的腳本，而自主式AI則能分析信息、從數據中學習，并根據上下文做出決策以實現目標。傳統的AI聊天機器人基于規則，限制了它們的主動性和自主能力;而自主式AI系統則能監控市場趨勢，識別潛在機會，并基于定價和其他預定標準自動做出產品購買決策。
可以說，自主式AI是GenAI的下一階段進化。
自主式AI的核心組件：任務導向，自主行動
自主式AI系統以任務和目標為導向，一旦啟用，就能自主行動、做出決策。它們具有適應性，能隨時間從經驗和行動中學習。AI智能體能像人類團隊一樣協作完成任務，通常采用模塊化設計，通過分配專門任務給子智能體并協調結果來解決復雜問題。
自主式AI系統通常包括智能體架構、環境接口、任務管理、通信協議和學習機制等核心組件。隨著專門設計的軟件平臺的出現，這些組件變得易于獲取，旨在簡化AI智能體的創建、部署和管理。
自主式AI系統：比基本LLM更強大
以客戶貸款流程為例，自主式AI系統能自主管理整個流程，超越典型機器人流程自動化(RPA)工具的功能。它能分析客戶的財務歷史，預測未來現金流，調整還款條件，分析市場利率，并主動為客戶提供最合適的貸款產品。這一切都在實時發生，無需手動干預。
在自動化客戶服務請求方面，AI智能體也比傳統AI聊天機器人更高效。它們不僅能響應客戶查詢，還能自主管理復雜的互動，并引導客戶完成各種流程。AI智能體能實時適應情況，預測客戶的下一步行動，并在客戶提出請求之前提供相關信息，減少客戶互動中的摩擦，創造更順暢、更高效的服務體驗。
自主式框架：推動AI創新的加速器
自主式AI框架為開發人員提供了預構建的組件、數據模型和工具，簡化了復雜AI智能體系統的創建過程。這些框架加速了開發、促進了標準化，并增強了AI的可擴展性和可訪問性。
2023年底至2024年全年，眾多主體式AI框架如雨后春筍般涌現。這一領域仍在快速發展，但已經出現了一些引人注目的框架，如LangGraph、CrewAI、Microsoft AutoGen、FlowiseAI和OpenAI Swarm等。
LangGraph：由LangChain開發者推出，提供模塊化框架，用于構建能執行復雜任務工作流的LLM驅動智能體。
CrewAI：Andrew Ng支持的開源框架，允許創建AI團隊，共同協作完成復雜任務。
Microsoft AutoGen：開源編程框架，用于構建AI智能體，并促進多個智能體之間的協作。
FlowiseAI：開源低代碼工具，供開發人員構建定制化的LLM編排流程和AI智能體。
OpenAI Swarm：實驗性輕量級框架，旨在簡化多智能體工作流的創建。
在選擇主體式AI框架時，需考慮流處理、人機協作、時間旅行、記憶、低代碼能力和語言支持等關鍵因素。
主體式設計模式：增強AI智能的秘訣
主體式AI使用了一類設計模式，這些模式側重于AI智能體如何做出決策并與環境互動。以規劃一次旅行為例，AI智能體需要考慮旅行日期、目的地、住宿、交通和活動等因素，生成包含邏輯步驟的詳細行程。
主體式AI中的關鍵設計模式包括：
反思：迭代精煉的過程，用于審查或批判LLM響應的輸出，提高準確性和可靠性。
工具使用模式：允許LLM與外部系統、API或資源交互，擴展LLM的能力。
推理或規劃設計模式：LLM自主決定執行任務所需的步驟序列。
多智能體協作模式：在共享環境中調度多個智能體進行協作或競爭，以實現特定目標。
自主式AI動態下的商業應用前景：進化而非滅絕
那么，這一切對企業商業應用的未來意味著什么呢?它們的未來是否岌岌可危?其實，軟件應用將呈現出截然不同的面貌。
在自主式AI時代，商業應用很可能會開始融合。傳統SaaS應用由數據倉庫、業務邏輯層和流程驅動的前端組成，而未來應用將不再像今天這樣孤立存在。企業需要花費大量精力來集成和關聯來自不同SaaS提供商的SaaS應用，以運營其核心業務流程。然而，這些核心企業業務流程往往跨越企業中的多個SaaS解決方案，增加了集成的復雜性和努力。
從傳統SaaS到AI驅動系統的轉變正在發生。傳統SaaS通常側重于靜態、預定義的工作流，需要定制才能更改。而主體式架構則由能夠動態適應和學習的AI模型補充，邏輯將轉移到AI或決策層，業務邏輯被壓縮到智能體中。現在，AI智能體將負責編排工作，直接與數據倉庫交互，并在有限的人工干預下自主做出決策。
AI智能體作為商業應用的新界面，可能會使整個交互模型從流程和表單驅動的體驗轉變為語音指令驅動。例如，啟動銷售活動可能就像提供一組指令一樣簡單：“給我一份過去90天內與我做過業務的前20名客戶的列表，并向他們發送新購20%折扣的促銷優惠。”在后臺，智能體將與CRM系統中的記錄、營銷和活動工具協作，幾乎零接觸地激活這次活動。
最初，傳統SaaS應用并不會消失，但它們可能會變成“無頭”的，即隨著智能體成為主要用戶界面，交互模型會發生變化。然而，一旦AI層開始運行，企業就可以考慮整合后端，以鞏固成一個統一的企業倉庫。AI智能體與后端無關，因此它們與特定的企業應用沒有耦合，這在企業架構中創造了巨大的自由度。
SaaS的未來：進化之路
我們可能不會很快看到“SaaS的滅亡”，但軟件交付向更智能、更靈活和更自適應系統的進化已經到來。對于傳統SaaS和遺留ERP平臺而言，這標志著從靜態、單體的軟件向動態、AI驅動的生態系統轉變，這些生態系統能夠與多樣化的業務需求無縫集成。軟件應用的未來將取決于它們如何快速適應這些趨勢，以提供更大的價值、效率和適應性。
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