是 人工智能代理 仅仅是 生成式人工智能 迄今为止开展的项目？答案是否定的。现在的重点不再是通过单一的使用案例进行局部优化，而是彻底重塑核心业务流程，以获取切实和可衡量的价值。.
代理不是改头换面的助理。助理可以回答问题或生成内容。而代理的目标是实现特定的业务目标、做出决策、与系统交互并执行操作。它维护状态，管理异常，并在达到极限时升级。这种区别不是表面现象：代理的目的不是 “回答”，而是 加工.
从 GenAI 到 Agentic AI：范式转变
的方法 人工智能代理 标志着与以前的 GenAI 浪潮，这往往是在逐个使用的基础上以零散的方式解决的.
辩论正从 “概念领域转向 大型企业的运营现实,最近，Orange、SNCF Voyageurs 和 Beaumanoir 集团等公司就证明了这一点。如今，这个问题 ”由高层 “处理，直接由执行委员会（Comex）负责，由总经理或首席转型官发起。最近，Orange、SNCF Voyageurs 和 Beaumanoir 集团等公司都证明了这一点。如今，这个问题 ”由高层 “处理，直接由执行委员会（Comex）负责，由总经理或首席转型官发起。.
这种规模上的变化意义重大。Artefact 公司合伙人兼生成式人工智能负责人哈南-瓦赞（Hanan Ouazan）认为，这代表着一种真正的模式转变。我们的目标不再是循序渐进地改进算法，而是重新思考并自动化端到端的流程，以产生直接、可衡量的结果。 投资回报率.
Hanan Ouazan 还指出了以往方法的局限性：“即使你在本地对算法进行了强力优化，它仍然是本地的。你还依赖于流程的许多其他方面，而这些方面对于实现最终投资回报率也非常重要”。通过关注整个流程，Agentic AI 有望克服孤立优化带来的 “令人失望的效果”。.
代理人工智能还打破了传统的自动化。自动化执行一系列确定的任务。而代理化则引入了仲裁、控制、解释环境和调整路径以实现目标的能力。我们谈论的不再是一个固定的工作流程，而是一个能够 导航 业务流程。.
确定方向：企业调整的 “为什么、在哪里、怎么做 ”方法
要实现这样的雄心壮志，必须有一个明确的战略框架。为了构建这一转变，专家提出了一个简单而有力的方法框架："战略框架"。 “为什么、在哪里、怎么做 ”三联画. .该方法包括依次回答三个基本问题，以调整整个组织。.
- 为什么“：确定高级战略目标。. 这一步骤确定了目标的规模，并证明了必要投资的合理性。这个 “为什么 ”可以有多种形式，如 SNCF Voyageurs 以客户为中心的 ’指南针 “或 Beaumanoir 优先考虑眼前的 ”为什么“。“专业效率”的团队。.
- 何处“：确定比赛场地。. 一旦确定了目标，公司就会选择能够最有效地获取价值的优先职能和流程。.
- 如何“：确定具体手段。. 这包括建立支持转型的技术平台、管理和组织结构。这种管理至关重要： 人工智能代理 这就需要明确谁来定义业务规则、谁来监督代理以及谁来授权敏感行动。.
与技术相比，这些组织决策更有助于扩大规模。该框架可确保该计划牢牢扎根于公司战略之中。.
选择战斗：确定先决条件和合格程序
一个 人工智能代理 项目取决于对三个基本先决条件的严格评估：
- 流程知识： 当务之急是对当前的业务活动进行清晰的规划，因为 “纸面上的流程与公司实际运作的流程之间 ”往往存在着巨大的差距。财务或法律等职能部门的 “主权 ”利害关系需要严格的文件记录，这些部门往往是更有利的起点。.
- Data 和信息系统成熟度： 自动化经常会遇到设计上不具备互操作性的传统系统。代理不仅要能读取信息，还要能写入信息以执行操作，这就要求系统具有开放性。这种能力需要一个精确的架构：协调器、上下文存储器、业务系统连接器和监督层。我们的目标是增加一个横向的 “神经系统”，将流程和信息系统（IS）联系起来，而不是重新发明已有的东西。.
- 组织成熟度： 能够监督新流程、整合人工干预的结构（“......"）。“圈内人“），管理变革是不可或缺的。.
考虑到这三个方面对于顺利开展部署工作至关重要。.
务实的部署路线图
一旦确定了符合条件的流程，部署方法就应坚决务实。.
第一步是通过权衡潜在价值（预期收益）与转型复杂性（技术、人力、组织），确定流程的优先次序。然后，一个关键步骤是在 “理想世界 ”中不受任何限制地重写目标流程，随后衡量与现实的差距。.
然而，Hanan Ouazan 警告说要警惕一个重大陷阱：“试图立即重现明天的进程”。这种做法注定会失败。最佳做法是 “分块 ”构建路线图，从最容易获取的价值领域开始。.
Oney 提供了一个代理概念验证的具体例子：BPCE 子公司的具体目标是 “简化个人贷款认购流程”。他们没有重新发明一切，而是从自动分析 42 份所需文件开始。仅此一步，就为整个流程节省了三天时间，并带来了立竿见影的收益。.
这种循序渐进的方法可以确保项目的顺利进行，但并不能消除所有障碍。实地观察到的反模式包括：在明确流程之前就建立代理，在没有保障措施的情况下给予关键代理过大的自由度，或假设代理将 “取代 ”某个角色而无需重新组织。反之，在需要持续监督和调整的情况下，将代理想象成一个成品，这也是另一个陷阱。.
技术之外的挑战：管理、传统和工具成熟度
人工智能代理 项目面临的挑战远远超出了纯粹的技术框架。.
其一是工具的发展极为迅速，Hanan Ouazan 将其比喻为 “试图给以 300 公里时速驶过的 TGV 拍照”。将赌注押在仍在建设中的技术上是有风险的，因此明智地 “选择你的战斗 ”非常重要。.
第二个主要障碍是组织问题。. 流程转型 这些举措本质上是横向的，与 “人人自危 ”的孤岛式组织有正面冲突。正如法国国家铁路公司（SNCF Voyageurs）面临的 ’覆盖整个组织 “的挑战所表明的那样，如果没有最高层的明确授权，这些举措是注定要失败的。.
最后，当前工具的成熟度也令人担忧。Artefact 专家认为，企业聊天机器人等解决方案与针对专家档案的复杂开发平台之间存在 “巨大差距”。Hanan Ouazan 认为需要 “低代码 ”工具 使企业用户能够创建代理，以及与模型无关的 “端到端 ”监管平台。.
代理互操作性和监督标准
至于代理对代理（A2A）或 MCP 等协议，它们仍处于早期阶段，市场显然还不够成熟。这位专家指出，使用各种模型（Mistral、OpenAI、Google、Azure）的 CAC40 播放器目前无法监控其所有系统。他认为，供应商非常期待解决以下问题 互操作性 和大规模管理。它们必须能够提供 “以可靠和稳健的方式扩大代理建设规模 ”的解决方案，并允许“可靠的治理”这些制剂。.
由于缺乏统一的协议和监管平台，企业目前要么被迫下 “重注”（将一切押在单一模式上），要么被迫管理 “接口”，这严重限制了企业的扩展能力。主要的技术挑战在于缺乏标准和成熟的管理解决方案，无法实现来自多个供应商的代理的互操作性和监管。.
在未来的 12-24 个月内，市场格局将发生迅速变化：将出现 低代码平台 在这一过程中，我们发现了许多新的挑战，包括：商业用户的专用性、交易连接器的标准化、可观察性功能的加强，以及直接集成到日常工具中的专业代理的出现。.
问题将不再是 “是否可行？”，而是 “应转变哪一系列流程，以及如何对其进行有效监督？.
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