2026 年，人工智能的重点已从基本实施转向扩展自主系统。Gartner 预计，到 2028 年，三分之一的人工智能生成交互将依赖于自主代理。.
本期内容
- 我们将探讨如何 记忆后训练增强人工智能代理的能力 来主动管理自己的认知状态，从而降低计算成本，同时达到大型模型的精度。.
- 我们最新发布的白皮书《超越离职率预测的人力资源分析：人工智能在人力资源领域的潜在应用》揭示了人力资源负责人如何在员工全生命周期中利用自主代理来 个性化发展和预测缺勤率, 这远远超出了基本的营业额预测。.
- 我们将探讨人工智能对制造业的变革性影响，并重点指出： 预测性维护可减少停机时间 30%, 只要各组织实施强有力的业务管理。.
第一部分——后记忆训练：教代理不仅要检索，还要记住。.
第一部分——后记忆训练：教代理不仅要检索，还要记住。.
Artefact解释说，过去，企业通过昂贵的微调来定制人工智能行为，这需要庞大的计算能力和专业工程师。 维克托-科英布拉, ，合伙人兼 Data 平台与 IT 负责人。随着对话上下文的不断扩展，, 成本呈二次方扩展，模型难以保留相关信息. .传统的解决方案，如检索增强生成或启发式规则，由于依赖于语义相似性或人为设计的僵化逻辑，因此存在不足。. 记忆后培训提供了更方便的选择, 它使用 在训练后阶段进行强化学习，教会模型如何管理自己的认知状态. .代理通过试验和错误来学习何时存储、更新、删除或检索信息以完成任务。. “这种方法所需的计算能力大大降低，使规模较小的组织也能建立功能强大的自主代理”。” 维克多表示。关键的建筑学见解包括：
- 采用后内存训练的小型模型可以 精度可媲美或超过更大的模型 同时减少推理延迟。.
- 代理可以 保持内存大小不变 通过生成内部状态并丢弃以前的上下文。.
- 专门的内存操作使模型能够 以线性复杂度和最小的性能损失处理海量文件.
第二部分——从记忆到导航：将自主代理的应用范围扩展到检索之外。.
第二部分——从记忆到导航：将自主代理的应用范围扩展到检索之外。.
最近在后记忆训练和递归语言模型方面取得的进展，为以下方面提供了一条非常便捷的途径 扩展自主人工智能代理. .过去，组织依靠昂贵的微调或僵化的 RAG 来管理长期环境。而今天，我们可以做到这一点、, 强化学习允许模型通过决定存储、删除或合并什么内容来主动管理自己的记忆状态. 此外，递归语言模型将上下文管理重新定义为一项导航挑战，而非简单的检索任务。. 代理不是被动地接收 data，而是主动探索、过滤并有选择性地读取大量外部内容. .自主人工智能代理在生产中展示了这些概念、, 大幅降低计算成本，不再需要专业的机器学习知识. 正如维克多所指出的，, “能够扩大生产规模的代理商不会是那些拥有最大背景窗口或最昂贵型号的代理商”。” :
- 代理通过以下方式学习内存管理： 试错 而不是昂贵的重量改装。.
- 模型会主动利用外部知识，而不是依赖被动的语义相似性。.
- 这些方法 降低推理成本，防止可靠性下降 在扩展的工作流程中。.
人才分析超越离职率预测：人工智能在人力资源领域的潜在应用。 .
超越离职率预测的人力资源分析：人工智能在人力资源领域的潜在应用.
人力资源部门正在从一个被动的成本中心发展成为一个积极主动的组织价值驱动力。然而，许多公司仍将 data 的使用局限于基本的人员流动预测。. 人力资源领导者必须从被动的仪表盘转变为主动的协调能力 通过在整个员工生命周期中整合机器学习、生成式人工智能和自主代理，从而在员工留任成为问题之前，就预判其需求、实现个性化发展，并优化员工健康状况。:
- 自主人工智能代理正在取代传统的人力资源工单系统，这使得人力资源部门能够 大规模协调无缝的职业旅程.
- 实际应用中可以 预测缺勤情况以节约成本 和 绕过人为偏见 物色不同的领导人才，以实现财务回报。.
- 要成功部署人工智能，需要 健全的道德治理 和严格的技术保障措施，以 保护员工隐私，维护信任. “人力资源领域的人工智能往往被简化为一个单一而熟悉的场景：预测员工流失率。超越传统模式的公司将获得前所未有的竞争优势”。”
人工智能驱动的产业价值链转型。.
人工智能驱动的产业价值链转型。.
Artefact 的 亚历山大-蒂昂-德拉肖梅, Managing Partner和全球领先的公用事业与工业部门，以及 佛罗伦萨-贝内齐特, ，作为合伙人兼全球制造业负责人，探讨了人工智能在工业和制造业领域面临的挑战，以及人工智能要真正成为推动绩效、创新和韧性的动力所需要满足的条件。制造商正面临能源成本上涨、供应链中断以及严格的可持续发展要求。为了适应这些变化，企业正在其运营的各个环节部署人工智能，以实现复杂工作流程的自动化。. “人工智能可用于更好地预测需求和调整供应链”。” 亚历山大表示。尽管存在这些机遇，但data的分散化以及严格的安全要求仍然是重大障碍。要取得成功，必须建立在data质量和运营治理的坚实基础上。正如弗洛伦斯所强调的，, “就像我们今天监控 data 的质量一样，我们也需要监控人工智能代理的质量”。” 从他们的谈话中获得的重要启示
- 预测性维护可以 减少维护成本和停机时间约 30%.
- 人工智能驱动的自动化有望 将加工时间缩短 70 - 75%.
- 部署人工智能需要健全的治理框架来 平衡创新与运营风险和人身安全.
Adopt AI 峰会：探索 2025 年版本的见解。.
Adopt AI 峰会：探索 2025 年版本的见解。.
与 枢纽研究所, ，...... Adopt AI - 大皇宫 2025 报告 总结了去年在大皇宫举行的讨论中的关键经验。随着人工智能从试点阶段迈向工业规模部署，, 报告提炼了全球首席执行官、公众领袖和人工智能先驱的观点. 该报告系统性地阐述了组织如何将愿景转化为实际影响。阅读这份报告，让您的组织掌握峰会上分享的可操作性见解和运营路线图：
- 战略框架 从实验到可衡量的业务价值。.
- 各行业深度解析，重点介绍 具体的人工智能应用案例 横跨 10 个行业
- A 主权路线图 解决欧洲的治理、道德和基础设施问题。.
请预留时间，参加将于12月3日至4日在巴黎举行的2026年Adopt AI——大皇宫峰会！
请预留时间，参加将于12月3日至4日在巴黎举行的2026年Adopt AI——大皇宫峰会！
注册参加 Artefact 即将在法国举办的活动。.
注册参加 Artefact 即将在法国举办的活动。.
Artefact、Data 与 AI 网络研讨会：面向工业的人工智能 参加我们的网络研讨会 Data & AI WebTalks “面向工业的人工智能”，由 Artefact 在以下日期主办 3 月 31 日上午 10 点至 11 点。. 特色 AVEVA 和 Neo4j, 我们将探讨以下主题“工业部门的应变能力、安全性和性能可以托付给人工智能吗？“
Salesforce 独家下班后活动 Artefact 和 Salesforce 邀请您参加以下列主题为中心的独家下班后活动 2026 Agentic 路线图：成功过渡到对话式营销. .我们期待着 4 月 9 日下午 6:00 在 Salesforce 法国办事处与您见面。.
IMAgine Day – 第六季：生成式人工智能与代理智能 4 月 14 日, 橙色 将与 Artefact 一起参加由美国国家科学院（National Science Institute of Sciences）组织的 "IMAgine Day "活动。 创新者联盟. .我们将介绍案例研究：“我的AI助手：为Orange客户顾问提供AI驱动的支持.“
HubForum——“人工智能提升效率”全体会议与大师班 Artefact 将于 4 月 15 日参加 HubForum！欢迎参加我们与……共同举办的全体会议 塞尔维尔, ，以及一场由……主讲的独家大师班 保乐力加. 请使用我们的专属代码注册本次活动： INVITE_ARTEFACT
