通过AI Agent重新定义自动化
NVIDIA工程和AI基础设施高级总监Bartley Richardson认为，企业自动化的未来在于AI Agent的智能协作，这些Agent能够自主地进行推理、规划和执行复杂的任务。他强调，这种转变需要从根本上重新思考技术如何在组织中进行交互并传递价值。他指出，Agentic AI代表了自动化的下一个演变，能够使企业达到前所未有的效率和创新水平。
Richardson将Agentic AI不仅仅视为一种技术进步，而是一种自动化方法的范式转变。他认为，Agentic AI的核心思想是将自动化扩展到以前对于传统的基于规则的系统来说过于复杂或动态的场景。这些系统被设计用于感知其环境、推理目标并采取行动以实现这些目标，从而随着时间的推移进行学习和适应。
在这些高级系统的核心，AI推理模型扮演着至关重要的角色。Richardson强调，这些模型经过训练以“大声思考”，使其能够阐明其推理过程并做出更好的规划决策。这种能力对于需要解决问题和做出决策的复杂任务至关重要。
推理模型的力量
Richardson将这些AI模型的推理过程比作与同事或家人进行的头脑风暴会议。这些模型可以分析情况、产生潜在的解决方案并在采取行动之前评估其有效性。这种“大声思考”的方法可以提高透明度并促进AI Agent与人类用户之间的协作。
NVIDIA的Llama Nemotron模型的独特之处在于其灵活性。用户可以在同一模型中打开或关闭推理，从而针对特定类型的任务优化性能。这种适应性使该模型非常适合从客户服务到供应链管理的各种应用。
驾驭多供应商格局
在现代IT环境中，企业通常会发现自己与众多供应商和技术合作。Richardson承认了这一现实，并强调组织很可能会同时运行来自各种来源的AI Agent系统。因此，挑战在于确保这些不同的系统可以无缝地互操作。
Richardson指出，成功的关键在于发现如何让这些Agent以连贯的方式协同工作，从而为员工提供统一的体验。这需要仔细的计划和执行，重点是建立通用的协议和标准。
AI-Q蓝图：成功的框架
为了应对开发和部署Agentic AI系统所面临的挑战，NVIDIA创建了AI-Q蓝图。该蓝图为构建能够自动执行复杂任务、打破运营孤岛并提高整个行业效率的AI Agent提供了一个全面的框架。AI-Q蓝图利用开源的NVIDIA Agent Intelligence（AIQ）工具包，使团队能够评估和分析Agent工作流程、优化性能并确保Agent、工具和数据源之间的互操作性。
通过提供标准化的Agent开发方法，AI-Q蓝图有助于降低复杂性并加快部署速度。它还有助于不同团队和组织之间的协作，使他们能够分享最佳实践并在彼此的工作基础上进行构建。
实际影响：优化工具调用链
Richardson强调了AI-Q蓝图的实际好处，并指出客户通过优化其工具调用链获得了显着的性能提升。工具调用链是AI Agent为完成特定任务而采取的一系列操作。通过使用AI-Q分析和优化这些链，客户已经能够实现高达15倍的加速。
这种程度的性能改进会对业务运营产生巨大的影响，从而降低成本、缩短响应时间并释放人力资源以专注于更具战略意义的活动。它还强调了拥有正确的工具和框架来支持Agentic AI系统的开发和部署的重要性。
设定现实的期望
虽然Agentic AI具有巨大的潜力，但Richardson告诫不要抱有不切实际的期望。他强调这些系统并不完美，并且难免会犯错误。但是，他认为，即使Agentic系统仅完成任务的60％、70％或80％，它仍然可以提供显着的商业价值。
Richardson强调现实的期望对于确保组织以清晰地理解其潜力和局限性的方式来对待Agentic AI至关重要。通过设定可实现的目标并专注于实际应用，企业可以最大限度地发挥该技术的优势，同时避免失望。
Agentic AI日益增长的重要性
Agentic AI代表了人工智能领域的重大进步，它有可能使复杂任务自动化、改善决策制定并推动各行业的创新。但是，要充分发挥Agentic AI的潜力，需要仔细的计划、对互操作性的关注以及拥抱新的自动化方法。
随着AI技术的不断发展，Agentic AI有望成为寻求获得竞争优势的企业的越来越重要的工具。通过采用该技术并利用NVIDIA等公司提供的框架和工具包，组织可以释放新的效率、生产力和创新水平。
实施AI Agent系统的关键考虑因素
有效实施AI Agent系统需要仔细考虑以下几个因素，包括：
- 定义明确的目标： 在部署AI Agent之前，必须清楚地定义它们旨在实现的目标。这包括确定Agent将要自动执行的特定任务、用于衡量其成功的指标以及它们将支持的总体业务目标。
- 确保互操作性： 在多供应商环境中，至关重要的是要确保来自不同来源的AI Agent可以无缝地互操作。这需要建立通用的协议和标准，以及实施用于交换数据和协调行动的机制。
- 监控性能： 部署AI Agent后，重要的是要不断监控其性能并确定需要改进的领域。这包括跟踪诸如准确性、效率和成本节省之类的指标。
- 提供培训： 人工员工可能需要培训才能有效地与AI Agent交互和管理AI Agent。这包括学习如何将任务委托给Agent、审查其工作并提供反馈。
- 解决伦理问题： 随着AI Agent变得越来越自主，重要的是要解决伦理问题，例如偏见、公平性和透明度。这包括确保Agent接受多样化数据集的培训，并且其决策过程可以解释。
与AI Agent一起工作的未来
AI Agent的兴起有可能改变工作的未来，使日常任务自动化、使人工员工能够专注于更具创造性和战略性的活动，并在人与机器之间创造新的协作机会。但是，要实现这一潜力，需要采取积极的方法来管理过渡。这包括：
- 投资于教育： 为了使工人为不断变化的工作市场做好准备，至关重要的是要投资于侧重于诸如批判性思维、问题解决能力和创造力等技能的教育和培训计划。
- 创建新的职位： 随着AI Agent使现有任务自动化，将会出现新的职位，要求人们管理、维护和改进这些系统。
- 促进协作： 未来最成功的工作场所将是那些促进人与AI Agent之间协作的工作场所，从而利用彼此的优势来实现共同目标。
- 解决职位流失问题： 重要的是要解决由AI自动化造成的职位流失的可能性。这可能包括为流离失所的工人提供再培训机会，以及探索诸如普遍基本收入之类的政策。
克服Agentic AI开发中的挑战
开发和部署成功的Agentic AI系统面临着一些挑战。其中一些最重要的包括：
- 复杂性： Agentic AI系统通常很复杂，需要在机器学习、软件工程和机器人技术等多个领域具有专业知识。
- 数据要求： 训练AI Agent需要大量高质量的数据。这些数据可能难以获取或可能有偏差，从而导致不准确或不公平的结果。
- 互操作性： 确保来自不同来源的AI Agent可以无缝地协同工作可能具有挑战性，尤其是在多供应商环境中。
- 信任和安全： 建立对AI Agent的信任对于广泛采用至关重要。这需要确保Agent可靠、安全和透明。
- 伦理问题： 随着AI Agent变得越来越自主，重要的是要解决伦理问题，例如偏见、公平性和问责制。
成功实施Agentic AI的策略
为了最大限度地提高Agentic AI的成功几率，组织应考虑以下策略：
- 从小处着手： 从小规模的试点项目开始，以测试和完善Agentic AI系统，然后再大规模部署它们。
- 专注于高价值用例： 确定提供最大商业价值潜力的用例，例如使日常任务自动化或改善客户服务。
- 建立强大的团队： 组建一个在机器学习、软件工程和其他相关领域具有必要专业知识的团队。
- 投资于数据质量： 确保AI Agent接受代表真实世界的高质量数据培训。
- 优先考虑互操作性： 选择与现有IT系统兼容并支持开放标准的AI Agent解决方案。
- 密切监控性能： 不断监控AI Agent的性能，并根据需要进行调整以优化结果。
- 积极解决伦理问题： 制定政策和程序来解决伦理问题，例如偏见、公平性和透明度。
AI对各个行业的影响
Agentic AI有望彻底改变各个行业，包括：
- 医疗保健： AI Agent可以协助医生和护士完成诸如诊断、治疗计划和患者监测之类的任务。
- 金融： AI Agent可以自动执行诸如欺诈检测、风险管理和客户服务之类的任务。
- 制造业： AI Agent可以优化生产过程、提高质量控制并预测设备故障。
- 零售： AI Agent可以个性化客户体验、优化定价和管理库存。
- 交通运输： AI Agent可以优化交通流量、提高安全性并自动执行驾驶任务。
底线：拥抱自动化的未来
正如Bartley Richardson正确指出的那样，Agentic AI代表了自动化的范式转变。通过采用该技术并应对与其实施相关的挑战，组织可以释放新的效率、生产力和创新水平。