以 AI Agent 重新定義自動化
NVIDIA 工程和 AI 基礎設施資深總監 Bartley Richardson 認為，具備推理、規劃和自主執行複雜任務能力的 AI Agent 之間的智能協作，是企業自動化的未來。這種轉變需要從根本上重新思考技術如何介面及在組織中交付價值。他強調，Agentic AI 代表了自動化的下一個演進階段，使企業能夠實現前所未有的效率和創新水準。
Richardson 將 Agentic AI 不僅視為一種技術進步，而且視為一種自動化方法中的典範轉移。他認為，Agentic AI 背後的核心思想是將自動化擴展到以前對於傳統基於規則的系統而言過於複雜或動態的場景。這些系統旨在感知環境、推理目標，並採取行動以實現這些目標，隨著時間的推移進行學習和調整。
在這些先進系統的核心中，AI 推理模型扮演著關鍵角色。Richardson 指出，這些模型經過訓練可以「大聲思考」，使它們能夠闡明其推理過程並做出更好的規劃決策。這種能力對於需要解決問題和做出決策的複雜任務至關重要。
推理模型的力量
Richardson 將這些 AI 模型的推理過程比作與同事或家人進行的集思廣益會議。這些模型可以分析情況、產生潛在的解決方案，並在採取行動之前評估其有效性。這種「大聲思考」的方法可以實現透明度，並促進 AI Agent 和人類使用者之間的協作。
NVIDIA 的 Llama Nemotron 模型的獨特性在於其靈活性。使用者可以在同一模型中開啟或關閉推理，從而針對特定類型的任務優化效能。這種適應性使這些模型非常適合從客戶服務到供應鏈管理的各種應用。
駕馭多供應商環境
在現代 IT 環境中，企業經常發現自己與眾多的供應商和技術合作。Richardson 承認了這種現實，並強調組織可能會同時運行來自不同來源的 AI Agent 系統。那麼，挑戰在於確保這些不同的系統可以無縫地互通。
Richardson 指出，成功的關鍵在於發現如何讓這些 Agent 以連貫的方式協同工作，從而為員工提供統一的體驗。這需要仔細的計畫和執行，重點是建立通用的協定和標準。
AI-Q 藍圖：成功的框架
為了應對開發和部署 Agentic AI 系統的挑戰，NVIDIA 建立了 AI-Q 藍圖。此藍圖提供了一個全面的框架，用於構建可以自動執行複雜任務、打破營運孤島並提高跨行業效率的 AI Agent。AI-Q 藍圖利用開源的 NVIDIA Agent Intelligence (AIQ) 工具包，使團隊能夠評估和分析 Agent 工作流程、優化效能，並確保 Agent、工具和資料來源之間的互通性。
透過提供標準化的 Agent 開發方法，AI-Q 藍圖有助於降低複雜性並縮短部署時間。它還有助於不同團隊和組織之間的協作，使他們能夠分享最佳實踐並在彼此的工作基礎上構建。
實際影響：優化工具調用鏈
Richardson 強調了 AI-Q 藍圖的實際優勢，並指出客戶透過優化其工具調用鏈來實現了顯著的效能提升。工具調用鏈是 AI Agent 為完成特定任務而採取的一系列動作。透過使用 AI-Q 分析和優化這些鏈，客戶能夠實現高達 15 倍的加速。
這種程度的效能改進可以對業務營運產生巨大影響，降低成本、縮短回應時間，並釋放人力員工以專注於更具策略性的活動。它也強調了擁有正確的工具和框架來支援 Agentic AI 系統的開發和部署的重要性。
設定切實的期望
雖然 Agentic AI 具有巨大的潛力，但 Richardson 告誡不要抱有不切實際的期望。他強調，這些系統並不完美，並且不可避免地會犯錯。然而，他認為，即使 Agentic 系統只能完成任務的 60%、70% 或 80%，它仍然可以提供顯著的商業價值。
Richardson 對切實期望的強調對於確保組織以清晰的理解其潛力和局限性來處理 Agentic AI 至關重要。透過設定可實現的目標並專注於實際應用，企業可以最大限度地提高這項技術的效益，同時避免失望。
Agentic AI 日益增長的重要性
Agentic AI 代表了人工智慧領域的重大進步，提供了自動執行複雜任務、改善決策制定以及推動跨行業創新的潛力。然而，要充分實現 Agentic AI 的潛力，需要仔細的計畫、對互通性的關注以及接受自動化新方法的意願。
隨著 AI 技術的不斷發展，Agentic AI 有望成為尋求獲得競爭優勢的企業日益重要的工具。透過採用這項技術並利用 NVIDIA 等公司提供的框架和工具包，組織可以釋放效率、生產力和創新的新水準。
實施 AI Agent 系統的關鍵考量因素
有效地實施 AI Agent 系統需要仔細考量多個因素，包括：
- **定義明確的目標：**在部署 AI Agent 之前，必須明確定義它們旨在實現的目標。這包括識別 Agent 將自動執行的特定任務、將用於衡量其成功的指標以及它們將支援的整體業務目標。
- **確保互通性：**在多供應商環境中，至關重要的是要確保來自不同來源的 AI Agent 可以無縫地互通。這需要建立通用的協定和標準，以及實施設立交換資料和協調行動的機制。
- **監控效能：**部署 AI Agent 後，持續監控其效能並找出需要改進的領域非常重要。這包括追蹤準確性、效率和成本節約等指標。
- **提供培訓：**人類員工可能需要培訓才能有效地與 AI Agent 互動和管理 AI Agent。這包括學習如何將任務委派給 Agent、審閱他們的工作和提供回饋意見。
- **解決道德問題：**隨著 AI Agent 變得越來越自主，解決諸如偏見、公平性和透明度等道德問題非常重要。這包括確保 Agent 接受多樣化資料集的訓練，並且其決策過程是可以解釋的。
AI Agent 的未來工作
AI Agent 的興起有可能改變未來的勞動模式，使例行任務自動化、讓人力員工能夠專注於更具創造性和策略性的活動，並為人機協作創造新的機會。然而，實現這種潛力需要積極主動地管理轉型。這包括：
- **投資教育：**為了讓勞工為不斷變化的就業市場做好準備，必須投資於側重批判性思維、解決問題和創造力等技能的教育和培訓計畫。
- **創造新的職務角色：**隨著 AI Agent 自動執行現有任務，將出現新的職務角色，要求人類管理、維護和改進這些系統。
- **促進協作：**未來最成功的工作場所將是那些促進人與 AI Agent 協作的工作場所，從而利用彼此的優勢來實現共同目標。
- **解決職位流失問題：**解決 AI 自動化可能導致的職位流失問題非常重要。這可能包括為失業勞工提供再培訓機會，以及探索諸如全民基本收入等政策。
克服 Agentic AI 開發中的挑戰
開發和部署成功的 Agentic AI 系統面臨著多項挑戰。其中一些最重要的挑戰包括：
- **複雜性：**Agentic AI 系統通常很複雜，需要機器學習、軟體工程和機器人等多個領域的專業知識。
- **資料需求：**訓練 AI Agent 需要大量高品質的資料。這些資料可能難以獲取，也可能存在偏差，從而導致不準確或不公平的結果。
- **互通性：**確保來自不同來源的 AI Agent 可以無縫地協同工作可能具有挑戰性，尤其是在多供應商環境中。
- **信任和安全性：**建立對 AI Agent 的信任對於廣泛採用至關重要。這需要確保 Agent 可靠、安全和透明。
- **道德問題：**隨著 AI Agent 變得越來越自主，解決諸如偏見、公平性和問責制等道德問題非常重要。
成功實施 Agentic AI 的策略
為了最大限度地提高 Agentic AI 的成功率，組織應考慮以下策略：
- **從小處著手：**在更大規模地部署 Agentic AI 系統之前，從小型試點專案開始，以測試和完善 AI 自動化系統。
- **關注高價值的使用案例：**確定能夠提供最大商業價值的使用案例，例如自動執行例行任務或改善客戶服務。
- **建立強大的團隊：**組建一個在機器學習、軟體工程和其他相關領域具有必要專業知識的團隊。
- **投資資料品質：**確保 AI Agent 使用代表真實世界的高品質資料進行訓練。
- **優先考慮互通性：**選擇與現有 IT 系統相容並支援開放標準的 AI Agent 解決方案。
- **密切監控績效：**持續監控 AI Agent 的績效，並根據需要進行調整，以優化結果。
- **主動解決道德問題：**制定政策和程序，以解決諸如偏見、公平性和透明度等道德問題。
AI 對各個行業的影響
Agentic AI 有望徹底改變各個行業，包括：
- **醫療保健：**AI Agent 可以協助醫生和護士執行諸如診斷、治療計畫和患者監護等任務。
- **金融：**AI Agent 可以自動執行諸如欺詐檢測、風險管理和客戶服務等任務。
- **製造業：**AI Agent 可以優化生產流程、提高品質控制和預測設備故障。
- **零售業：**AI Agent 可以個性化客戶體驗、優化定價和管理庫存。
- **運輸業：**AI Agent 可以優化車流量、提高安全性並自動執行駕駛任務。
底線：擁抱自動化的未來
正如 Bartley Richardson 正確指出的那樣，Agentic AI 代表了自動化中的典範轉移。透過採用這項技術並解決與其實施相關的挑戰，組織可以釋放效率、生產力和創新的新水準。