自动化与人工智能代理的差异：
自动化遵循一组预定义的规则来完成任务，不仅快速、一致，而且可预测。而人工智能代理可以自主运行：能够推理、适应并根据动态输入做出决策。系统的自主性越高，管理就越灵活，同时也越复杂。
“人工智能代理”一词已成为一个包罗万象的标签，涵盖从简单聊天机器人到复杂的自主自治系统等。但并非每个智能工具都符合真正代理的标准。对于企业领导者来说，核心问题在于：何时需要真正自主的人工智能代理，何时使用高级自动化就足够了？ 其答案对 ROI、实施复杂性和长期治理有着重大影响。选择合适的工具意味着要在业务需求、技术能力和组织准备程度之间取得平衡。
AWS 生成式人工智能创新中心
AWS 生成式人工智能创新中心是一个由科学和战略专家组成的全球团队，致力于将人工智能转化为切实的商业价值。这包括为关于实施方案及代理应用时机的明智决策提供支持。本文提供了来自生成式人工智能创新中心的指导，帮助您的团队：
- 将业务需求与合适的人工智能解决方案相匹配
- 区分真正的代理与复杂的自动化工具
- 基于所需的自主级别和组织准备程度规划人工智能代理实施策略
- 创建与解决方案复杂性相一致的治理框架
人工智能代理谱系：从自动化到自主
可将代理自主性视为一个谱系 – 从简单脚本到独立系统。关键区别在于这些系统的决策方式。可以为真正的代理设定目标，要求其进行推理和动态调整，而非代理解决方案则遵循预定义的路径，即使由高级人工智能提供支持。
部分自主代理能独立运行来实现指定目标，并根据情况调整工具使用和策略，而真正的代理则代表了能力的重大飞跃。在最高层级，完全自主的代理能设定自身目标、按需创建工具并从结果中学习。这种从严格自动化到自主决策的演进过程，定义了领导者必须驾驭的技术版图。
决策框架：何时部署人工智能代理
成功实施人工智能的关键不在于部署最先进的解决方案，而在于为具体业务挑战选择合适的工具。考虑以下四个因素：
1
自主性要求：
从基本的大型语言模型（LLM）链（遵循固定的人工智能操作顺序的非代理解决方案）到完全自主的代理，您可以选择适当的独立级别。后者在最少的监督下运行，设定自身目标，并按需创建工具。但是，完全自主代理的自由度并非总是可取或必要的。 请通过下方与 HERE Technologies 和 Druva 的案例研究，深入了解自主代理的最佳使用案例。
2
任务复杂性：
高级工具使得代理在各行业更易普及，其灵活性使其能处理最复杂的任务（例如跨多个大型数据集进行推理）。生成式人工智能创新中心的最佳实践是尽力寻找最简单且可行的解决方案，需要绝对可预测性的关键应用可能更适合采用传统自动化。
3
延迟：
代理操作需要调用多个 API 并执行多个推理步骤，相比基础自动化会带来显著的延迟。对时间敏感的应用若需要近实时的响应，则可能需要替代解决方案。
4
ROI 考量：
评估您的人工智能投资，包括成本节省、效率提升和可扩展性潜力。 综合考虑基础设施（资本与运营）、推理、DevOps、人工监督和使用方面的完整支出。多代理系统尽管效率极高，但与更基本的解决方案相比，这些成本可能会增加 5-10 倍。
风险与治理考量
尽管代理与其他人工智能系统有一些共同的合规要求，但其独立决策能力需要额外监督。为了帮助理解这一概念，可以将其视为管理员工团队与维护自动化设备之间的区别——两者都需要监督，但方式与需求存在根本不同。
组织应考虑采取控制措施，例如：
- 清晰的责任界限：知道谁监督每个自主系统
- 明确的边界和安全访问控制：为自主操作设定明确的限制，包括对相应数据的访问权限
- 人工监督应与代理自主水平相匹配：独立性越强，需要的监控越复杂
- 身份与授权流程：管理并验证代理对企业数据和工具的访问权限，以确保安全性和责任明确。
- 对代理决策与行为进行全面的审计跟踪记录：不仅要了解发生了什么，还要了解原因
尽管治理结构会增加间接成本，但它们对于长期实施规划至关重要。监督力度必须随任务复杂度和自主程度同步调整。
代理式人工智能的现实应用：从理论到实践
最近的两个客户示例说明了代理与非代理解决方案何时可以满足特定的业务需求：
简化流程：HERE Technologies
生成式人工智能创新中心与定位和地图解决方案领军企业 HERE Technologies 合作，开发了一款人工智能编程助手，可将自然语言转换为 HTML 和 JavaScript 代码，帮助开发人员在其网络中调用合适的 API。该团队选择了更精简的顺序式人工智能方案而非自主代理，关键原因有两个：需要保持结果一致性，以及快速响应以为用户提供编码建议。
该解决方案采用 Amazon Bedrock 按固定序列运行：管理对话、验证请求、查找相关文档及生成代码。事实证明，这种方法很成功，准确率达 87.5％，响应时间在 23.5 秒以内。这进而缩短了新编码员入职培训时间和新功能交付周期，证明了当流程需要可预测且快速时，结构化方法具有卓越表现。
复杂决策：Druva
生成式人工智能创新中心与数据安全领军企业 Druva 的合作需要不同的方案。Druva 面临的挑战是帮助客户识别并应对其基础设施中的数据威胁——这项任务需要持续的监控和复杂的分析。
由于每种安全威胁可能需要独特的应对措施组合，因此任何一种步骤序列都无法解决所有情况。这需要一个能够理解背景并协调多种专业功能的系统。通过这款多代理协同助手，Druva 的目标是在未来 12 个月内将数据安全问题的平均解决时间缩短 70%，将备份的故障排除时间从数小时加速至 10 分钟以内，并使客户能通过自然语言交互完成 90% 的常规数据保护任务。
为代理式人工智能与自动化寻找合适使用案例
实施代理需要平衡机遇与实用性。成功源于与业务目标和组织准备程度一致的周密整合。
从小处着手，通过针对性实施让组织逐步学习和适应。随着团队获得经验并建立起信心，可在保持适当控制的同时扩展至更复杂的使用案例。一旦奠定好基础（明确的业务目标、恰当的管理机制以及审慎的实施方案），像 Amazon Bedrock AgentCore 这样的工具就可以帮助组织管理这一过渡。
并非每个人工智能解决方案都需要是（或应该是）完全自主的代理。有时，精心设计的自动化工具是更优的选择。通过理解这些差异并遵循审慎的方法，领导者可以实施能实质性变革运营的解决方案，同时恰当管理风险。这正是生成式人工智能创新中心致力于确保客户从其人工智能解决方案（无论是代理与否）中获得切实商业价值的原因。
作者
由 Jared Kramer、Gan Luan、Anurag Bhagat、Guillermo Tantachuco、Suraj Haradagatti 和 Sri Elaprolu 共同撰写