作者： Boxu Li
介紹： 商業自動化正在超越僵化的腳本和靜態機器人。傳統的 RPA（機器人流程自動化） 遵循硬編碼規則來處理重複性任務，但在面對複雜性或變化時會遇到困難。這時候就需要 代理化流程 ——由 AI 驅動的過程，讓自主的 AI 代理 在最少的人為干預下做出決策、採取行動並協調任務。與 RPA 的固定指令不同，代理化流程是動態的，可以根據實時數據和意外情況進行調整，以靈活、迭代的方式實現目標。簡而言之，代理化流程中的 AI 代理能夠像人類員工一樣「思考」，並在過程中調整計畫，而不僅僅是執行預定的腳本。
這一範式轉變得益於近期在生成式 AI和大型語言模型（LLMs）方面的進展。過去，將 AI 部署於複雜的工作流程中需要大量的基於規則的編程或自定義模型的訓練——這些努力既脆弱又勞動密集，只有少數先鋒應用實例存在。如今，強大的 LLMs 具備內建的認知能力，任何人都可以提示它們進行零樣本任務並獲得合理的結果。通過鏈接提示、使用函數調用工具並結合反饋迴圈，我們可以創建能夠依次計劃、推理和行動的自主代理人。簡而言之，AI 已經從回答問題發展到協調整個過程。
為了說明，主動性人工智慧與 RPA 可以被視為 結果導向的自動化與程序導向的自動化。RPA 機器人嚴格遵循預定步驟——如果 A，則 B——而無法偏離。另一方面，主動性人工智慧是 目標導向 的：它利用推理來決定 如何 達成目標，可能在條件變化時找到完成任務的新方法。正如一位 CTO 所說，「基於規則的自動化是脆弱的。傳統的 RPA 系統遵循僵化的指令……」，而人工智慧代理則將適應性和決策能力引入工作流程。這意味著主動性工作流程可以在傳統機器人可能失敗或需要不斷人工介入的地方成功。
現代主動性系統通常涉及 多個人工智慧代理協同工作。一個代理可能會生成計畫，另一個則驗證結果——這種形式的人工智慧同儕審查。透過讓模型互相作為制衡（有時稱為 流程工程），組織可以提高可靠性。例如，一個人工智慧代理可以起草報告，而另一個則檢查錯誤或改進，從而產生比單獨完成更高質量的輸出。
為什麼企業正在接受代理式自動化： 全球企業正在注意到這一變革。傳統自動化只能處理最簡單的場景，而代理式 AI 能夠應對非結構化、複雜的工作流程。最新的行業報告顯示，88% 的企業正在積極規劃智能自動化計劃，77% 的企業專注於自動化其最複雜的流程。在亞太地區，這些 AI 代理的採用速度特別快——該地區現在僅次於北美，在接受生成式 AI 解決方案方面，預計 2025 年將成為跨行業大規模部署的年份。領導者認為代理式工作流程是一種超越基本自動化限制並獲得競爭優勢的方法。
代理式工作流程的主要優勢： 結合 AI 的學習和推理能力與自動化，代理式工作流程釋放出多項商業優勢：
- 更高的效率：代理工作流程不僅處理重複性任務，還能持續且高速地處理複雜任務。它們能夠智能地24/7運行，在短時間內執行多步驟操作，如報告生成或發票處理。例如，一家金融科技公司部署了一個AI代理來進行客戶入職，發現將需要五名員工三小時完成的過程縮短到只需12分鐘，且無需人工參與。這超越了傳統自動化——是一個吞吐量上的質變。麥肯錫指出，使用自主AI系統的公司在運營效率上可提高40%，這是一個相對於靜態工具的巨大改善。
- **增強的決策：**AI代理能夠即時分析大量數據以支持決策。在代理工作流程中，AI可能會主動評估風險水平、優先處理問題或推薦行動——這是基於規則的軟件無法做到的。這些代理能即時從大型數據集中獲取見解，使業務決策更為明智和及時。例如，一個監控網絡安全威脅的代理可以在檢測到異常時自主決定隔離伺服器。通過對數據和情境的反應，代理系統幫助組織更快速地應對市場變化或內部事件。
- 提高的準確性：通過自動化決策步驟和數據處理，代理工作流程減少了人為錯誤。AI代理執行任務時具備一致性，並會標記或自我更正差異。當出現例外情況時，它們可以調整方法或將詳細背景信息升級給人類審核。這意味著在數據輸入、合規檢查或複雜計算等領域的錯誤更少。隨著時間的推移，持續學習使AI能進一步減少錯誤，增強輸出的信任度。研究表明，自動化工作流程可減少超過三分之一的數據輸入錯誤，並幾乎將數據處理準確性翻倍，從而提高質量並降低昂貴的錯誤。
- 靈活性和適應性：當條件偏離常規時，傳統自動化會中斷。相反，代理AI具有情境意識——當需求變化或出現意外輸入時，它可以調整。這些工作流程展示出新的運營靈活性，能根據新參數或優先事項即時調整。例如，如果一個代理正在管理供應鏈物流並發生延遲，它可以動態重新計劃和重新路徑運輸，而不是僅僅停止。這種適應性使業務流程對衝擊和變化更具韌性。
- **可擴展性：**代理工作流程本質上具有可擴展性。一旦AI代理為任務設置完成，它可以通過智能分配工作或在軟件中啟動其他實例來處理激增的工作量，而不會線性增加成本。例如，一家電子商務公司可以依賴AI代理在高峰季節管理客戶查詢、訂單和庫存更新。即使在假期前需求大幅增長，AI代理仍能維持服務水準，而人類團隊或固定機器人可能會不堪重負。這種可擴展性確保了增長或突發工作量不會損害性能或質量。
- 成本節約：通過自動化更廣泛的流程（包括那些傳統上需要熟練人類判斷的流程），代理AI能夠顯著降低成本。不僅是重複性任務的勞動力節約，還包括避免錯誤、延遲和次優決策的成本。一項分析估計，生成性AI通過擴大自動化範圍和改善資源使用，僅在客戶運營中就能推動超過4000億美元的生產力提升。早期採用者已經看到客服成本下降約30%，因為AI助手在涉及昂貴的人類代理之前處理前線查詢。總之，通過智能自動化做更多的事情，帶來了頂線和底線的影響。
實際應用： 各行各業正在出現代理工作流程。在客戶支持方面，AI代理現在可以全程處理查詢——理解上下文、提取相關帳戶數據、執行退款或重新訂購等請求，並且只有在絕對必要時才交給人類處理。這縮短了解決時間，讓人類代表可以專注於複雜案件。在金融領域，代理可以接收發票，使用自然語言理解將其與合同或預算進行核對，然後促進批准或付款，並從任何差異中學習。人力資源部門使用代理流程進行招聘和入職：AI代理可以篩選簡歷、安排面試，甚至自主引導新員工完成培訓模塊。這些AI代理的共同點是，它們不僅僅是答案引擎；它們在業務工作流程中充當主動的行動者。
考慮IT 支援作為一個說明性用例。傳統的 IT 幫助台機器人可能會按照靜態腳本執行，然後放棄——「我什麼都沒試過，我已經黔驢技窮了」。不過，現代的代理工作流程則如同人類專家般地進行故障排除：提出澄清問題的問題，執行診斷命令，根據結果進行調整，嘗試多種方法，然後才在記錄完整步驟的情況下升級問題。IBM 描述了一個代理 IT 助理如何迭代識別 Wi-Fi 問題，嘗試修復（從通過 API 檢查路由器狀態到重置配置），並學習哪些方法有效。 這樣的 AI 代理能夠有效地掌控問題直至解決，大大減少在例行技術問題上對人工干預的需求。這展示了賦予 AI 在企業環境中既有智慧（做決定）又有行動力（執行）的力量。
挑戰與考量： 遷移到代理工作流程並非沒有挑戰。由於這些 AI 代理運作時具有更高的自主性，組織必須處理責任、道德和監管問題。例如，如果一個自動化代理做出了錯誤的決策，誰應該負責？確保代理決策過程的透明性，並在人類參與下處理高風險的決策是至關重要的。安全性也是另一個擔憂——代理需要訪問多種工具和數據，因此需要強而有力的身份驗證和權限管理，以防止誤用或數據洩露。此外，必須管理偏見與道德，因為 AI 代理在有缺陷的數據或邏輯上運行可能會放大不公平的結果。企業應在代理過程中實施防護措施和合規檢查（例如，AI 驅動的招聘流程應進行監控以確保決策不帶偏見）。最後，這些先進工作流程與舊系統的整合可能在技術上相當複雜。然而，業界正在迅速開發解決方案：許多代理自動化平台現在提供整合適配器、審計日誌和策略管理，以使採用更加容易。
前方的道路： 代理型 AI 工作流程代表著工作方式的根本轉變——從靜態自動化到自適應、智能化自動化。這種轉變既是文化上的，也是技術上的。成功利用代理型自動化的企業可以改造其運營，使其更具回應性、創新性和以客戶為中心。他們將超越僅僅更快地完成相同任務，完全重新構想由 AI 主導的工作流程。
對於美國和亞洲的企業來說，接受這一新範式可能會成為改變遊戲規則的因素。北美的科技和金融行業的先行者已經將代理型 AI 融入其核心流程，而日本、韓國及整個亞太地區的公司則在今年迅速將試點項目擴展至生產。這是一場在全球範圍內為商業自動化注入更多「腦力」的競賽。隨著這項技術的成熟，我們可以預期代理型工作流程將成為數字企業的基礎——從 IT 支援和行銷分析到供應鏈優化——所有這些都需要極少的人工干預。
關鍵在於，成功將取決於將 AI 自主性與人類治理相結合。組織必須訓練員工與 AI 代理共事，重新設計角色和流程，並通過透明度和倫理來確保信任。那些做對了的人不僅可以獲得效率，還能獲得競爭對手難以匹敵的敏捷性和洞察力。BCG 指出，擴展人工智慧可以創造巨大的競爭優勢，而代理工作流程或許是 AI 規模化最明顯的例證。
總之，代理工作流程是企業自動化的未來，將我們帶向長期承諾的智慧業務運營願景。我們不再只是使用執行指令的軟體機器人，而是擁有能夠判斷需要做什麼的 AI 同事。通過將機器的持續執行與人類智慧的適應能力結合，代理 AI 開啟了生產力和創新的新時代。歡迎這些自主代理進入其工作隊伍並以適當的監管指導它們的企業，將在 2025 年及以後領先群雄，實現靜態自動化無法達到的成果。
