作者： Boxu Li
简介： 商业自动化正在超越僵化的脚本和静态机器人。传统的 RPA（机器人流程自动化） 依靠硬编码规则来处理重复性任务，但在面对复杂性或变化时容易遇到困难。智能工作流 由此诞生——这是由 AI 驱动的过程，自治的 AI 代理 可以做出决策、采取行动，并以最少的人类干预协调任务。与 RPA 的固定指令不同，智能工作流具有动态特性，可以根据实时数据和意外情况进行调整，以灵活、迭代的方式实现目标。简单来说，智能工作流中的 AI 代理可以“思考”并在过程中调整计划，就像人类员工一样，而不仅仅是执行预先定义的脚本。
这种范式转变得益于最近在生成式 AI和大型语言模型（LLMs）方面的进展。过去，部署 AI 以处理复杂的工作流程需要大量基于规则的编程或定制模型的训练——这些努力非常脆弱且劳动密集，以至于只有少数开创性用例得以存在。现在，强大的 LLMs 具有内置的认知能力，任何人都可以通过提示它们来完成零样本任务并获得合理的结果。通过提示链、使用函数调用工具和结合反馈循环，我们可以创建自主代理，它们能够依次计划、推理和行动。简而言之，AI 已经从回答问题发展到协调整个流程。
为了澄清，自主 AI 与 RPA 可以看作是 结果驱动的自动化与过程驱动的自动化。RPA 机器人严格遵循预定义步骤——如果是 A，那么是 B——无法偏离。而自主 AI 则是 目标导向 的：它利用推理来决定 如何 达成目标，可能在条件变化时找到完成任务的新方法。正如一位首席技术官所说，「基于规则的自动化是脆弱的。传统的 RPA 系统遵循严格的指令……」，而 AI 代理则将适应性和决策带入工作流程。这意味着自主工作流能够在传统机器人会失败或需要持续人工干预的地方取得成功。
现代自主系统通常涉及 多个 AI 代理协同工作。一个代理可能生成计划，另一个则验证结果——实现某种形式的 AI 同行评审。通过让模型相互作为制衡（有时称为流工程），组织可以提高可靠性。例如，一个 AI 代理可以起草报告，而另一个则审核错误或改进建议，从而产生比单独工作更高质量的输出。
为什么企业正在拥抱代理自动化： 全球企业正在注意到这一演变。传统自动化只能处理最简单的场景，而代理式AI可以应对非结构化、复杂的工作流程。最近的行业报告显示，88%的企业正在积极规划智能自动化计划，77%的企业专注于自动化其最复杂的流程。在亚太地区，这些AI代理的采用速度特别快——该地区在采用生成式AI解决方案方面仅次于北美，预计2025年将是跨行业扩展部署的一年。领导者们认为代理工作流程是一种超越基础自动化限制并获得竞争优势的方式。
代理工作流程的主要优势： 通过结合AI的学习和推理与自动化，代理工作流程为企业解锁了多个优势：
- **更高的效率：**代理工作流程不仅处理重复性任务，还能持续高速地处理复杂任务。它们可以智能地全天候工作，在极短时间内执行多步骤操作，如报告生成或发票处理。例如，一家金融科技公司部署了一个 AI 代理来进行客户入职，发现无需人工参与的情况下，将五名员工需要三小时的流程缩短至仅 12 分钟。这超越了传统自动化，是吞吐量的一次质变。麦肯锡指出，使用自主 AI 系统的公司在运营效率上可提升至 40%，这是对静态工具的重大改进。
- **增强的决策能力：**AI 代理可以实时分析大量数据来支持决策。在代理工作流程中，AI 可能主动评估风险水平、优先处理问题或推荐行动——这些是基于规则的软件无法做到的。代理通过瞬间从大量数据集中获取洞察，为企业提供更及时和知情的决策支持。例如，一个监控网络安全威胁的代理可以在检测到异常时自主决定隔离服务器。通过对数据和上下文的反应，代理系统帮助组织更快地响应市场变动或内部事件。
- **提高的准确性：**通过自动化决策步骤和数据处理，代理工作流程减少了人为错误。AI 代理以一致性执行任务，并会标记或自行纠正差异。当出现例外情况时，它们可以调整方法或提供详细的上下文供人工审核。这意味着在数据输入、合规检查或复杂计算等领域的错误更少。随着时间的推移，持续学习使 AI 能进一步减少错误，增强对输出的信任。研究表明，自动化工作流程可以将数据输入错误减少三分之一以上，并几乎翻倍地提高数据处理的准确率，从而提高质量并降低昂贵的错误。
- **敏捷性和适应性：**传统自动化在条件偏离常规时会崩溃。相反，代理 AI 具备 情境感知 能力——当需求变化或出现意外输入时，它能够灵活调整。这些工作流程展现了一种新的 操作敏捷性，可以根据新的参数或优先级进行动态调整。例如，如果一个代理在管理供应链物流时发生延误，它可以动态地重新规划和重新路由货物，而不是仅仅停止。这种适应性使商业流程对冲击和变化更具韧性。
- **可扩展性：**代理工作流程在设计上本质上是可扩展的。一旦为任务设置了 AI 代理，它可以通过智能分配工作或在软件中启动额外的实例来应对激增的工作量，而不会线性增加成本。例如，一家电子商务公司可以依靠 AI 代理在旺季期间管理客户查询、订单和库存更新。即使在假日前需求大幅增加，AI 代理也能维持服务水平，而人类团队或固定机器人则可能不堪重负。这种可扩展性确保增长或突发的工作量不会影响性能或质量。
- **成本节省：**通过自动化更广泛的流程（包括那些传统上需要高技能人类判断的流程），代理 AI 可以带来显著的成本降低。这不仅是对重复性任务的劳动节省，还包括避免错误、延误和次优决策的成本。一项分析估计，生成式 AI 仅在客户运营中就能通过扩大自动化范围和优化资源使用，推动超过 4000 亿美元 的生产力提升。早期采用者已经看到，通过使用 AI 助手处理前线查询，客户服务成本下降了约 30%。总之，通过智能自动化做更多事情能带来顶线和底线的双重影响。
实际应用： 代理工作流正在各行各业兴起。在客户支持方面，AI 代理现在可以从头到尾处理整个查询——理解上下文、提取相关账户数据、执行退款或重新订购等请求，只有在绝对必要时才交由人工处理。这缩短了解决时间，并让人类代表专注于复杂案例。在金融领域，代理可以摄取发票，使用自然语言理解将其与合同或预算进行交叉核对，然后促进审批或付款，并从任何差异中学习。人力资源部门使用代理流程进行招聘和入职：AI 代理可以筛选简历、安排面试，甚至自主引导新员工完成培训模块。共同点在于这些 AI 代理不仅是答案引擎；它们在业务工作流中充当主动的执行者。
将IT支持视为一个说明性的用例。传统的IT服务台机器人可能会遵循固定的脚本，然后放弃——「我什么都没尝试过，但我已经无计可施」。然而，现代的代理型工作流程像人类专家一样处理故障排除：提出澄清性问题、运行诊断命令、根据结果进行调整、尝试多种方法，然后才在提供完整步骤日志的情况下升级。IBM 描述了一个代理型 IT 助手如何迭代地识别 Wi-Fi 问题，尝试修复（从通过 API 检查路由器状态到重置配置），并学习有效的方法。这种 AI 代理在问题解决之前有效地「掌控」问题，大大减少了对常规技术问题进行人工干预的需求。这展示了在企业环境中赋予 AI「思考」和「行动」能力的强大之处。
挑战与考量： 转向代理工作流程并非没有挑战。由于这些 AI 代理具有更高的自主性，组织必须解决责任、伦理和监督问题。例如，如果一个自主代理做出了错误的决定，谁应该负责？确保代理决策过程的透明性以及在人类参与的情况下进行高风险决策是至关重要的。安全性也是一个关注点——代理需要访问各种工具和数据，因此需要强有力的身份验证和权限管理以防止滥用或泄漏。此外，偏见和伦理问题也必须得到管理，因为基于错误数据或逻辑行事的 AI 代理可能会放大不公正的结果。企业应在代理流程中实施防护措施和合规检查（例如，AI 驱动的招聘流程应被监控以确保决策无偏见）。最后，将这些先进工作流程与传统系统集成可能在技术上具有复杂性。然而，行业正在迅速开发解决方案：许多代理自动化平台现在提供集成适配器、审计日志和策略管理，以便更轻松地进行采用。
**前路展望：**代理式 AI 工作流程代表着工作方式的根本转变——从静态自动化转向自适应的智能自动化。这种转变不仅仅是技术上的，也是文化上的。成功利用代理式自动化的企业可以将其运营转变得更具响应性、创新性和以客户为中心。他们将不再只是更快地完成相同的任务，而是借助 AI 完全重新构想工作流程。
对于美国和亚洲的企业来说，拥抱这一新范式可能会带来变革。北美的科技和金融行业的早期推动者已经将代理式 AI 编织进他们的核心流程，而日本、韩国和整个亚太地区的公司今年正在迅速将试点项目扩大到生产中。这是一场为业务自动化注入更多“智力”的全球竞赛。随着这项技术的成熟，我们可以预期代理式工作流程将成为数字企业的支柱——处理从 IT 支持和营销分析到供应链优化的一切工作，而且几乎不需要人工干预。
关键是，成功需要将 AI 的自主性与人类治理结合起来。组织必须培训他们的人员与 AI 代理一起工作，重新设计角色和流程，并通过透明性和伦理确保信任。那些做对了的组织，不仅能获得效率，还能获得竞争对手难以匹敌的敏捷性和洞察力。BCG 观察到，扩大人工智能可以创造巨大的竞争优势——而代理工作流或许是 AI 大规模应用最明显的例子。
总之，代理工作流是企业自动化的未来，让我们更接近长期承诺的智能业务运营愿景。我们现在拥有能够判断需要做什么的 AI 同事，而不仅仅是执行命令的软件机器人。通过将机器的不懈执行与人类智能的适应能力相结合，代理 AI 为生产力和创新开辟了新的时代。那些欢迎这些自主代理进入员工队伍并给予适当指导的企业，将在 2025 年及以后引领潮流，实现静态自动化永远无法达到的成果。
