自主Agent自动化工作流程

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自主Agents是一种AI agent的一种形式，是指具有自主决策能力和行动能力的软件程序或系统，可以在没有外部指令或人为干预的情况下进行学习、推理和决策，并执行相应的操作。

自主Agent利用大型语言模型的能力来感知环境并执行任务。

该过程始于Agent接收一个目标。然后，Agent将目标分解为个别任务，并创建一系列简洁的提示来解决每个任务。这些提示被迭代地输入到大语言模型中，随着任务的完成，Agent会生成新的、更好的提示，结合前几次迭代的结果。Agent根据结果主动重新排序和优先处理任务。

基于系统设计的不同，Agent生成提示和基于结果构建的过程可以是并行的或者串行的。系统会不断重复这一目标分解、生成提示、评估结果和优先处理的循环，直到目标达成或被判定无法实现。

在企业环境中，自主Agent自动化整套任务的潜力有多种用途。其中，减少工作流程中人工干预的需求是一个重要的应用。

自动化整个工作流程，要先充分理解自主Agent在工作流程自动化方面的潜力，重要的是要了解它们在正确集成数字工具时的实际应用。

在配置一个Agent时，人们可以向Agent提供数字工具的文档，Agent就会“了解”如何使用这些工具；然后，它可以通过API调用直接向这些工具发送指令并获取结果。也就是说，自主Agent能够直接“告诉”其他企业系统该做什么。

这可能从根本上改变公司的运作方式，使其能够更全面地部署自动化，并显著降低劳动成本。

自主Agent可以直接“告诉”其他企业系统该做什么。这可能从根本上改变公司的运营方式，使其能够更全面地部署自动化。

此外，自主Agent具有超越传统RPA（机器人流程自动化）的潜力。RPA已经可以实现工作流程自动化，但它是基于“如果-那么”的预设规则，适用于可以分解为严格定义的离散步骤的流程。这使得构建过程昂贵，并且极大地限制了其应用范围。而Agent是通用的；它们不受硬编码场景的限制，也不需要提前明确规定的显式规则。它们承诺能够产生适应性自动化，可以应用于更广泛的任务范围。

鉴于这些特点，Agent的影响将远远超过今天主要作为大语言模型的副驾驶员的用法。

也许在不久的将来，一位市场营销主管可以通过自主Agent划分并自动化整个工作领域。根据公司以往的营销活动，Agent可以确定哪些方案成功，哪些方案不成功，并为将来的电子邮件设计、调度、图形和主题制定自己的决策。它还可以确定营销活动应该针对哪些类型的消费者，并评估打开率、浏览量、点击量和回复量是否值得向管理层汇报。如果结果未能实现活动的目标，Agent可以独立重新开始，并根据前一次活动的响应创建一个新的、更精细的目标客户列表。

这样的理想离我们其实并不远。诸如澜码科技这样的AI Agent企业，正在基于大语言模型构建超级自动化平台。随着这些企业的发展和成熟，更多应用场景将让我们的工作和生活变得更美好。

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