AI Agents：利用 AWS 彻底改变自动化

人工智能 (AI) Agent 是旨在与环境交互、收集数据并自主执行任务以实现预定义目标的软件程序。虽然人类定义目标，但 AI Agent 会独立确定实现这些目标所需的最优操作。例如，联络中心中的 AI Agent 可以通过提出相关问题、搜索内部文档获取信息并提供解决方案来解决客户咨询。根据客户的回复，它会决定是自行解决查询还是将其转交给人工座席。AI Agent 正在彻底改变各行各业的自动化。

虽然所有软件都可以执行由开发人员确定的任务，但 AI Agent 或智能 Agent 因其理性而脱颖而出。AI Agent 基于其感知和数据做出理性决策，以实现最佳性能和结果。它们通过物理或软件接口感知其环境。例如，机器人 Agent 收集传感器数据，而聊天机器人则接收客户咨询作为输入。然后，AI Agent 利用这些数据做出明智的决策，对其进行分析以预测其目标的最佳结果。它还利用这些结果来确定下一步行动。例如，自动驾驶汽车会根据多个传感器的数据来避开障碍物。

AI Agent 为企业带来了多项优势，包括改进运营和增强客户体验。 * **提高效率：** AI Agent 是自主系统，无需人工干预即可执行特定任务。组织可以利用它们来实现特定目标和更有效的业务成果。通过将重复性任务委托给 AI Agent，业务团队可以提高生产力，专注于关键或创意活动。 * **降低成本：** 企业可以使用智能 Agent 来降低与流程效率低下、人为错误和手动流程相关的非必要成本。自主 Agent 遵循一致的模式并适应不断变化的环境，确保任务执行的可靠性。 * **知情决策：** 先进的智能 Agent 使用机器学习 (ML) 来收集和处理大量实时数据。这使得业务领导者在确定下一步行动时能够做出更快、更好的预测。例如，AI Agent 可以分析不同细分市场的商品需求，以制定广告活动。 * **改善客户体验：** 客户在与企业互动时寻求引人入胜且个性化的体验。集成 AI Agent 可以实现个性化产品推荐、及时响应和创新，从而提高客户参与度、转化率和忠诚度。

AI Agent 在各种环境中运行以实现独特目的。但是，所有功能性 Agent 都共享通用组件： * **架构：** Agent 运行的基础。它可以是物理结构、软件程序或两者的组合。例如，机器人 AI Agent 由执行器、传感器、电机和机械臂组成。AI 软件 Agent 的架构可能使用文本提示、API 和数据库来实现自主运行。 * **Agent 功能：** 描述收集到的数据如何转化为支持 Agent 目标的行动。开发人员在设计 Agent 功能时会考虑信息类型、AI 功能、知识库、反馈机制和其他必要技术。 * **Agent 程序：** Agent 功能的实现。它涉及在指定架构上开发、训练和部署 AI Agent。Agent 程序统一了 Agent 的业务逻辑、技术要求和性能元素。

AI Agent 简化和自动化复杂任务。大多数自主 Agent 在执行分配的任务时遵循特定的工作流程： * **定义目标：** AI Agent 从用户那里接收具体指令或目标。它利用这些目标来规划任务，确保最终结果相关且有用。AI Agent 将目标分解为更小、可执行的任务。为了实现目标，AI Agent 会根据具体指令或条件执行这些任务。 * **收集信息：** AI Agent 需要信息才能成功执行其计划的任务。例如，Agent 必须提取对话日志来分析客户情绪。因此，AI Agent 可能会访问互联网来搜索和检索所需信息。在某些应用中，智能 Agent 可以与其他 Agent 或机器学习模型交互以获取或交换信息。 * **执行任务：** 在获得足够数据后，AI Agent 会系统地执行当前任务。完成一项任务后，Agent 会将其从列表中移除并继续执行下一项任务。在任务之间，AI Agent 会通过寻求外部反馈和检查自己的日志来评估是否已达到指定目标。在此过程中，Agent 可能会创建和执行更多任务以实现最终结果。

AI Agent 是用于自动化业务工作流程和取得更好结果的有用软件技术。尽管如此，组织在为业务应用程序部署自主 AI Agent 时应解决以下问题： * **数据隐私问题：** 开发和运行先进的 AI Agent 需要获取、存储和移动大量数据。组织应了解数据隐私要求并采取必要措施来提高数据安全性。 * **伦理挑战：** 在某些情况下，深度学习模型可能会产生不公平、有偏见或不准确的结果。实施人工审查等安全措施可以确保客户从已部署的 Agent 那里获得有用且无偏见的响应。 * **技术复杂性：** 实现先进的 AI Agent 需要专门的经验和机器学习技术的知识。开发人员必须能够将机器学习库与软件应用程序集成，并使用企业特定数据来训练 Agent。 * **有限的计算资源：** 训练和部署深度学习 AI Agent 需要大量的计算资源。当组织在本地部署这些 Agent 时，它们必须投资并维护昂贵且不易扩展的基础设施。

组织可以创建和部署不同类型的智能 Agent。以下是一些示例： * **简单反射 Agent：** 简单反射 Agent 严格根据预定义的规则及其即时数据进行操作。它们无法响应超出给定事件-条件-动作规则的情况。因此，这些 Agent 适用于不需要广泛训练的简单任务。例如，您可以使用简单反射 Agent 通过检测用户对话中的特定关键字来重置密码。 * **基于模型的反射 Agent：** 基于模型的 Agent 与简单反射 Agent 类似，但它们具有更高级的决策机制。与仅仅遵循特定规则不同，基于模型的 Agent 在做出决策之前会评估潜在结果和影响。通过使用辅助数据，它们可以构建其感知世界的内部模型来支持其决策。 * **基于目标的 Agent：** 基于目标的 Agent（或基于规则的 Agent）是具有更强大推理能力的 AI Agent。除了评估环境数据外，这些 Agent 还会比较不同的方法来帮助自己实现预期结果。基于目标的 Agent 始终选择最有效的路径。它们适用于执行自然语言处理 (NLP) 和机器人应用等复杂任务。 * **基于效用的 Agent：** 基于效用的 Agent 使用复杂的推理算法来帮助用户最大化其期望的结果。这些 Agent 会比较不同的场景及其相应的效用值或收益。然后，它们选择一个为用户提供最多奖励的场景。例如，客户可以使用基于效用的 Agent 来搜索最短的航班时间，而不考虑价格。 * **学习 Agent：** 学习 Agent 会从过去的经验中不断学习以改进其结果。这些 Agent 使用感官输入和反馈机制，随着时间的推移调整其学习元素以满足特定标准。此外，它们使用问题生成器根据收集到的数据和过去的结果来设计新任务以进行自我训练。 * **分层 Agent：** 分层 Agent 是组织成层级结构的一组智能 Agent。上层 Agent 将复杂任务分解为更小的任务，并将其分配给下层 Agent。每个 Agent 独立运行，并向其主管 Agent 提交进度报告。上层 Agent 收集结果并协调下层 Agent，以确保它们共同实现目标。

Amazon Connect Contact Lens 是一款自主 AI Agent 产品，组织可以使用它来管理和生成实时联络中心分析。您可以自动创建联系人摘要并发现客户分析趋势。方法如下： * Amazon Connect Contact Lens 会自动检测并隐藏客户对话中的敏感客户数据，以提高合规性。 * 主管可以通过 Amazon Connect Contact Lens 生成的对话分析来自动审查人工座席。 * 该 Agent 使用 NLP 技术来捕获和分析客户使用的词语所表达的情绪。 组织还可以使用生成式 AI 和其他 Amazon Web Services (AWS) AI 服务来构建自己的 AI Agent。AWS 提供托管工具，使您能够构建、集成和扩展自主 Agent，帮助您克服技术、基础设施和合规性挑战。例如： * Amazon Bedrock 可轻松访问行业领先的生成式 AI 模型，如 Claude、Llama 2 和 Amazon Titan。 * Amazon SageMaker 允许您使用可直接部署和可自定义的机器学习算法来试验、构建、测试和部署 AI Agent。 * AWS Trainium 是一款专为深度学习模型设计的机器学习加速器，可让您训练、运行和扩展 AI Agent。