日常流程和工作流：自己动手、采用传统自动化方式，还是交给人工智能代理？——图片来源：Xpert.Digital
执行多阶段工作流程是关键方面之一——但真正有趣的是他们如何做到这一点。
从聊天机器人到自主员工：人工智能代理如何革新我们的工作
长期以来，我们提到人工智能，首先想到的就是智能聊天机器人。我们提出问题，人工智能给出答案；我们输入文本，人工智能进行翻译。这种交互就像乒乓球比赛：一个输入对应一个输出。但这项技术已经发展演变。人工智能发展的最新、或许也是最重要的飞跃，就是所谓人工智能代理的出现。.
执行多阶段工作流程是这些智能体的核心能力之一——但真正令人着迷的是它们如何做到这一点。要理解为什么人工智能智能体正在彻底改变工作世界，我们需要了解它们与传统计算机程序的区别。.
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自动化和自主性的区别
传统的软件程序或脚本当然也可以执行多阶段流程。这通常被称为自动化或RPA（机器人流程自动化）。然而，这种自动化方式较为僵化，且基于规则。.
如果你给一个经典脚本下达这样的命令：“先执行步骤 A，再执行步骤 B，最后执行步骤 C”，它就会严格按照命令执行，一丝不苟，不加任何调整。如果在步骤 B 中出现意外错误——例如，网站布局发生变化或文件位置错误——程序就会停止运行，抛出错误信息，等待人工解决问题。.
相反，你只需给人工智能代理设定一个目标。例如，你可以说：“研究德国电动汽车的当前市场趋势，比较三大制造商的销售数据，并创建一个包含图表的总结。”
该智能体不接收详细的步骤指令。它会独立判断实现目标所需的步骤（工作流程）。它会将大型任务分解成易于管理的小子任务，并动态地进行规划。因此，它的行动以目标为导向，而非遵循僵化的程序规则。.
自动化研究：在后台运行项目
这对我们的日常工作来说意义重大。借助人工智能代理，我们可以完全自动化复杂的研究，只需一次输入，即可让项目在后台持续运行。.
想象一下，你是一名分析师、营销专家或项目经理。以往，进行全面的市场分析需要花费数小时坐在电脑屏幕前。你必须输入各种谷歌搜索查询，浏览无数文章，筛选掉无关信息，将数据收集到 Excel 表格中，分析这些数据，最后将所有内容整理成演示文稿。这既耗时又单调，还会占用宝贵的资源。.
借助人工智能代理，这个过程从根本上发生了改变。你只需发出初始指令，清晰准确地设定目标，然后就可以高枕无忧了。代理会接管一切。当你处理其他更重要的任务、参加会议，甚至下班回家时，代理会在后台不知疲倦地工作。.
他会进行必要的搜索，阅读数百页资料，比较信息来源，筛选重要信息，提取相关数据并进行整理。您无需再手动控制或启动每一个步骤。第二天早上打开电脑，即可看到最终的结构化结果。这位代理人将原本繁琐耗时的任务简化为只需一分钟即可完成的下单流程。.
外部工具：代理访问外部世界
这在技术上是如何实现的呢？关键在于人工智能体并不局限于其内部训练的知识。像 ChatGPT（早期版本）这样的语言模型，其知识仅限于特定截止日期之前训练的内容。它无法实时在互联网上查找天气预报或当前股票价格。.
然而，现代人工智能代理可以在其多阶段工作流程中使用外部工具。它们可以：
- 搜索开放互联网并获取实时数据。.
- 使用计算器无误地求解复杂的数学方程式。.
- 直接编写和执行代码，例如分析数据或生成图表。.
- 访问公司内部数据库或API。.
- 可以独立发送电子邮件，也可以将约会添加到日历中。.
这种使用工具的能力真正将客服人员转变为数字化员工。他们不再局限于文本框，而是可以与数字世界互动。.
ReAct原则的魔力：思考与行动
这或许是智能体最神奇之处。它们通常遵循所谓的“ReAct”原则运作，这是一个结合了“reason”（思考/推理）和“act”（行动）的新词。这一过程与人类解决问题的方式惊人地相似。.
让我们来看一个具体的例子：您的代理人受命调查本季度电动汽车制造商的市场份额。.
- 规划：代理人决定第一步。.
- 行动：他使用搜索工具在互联网上搜索“德国今年第一季度电动汽车市场份额”。.
- 请看：他仔细阅读了搜索结果。.
- 推理：他分析了信息并得出结论：“结果中包含数字，但这篇文章已经是三年前的了。这个信息来源过时了，对我实现目标没有帮助。”
现在，它与简单自动化的主要区别就显而易见了。代理程序不会简单地忽略这个错误、输出错误结果或中止程序并显示错误信息，而是会调整其多阶段工作流程，并反思自身的中间结果。.
他心想：“我需要更具体地措辞。”他再次尝试（行动），使用新的查询，或许专门针对联邦汽车运输管理局的网站。他评估新的搜索结果（原因），只有在找到正确且最新的信息后才继续工作。因此，他正在进行自我检查。.
特工的记忆
当智能体完成这个复杂的多阶段过程时——有时可能涉及数十甚至数百个中间步骤——他会记住之前的所有情况。他永远不会迷失方向。.
当他进行到第 15 步并需要绘制图表时，他仍然清楚地记得为什么在步骤 2 中拒绝了某个数据源，并在步骤 5 中选择了另一个数据源。他将整个过程都存储在记忆中，并可以利用这些知识做出最终决定，从而得出连贯的整体结果。.
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人工智能将彻底改变劳动力预测：人工智能章节指出，到2030年，生成式人工智能有望节省约39亿工时，这将弥补42亿工时的人口结构缺口的90%以上。目前对熟练劳动力需求的预测可能已经过时，因为它们几乎没有考虑人工智能对生产力的影响。.
工作的新时代
人工智能代理能够处理多阶段工作流程，这正是它们在日常生活中如此有用的原因。它们帮我们分担了繁琐的工作，让我们重新拥有了时间。.
但真正让它们在技术上如此引人注目且具有革命性意义的是，它们能够独立规划和执行这些工作流程，灵活应对错误，并找到合适的外部工具。它们的行动以目标为导向，而非基于规则。任何懂得如何为人工智能代理设定清晰目标的人，都可以在后台推动整个项目向前发展，同时专注于战略和创意。从单纯的辅助系统到自主劳动力的转变才刚刚开始。.
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