人工智能代理是目前企业热议的话题。但是，企业领导者希望了解切实的成果和相关用例（而不是未来主义的、尚未实现的场景），并且需要易于部署和使用的工具，此外，还要支持他们首选的模型。
微软声称，Microsoft 365 Copilot 中新的无代码和低代码功能已经解决了所有这些问题。今天在Microsoft Ignite 大会上，这家科技巨头宣布用户现在可以构建自己的自定义自主代理或部署开箱即用的专用代理。而且，他们可以通过自带设置来实现这一点，该设置使他们能够访问 Azure AI 目录中的 1,800 多个模型。
微软人工智能和研究部门企业副总裁 Lili Cheng表示：“各公司已经进行了大量人工智能探索，并真正希望能够衡量和了解代理如何帮助他们提高效率、改善绩效并降低成本和风险。”“他们真的倾向于扩大他们的副驾驶。”
支持自带知识、自带模型
据 IDC 称，在未来 24 个月内，越来越多的公司将构建定制的 AI 工具。事实上，供应商——从Salesforce和Snowflake等科技巨头到CrewAI和Sema4.ai等小型企业等小型企业，供应商都在不断向市场推出有望彻底改变企业运营的平台。
微软于 2023 年 2 月推出了 Copilot，现在已为其注入了一套新功能来支持代理 AI。现在公开预览的自主功能允许用户构建无需额外提示即可代表他们行事的代理。这意味着代理可以在没有人工监督的情况下在后台工作和行动。
用户可以在 Copilot Studio 中使用常见场景（例如销售订单和交易加速器代理）的模板。或者，更高级的开发人员可以利用新的 Agent SDK（现已推出预览版）来构建全栈、多渠道代理，这些代理可与各种 Microsoft 服务集成，并可部署在 Microsoft、第三方和 Web 渠道中。
与 Azure AI Foundry 的新集成将支持自带知识（可以添加自定义搜索索引作为知识源）（目前处于预览阶段）和自带模型（目前处于私人预览阶段）。这将允许用户从 Azure 目录中的 1,800 多个模型（并且还在不断增加）中提取数据。
这一要素至关重要，因为用户要求能够安全地使用专有数据，并组合和测试不同的模型，而不会被锁定在其中一个模型上。“人们想要各种各样的模型，他们希望能够微调模型，”程说。
人力资源、翻译、项目管理的现成代理
但并非所有任务都需要定制解决方案；已构建的模型可以在整个企业中发挥作用。微软在 Copilot 中发布了几个现成的代理，可以处理简单、重复的任务或更复杂的多步骤流程。这些包括：
- SharePoint 中的代理，允许用户创建自己的定制代理，并为其命名和个性化。用户可以提出问题并获得实时答案，并通过电子邮件、会议和聊天共享代理。微软强调，代理遵循现有的 SharePoint 用户权限和敏感度标签，以帮助确保敏感信息不会被过度共享。
- 员工自助服务代理，可回答常见的工作场所政策相关问题并执行人力资源和 IT 相关任务。例如，员工可以检索福利和工资信息、申请新设备或开始填写休假表格。
- 主持人代理，在团队和聊天中实时记录笔记，并在对话展开时提供重要信息的摘要。
- 翻译代理，可在 Teams 会议中提供多达 9 种语言的实时翻译。参与者还可以让翻译模拟他们的声音。
- 项目经理代理，可自动执行 Planner 中的流程，处理从创建到执行的项目。代理可以自动从头开始创建新计划或使用模板；然后分配任务、跟踪进度、发送通知并提供状态报告。
此外，新的 Azure AI Foundry SDK 为开发人员提供了简化的编码体验和工具链，以自定义、测试、部署和管理代理。用户可以从 25 个预构建模板中进行选择，将 Azure AI 集成到他们的应用程序中并访问包括 GitHub 或 Copilot Studio 在内的常用工具。
程指出，低代码和无代码工具非常重要，因为企业希望容纳拥有各种技能的团队。“大多数公司没有大型人工智能团队，甚至没有开发团队，”她说。“他们希望有更多人能够编写他们的副驾驶。”
她表示，目标是大大简化代理构建过程，以便企业“构建一次，无论客户在哪里都可以使用”。工具应该简单易用，这样应用程序创建者甚至不知道后端的事情是否变得越来越复杂。程认为：“有些事情可能更难，但你不知道它更难，你只想完成你的工作。”
麦肯锡、汤森路透用例
程先生说，最初的用例围绕支持，例如管理 IT 帮助台，以及包括入职培训在内的人力资源场景。
麦肯锡公司则正在与微软合作，开发一款能够加快客户入职速度的代理。试点结果表明，前置时间可减少 90%，行政工作可减少 30%。代理可以识别专家能力和人员配备团队，并作为同事提出问题和请求后续跟进的平台。
与此同时，汤森路透还建立了一个代理，帮助提高法律尽职调查流程的效率，而这需要大量的专业知识和专业内容。该平台结合了该公司的 gen AI 工具CoCounsel的知识、技能和高级推理的知识、技能和高级推理，帮助律师更快、更高效地完成交易。早期测试表明，这些工作流程中的几项任务可以减少至少 50%。
“我们确实看到人们将更传统的副驾驶（即使用人工智能增强人员技能并提供个人协助）与自主系统相结合，”程说。她指出，代理越来越多地编写流程和工作流程，并在多组人员和多代理系统中工作。
人工智能代理并不新鲜（但在法学硕士上使用它们是新鲜事）
Microsoft Source 撰稿人 Susanna Ray 在今天的一篇博客文章中强调，尽管现在人们都在谈论代理，但代理并非新鲜事物。她写道：“它们现在越来越受到关注，因为大型语言模型 (LLM) 的最新进展可以帮助任何人（甚至开发者社区之外的人）与 AI 进行交流。”
代理充当 LLM 之上的一层，观察和收集信息并提供输入，以便它们可以共同为人类生成建议，或者在允许的情况下自行采取行动。“代理-LLM 二重奏让 AI 工具更加实用，”Ray 指出，并补充说，随着记忆、权利和工具的不断创新，代理将变得更加实用和自主。
程指出，微软大约八年前就开始谈论对话式人工智能。在人工智能代理出现之前，对话数据“总是处于丢失和孤立的状态”。现在，代理式人工智能可以为用户带来智能，并实时提供背景信息。
“人们只是希望工具的使用更加自然，”她说。“我们能够实现很多我们梦想的事情，这真是太了不起了。能够毫不费力地将所有这些来源结合起来，这确实是开创性的。”
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/wei-ruan-de-xin-ai-dai-li-zhi-chi-1-800-zhong-mo-xing-bing
