主要观点总结
本文主要介绍了多代理系统（Multiagent Systems）在生成式AI战略中的重要性及其运作方式。文章指出，多代理系统由多个代理共同完成任务，可应用于自动化处理各种任务，包括工资处理、HR流程、软件开发等。根据Capgemini的调查，许多领导者计划在未来一至三年内将多代理系统整合到业务中。文章还介绍了多代理系统的运作方式、价值、挑战以及未来准备事项。
关键观点总结
关键观点1: 多代理系统成为生成式AI战略中的重要领域
随着组织探索生成式AI如何融入战略，多代理系统成为IT领导者应密切关注的领域。这种系统由多个代理共同执行任务，可实现自动化处理更高层次的目标。
关键观点2: 多代理系统的运作方式
多代理系统的运作方式取决于其设计目标和要完成的任务。存在一个“主导”代理，负责将任务分配给其他“子代理”。用户可以通过经典的用户界面与主导代理交互，触发一系列事件。这些代理之间可以相互协作，并通过访问企业内部知识库获取额外知识。这些系统具有自我管理和迭代的特性，能够从任务历史、人类反馈等中不断学习。
关键观点3: 多代理系统的价值及挑战
多代理系统的价值源于其自动化处理复杂用例的潜力，尤其是具有高度可变输入输出的用例。然而，确保多代理系统的数字弹性是一项挑战。技术行业在机器人流程自动化中遇到的问题是多代理系统所面临的挑战之一。为了确保系统的稳定运行，需要在必要时有“人在回路中”以启动终止开关或执行回滚功能。
关键观点4: 为多代理系统的未来做好准备
为了确保多代理系统与组织目标一致，从而实现预期的业务成果，IT领导者需要支持代理系统的部署。组织必须做好适应动态变化的准备，无论是实施单一的数字助理，还是部署多个自主代理。分配任务需要一种模块化的系统架构，以减少中断并简化开发、测试和故障排除。
文章预览
随着各大组织探索生成式AI如何融入他们的战略，IT领导者应当密切关注一个新兴的领域：多代理系统（Multiagent Systems）。这种系统中有多个代理（agents）共同执行任务，可以实现自动化工资处理、HR流程甚至软件开发等更高层次的目标，这些任务依赖于来自大型语言模型（LLM）的处理文本、图像、音频和视频数据的能力。 根据Capgemini的调查，82%的领导者表示，他们计划在未来一到三年内，将多代理系统整合到业务中，用于自动化处理从生成电子邮件、编写软件代码到数据分析等任务。 多代理系统的运作方式 多代理系统的运作方式取决于其设计目标和要完成的任务。将多代理系统想象成操作火车的列车长或许更容易理解。在这个系统中，有一个“主导”代理，就像火车上的列车长一样，负责将任务分配给一系列其他代理，或称为“子代理”。 用户
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