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10 月 22 日在伦敦共生 4 活动上，Druid AI 推出了其所谓的虚拟创作团队——新一代 AI 代理，可设计、测试和部署其他 AI 代理。此公告标志着该公司向所谓的“AI 自动化工厂模式”迈进。据 Druid 称，该系统能使组织构建企业级 AI 代理的速度快达 10 倍，且平台提供编排设施、合规保障和可衡量的投资回报率跟踪。编排引擎 Druid Conductor 充当控制层，将数据、工具和人工监督整合到一个框架中。除 Druid Conductor 外，还有 Druid Agentic 市场，这是一个预构建的、针对银行、医疗保健、教育和保险等行业的特定代理的存储库。Druid 希望通过其解决方案让非技术用户也能使用代理 AI，同时提供适合企业使用的可扩展性能力。首席执行官 Joe Kim 称其为“真正起作用的 AI”——在充满实验和未经证实的自动化框架的市场中，这是一个大胆的宣称。
Druid 并非唯一在追求这一新代理战场的公司。类似的平台，如 Cognigy、Kore.ai 和 Amelia，都代表着在多代理编排环境中的大量投资。OpenAI 的 GPTs 和 Anthropic 的 Claude 项目也允许用户设计半自主的数字工作者，而无需编码专业知识。谷歌的 Vertex AI 代理和微软的 Copilot Studio 也在朝着相同的方向发展，将代理 AI 作为企业生态系统的扩展，而非独立产品。竞争平台之间的差异在于执行——一些专注于工作流自动化，一些专注于对话深度或与 IT 堆栈其他部分的轻松集成。对于技术买家来说，这种多样性既是机会也是风险。供应商竞相定义代理 AI 在实践中的含义，无疑代理 AI 是 2025 年的流行语，暗示着纯 LLM 模型与在业务环境中有用的实用工具之间的区别。
一些供应商将代理视为一种架构——模块化、分布式且可解释，而另一些则将代理 AI 视为一层自动化，可自行构建——或者更确切地说，可以发现被授予的功能，并根据自然语言指令使用它们。代理 AI 能力的真相介于工程承诺和运营现实之间。
业务案例与注意事项：代理 AI 系统承诺带来非凡的好处。它们可以加速常规开发、协调多个业务功能，并使用曾经孤立的数据存储库。对于在人员有限的情况下压力下寻求数字转型的企业来说，自我构建 AI 团队的想法很有吸引力。但许多供应商的营销材料和描述中使用的条件时态表明：代理 AI 可以节省成本、可以推动更快的运营等。企业领导者应该保持清醒的头脑看待此类系统。除了大型企业内部的试点项目（那些有成熟的数据治理和深厚预算的企业）外，几乎没有经过验证的案例研究，即使在这些组织中，回报也不均衡。毕竟，失败很少被大肆宣扬。最大的风险不是技术方面的——而是组织方面的。在没有足够监督的情况下将复杂的决策委托给自动化代理会引入潜在的偏差、合规违规和声誉风险。系统还会产生自动化债务：随着业务流程的发展，相互连接的机器人变得越来越难以监控或更新。
此外，必要的组织变革问题在两个方面令人担忧。大多数业务流程以特定方式发展是有充分理由的，那么为什么要为了实施一种新的、很大程度上未经证实的技术而改变它们呢？其次，通常缺乏对员工的再培训和技能提升，以适应新的工作方式和技术。
总之，代理 AI 是一个充满潜力和挑战的领域，企业在采用时需要谨慎权衡利弊。