随着AI技术的快速发展，AI代理（AI Agent）和大型语言模型（LLM）的融合正在推动自动化向更智能、更高效的方向发展。Insight Partners针对AI代理在多个行业的应用进行了深入调研，并发布了一报告，旨在揭示AI代理的落地前景。
一、自动化领域的发展趋势
自动化技术已经开始渗透到各个行业和工作流程中，每个人都将拥有自己的AI助手，这将重新定义垂直应用、自动化平台和IT服务之间的传统边界。AI助手将作为从现有平台的辅助工具到内嵌AI的应用，再到各种形态的AI智能体（AI Agent）出现。
人机交互在部署生成性AI解决方案中起着核心作用。目前，生成性AI在大多数应用场景中仍处于实验或早期生产阶段，主要集中在建议和辅助型工作流程。自动化的部署应采取渐进式策略，从简单任务开始，逐步过渡到复杂工作流程。这对于未来的自动化领域至关重要。
二、自动化平台的演变
自动化已成为提升生产力的重要手段，早期的自动化主要集中在工作流程上，而现代的自动化平台如机器人流程自动化（RPA）和集成平台即服务（iPaaS）提供了更多的便利性和集成性。这些平台通过简化用户参与，提供新的工作流程，如基于自然语言描述和测试用例创建自动化，以验证输出和工作流程的描述。
生成式AI（GenAI）的出现预示着自动化进程的加速，现有企业正在将引人注目的功能融入他们的平台中，而研究者们正朝着自主人工智能（AGI）的最终目标努力。
三、自动化中的AI：不同参与者的差异化方法
企业中的自动化通常是一项复杂的任务，随着生成式AI的出现，现有企业和初创企业/规模化企业正在从不同的角度抓住这一机会。
RPA和任务自动化平台通过将AI直接嵌入到平台和用户工作流程中，帮助任务的完成和提供建议。原生AI方法从应用或工作流程出发，以第一性原理重新思考自动化。LLM提供商和创业公司正在自动化领域开辟新路径，利用智能体驾驭生成式AI能力执行简单任务。
四、代理自动化框架：[Copilot](https://ai-kit.cn/sites/418.html)s/GPT和Agent
市场对于genAI用例的术语，如Copilots和智能体（Agent），有着不同的定义。Copilots是基于genAI的现有应用程序和平台界面，为用户提供了发现和增强现有功能的简化方法。而智能体（Agent）则将语言模型的功能与代码、数据源和用户界面相结合以执行工作流程。
五、企业部署自动化的注意事项
企业在部署自动化时应考虑以下几个要点：
1. 成本/效益分析的重要性。
2. 数据质量和相关性。
3. 选择适合的LLM型号。
4. 平台的选择对工作流程和性能的影响。
5. 提示对LLM输出的影响。
六、代理自动化的用例
企业正在探索代理自动化的多种用例，如在电信、咨询、建设、房地产和银行业中整合数据源、自动化编程任务和提高工程师生产力。
七、AI自动化市场地图
随着技术的不断演进，AI自动化市场地图也在不断更新。创新者们正致力于跟踪和更新领域发展，同时积极寻求合作机会，以构建更高效的代理自动化解决方案。
本报告提供了关于AI代理和自动化的未来趋势的深入分析，预测自动化的发展方向，并展示了不同企业和开发者如何采用生成式AI进行自动化建设。
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