企业操作系统：利用人工智能来协调所有系统

纵观当今任何企业的内部，您都会发现自动化工具、数字工作流程、云平台以及现在的人工智能代理的复杂拼凑。虽然每个系统都承诺有价值，但这些系统就像不匹配的乐高积木一样堆积起来。许多人并没有带来清晰度和效率，而是带来了更大的复杂性。

大多数企业专注于快速引入人工智能代理来执行特定任务，例如支持票证自动化和合同处理。虽然这种方法带来了一些快速的成果，但它留下了很多价值，因为它无法解决流程中内置的许多低效率问题。复杂企业工作流程中的大多数低效率问题都发生在任务之间——转换、切换和手动检查点。

缺少的是端到端管理企业流程的结缔组织和智能。例如，在传统 IT 中，操作系统不仅仅运行程序，它还管理程序、分配资源并确保系统范围内的稳定性。同样，公司需要明确设计的企业操作系统层来跟踪、管理、评估和优化企业流程。

这就是代理编排的用武之地。

代理编排充当企业操作系统。虽然编排流程的想法并不新鲜，但应用代理人工智能可以实现自主决策和自适应问题解决，从而为流程编排带来更多功能。该操作系统层集成了流程以及支持它们的数据、自动化和人工智能工具，提供可观察性、智能路由、异常处理和内置治理。

企业操作系统本身并不是集中化：它在共享参考框架内提供分布式智能。简单地将人工智能分层到现有工作流程上通常会产生适度的效率提升（约 3-5%），而不是变革性的改进。要从人工智能中获得巨大的生产力和价值，需要重新设计工作流程并弥合它们之间的差距。因此，领导者将 70% 的企业人工智能投资集中在流程改进上。

代理编排可以扩展人工智能的潜力，从执行单个任务到智能管理整个流程。当流程被明确映射和定义后，在需要的地方部署正确的自动化和人工智能代理就变得简单而有效。

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编排是新的差异化

代理编排的承诺既具有战术性，又具有战略性。在短期内，它解决了困扰复杂流程的代价高昂的低效率问题：延迟切换、路由错误、重复工作和隐藏的异常。例如，机器学习长期以来被用于索赔处理中的数据摄取、提取和处理；生成式人工智能的使用还可以对文档中的非结构化数据进行汇总和查询。

现在，通过代理编排，可以端到端地自主管理整个工作流程：获取主动且可操作的流程智能，触发机器人和代理完成任务，调用模型，将异常情况升级给人类，并跟踪进度。这缩短了周期时间，提高了一致性，并实现了真正可扩展的无人值守索赔处理。

从更大的角度来看，代理编排为企业运营开启了新的架构。它作为基础层，能够有效扩展人工智能，支持模块化和可重用性。人工智能代理可以跨多个工作流程即插即用。

编排层确保合规性的可观察性和可审计性，提供对实时上下文变化的动态适应，并提供与系统无关的互操作性——与传统和现代平台无缝集成。即使人工智能代理增加了自主权，内置的策略执行和治理也能保持控制和责任。

企业绩效越来越取决于企业执行的速度和智能程度。最终，这就是要点：企业的成功不会来自于添加更多孤立的产品；而是来自于添加更多的产品。它将来自于协调它们来创造价值。

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来源：

• Anders Humlum 和 Emilie Vestergaard，大型语言模型，小型劳动力市场效应，贝克尔·弗里德曼研究所，2025 年 4 月。

• 波士顿咨询集团，《2024 年人工智能采用：74% 的公司努力实现和扩大价值》，2024 年 10 月 24 日。