人工智能领域又有“全明星”亮相。作为人工智能能力的最新突破，AI代理已超越预测与对话的范畴，真正实现对业务流程的重塑并帮助人们完成工作。AI代理的核心优势在于，它具备“行动能力”（在合理引导与监督下）——能够执行任
人工智能领域又有“全明星”亮相。作为人工智能能力的最新突破，AI代理已超越预测与对话的范畴，真正实现对业务流程的重塑并帮助人们完成工作。AI代理的核心优势在于，它具备“行动能力”（在合理引导与监督下）——能够执行任务、达成目标并与现实世界交互，这正是其区别于其他人工智能形式的关键特征。AI代理作为颠覆性的新型工具，可助力企业实现核心业务目标的跨越式突破。
从“能说”到“会做”
继生成式AI或对话式AI（具备能够像人类一样理解和生成文本与图像的能力）之后，AI代理迅速崛起，成为更具变革性的创新。对话式AI专注于“理解与回应”，而AI代理则实现了“观察、理解、规划、执行” 的全流程闭环（参阅图1）。其核心竞争力源于以下关键能力：
规划与推理：AI代理凭借先进的推理能力，可将复杂目标拆解为更小、更容易完成的子任务，并制定相应的执行计划。
行动自主性：AI代理在人类设定的约束范围内开展工作，可根据目标与环境自主制定决策并执行相应操作。AI代理既能自主执行任务，也可以在人类密切监督下运作（如执行关键步骤前请求批准）。随着信任度提升，人类可以逐步调整控制权限，增强AI代理的自主性。
记忆与上下文感知能力：AI代理能够在持续交互中跟踪上下文，借助历史行为和信息为未来决策提供支撑，从而能够处理涉及多个步骤的复杂工作流程。
系统工具集成：AI代理可连接并调用多种软件系统、工具及数据源，实现与现有技术基础设施的交互协作。
从效率提升到价值变革
自2023年起，我们持续助力客户构建并落地 AI 代理解决方案。我们自主研发的开源代理开发工具包（AgentKit）已应用于30余个项目。在实践中，我们见证了AI代理的“行动能力”解锁了远超基础自动化的价值，可谓是突破性的变革。我们的客户在以下领域已经取得了显著成果：
研发：某造船企业通过部署具备推理规划能力的自主多代理架构，实现了设计任务的自动化，使工程资源投入减少了45%，单个船舶甲板的交付周期缩短了80%。
销售：某全球物流公司借助AI代理实现报价征集流程的自动化，使效率提升了30%—50%。
销售与营销：东南亚某大型银行借助AI代理为客户关系经理提供实时数据支持，助力定制个性化服务方案，实现管理资产规模增长5%—10%，客户转化率提升4—6倍。
客户互动：某全球化妆品公司借助生成式人工智能（GenAI）驱动的美容助手重塑消费者体验，使客户转化率较传统数字渠道提升5—10倍。
供应链管理：某领先工业用品公司借助AI代理进行供应链规划模拟、识别风险及其对运营的影响并提出缓解方案，使EBIT利润率提升3—10个百分点。
上述案例的共同之处在于：AI代理通过重塑业务流程，突破组织边界整合原本割裂的工作流，并剔除冗余环节。要释放这种变革力量，就需要根据公司的总体业务目标制定针对性策略。这意味着“10-20-70法则”（10%精力用于算法优化，20%用于技术与数据基建，70%聚焦人员能力与流程重构）比以往任何时候都更具现实意义。与此同时，随着AI代理深入介入风险管理和流程完整性的细节，践行负责任的AI实践也愈发重要。
新能力，新挑战
因此，流程重构是成功引入AI代理的核心。引入AI代理不仅需要审视流程背后的底层逻辑，还需应对其带来的新挑战。
流程重构
对本身存在缺陷的流程进行自动化，只会得到错误的结果。AI代理要求企业从零开始重新构思工作流——剔除冗余环节、重新定义岗位角色、整合任务分工，并在自动化之前确保流程的底层逻辑健全可靠。
知识规范化
AI代理依赖知识运行，这意味着企业需要把流程的最佳实践标准定义清楚。这一点在战略规划与创意设计等职能领域尤为重要——这些场景的工作流往往具有非正式性，没有统一的标准。
系统和数据质量
AI代理能发挥多大作用，要靠能调用多少系统的数据，但最终结果好不好，主要取决于系统和基础数据的质量好坏。这意味着不仅要有形式简洁、结构良好的数据库，还要有优质的预测模型为AI代理做决策提供支撑。
风险管理和测试
与单一的大型语言模型或小型语言模型不同，AI代理以多步骤链的形式运行，通常会依次或并行调用多个模型。这种能力是AI代理强大的重要原因，但同时也提高了负责任AI的风险，大大增加了测试、质量保证和风险管理的复杂性。对于企业而言，现在越来越难具备可靠的错误处理与可解释性能力、故障安全触发机制，以及代理编排和监控能力。
集成适配
AI代理需贴合企业需求与实际。现成的AI代理平台可通过内置工作流工具加速部署、降低成本。企业可针对特定流程、目标、数据及模型定制代理，将开发精力聚焦于业务差异化与客户价值领域。
释放AI代理的巨大潜力
引入AI代理并非单纯采用一项新技术，而是要面向AI驱动的未来进行业务重构（参阅图2）。企业不应将AI代理视为一个单独的工具，而应将其作为提升效率、激发创新和驱动增长的核心引擎。对大多数企业而言，AI代理本身并不会源源不断地给自己带来竞争优势，但假以时日，AI代理会成为企业维持基本效能的刚需。AI代理带来的真正差异化优势体现在三个方面：关键流程的标准化沉淀、底层数据的质量水平，以及与核心业务流程和工作方式的无缝融合能力。
企业若能通过挖掘专有数据价值、优化决策流程、将新能力聚焦于实现业务目标的方法，成功将AI代理融入运营体系，那么便可构建起竞争对手难以复制的持久优势。
关于作者
Djon Kleine是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人。
Julien Marz是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人。
Matthew Kropp是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球资深合伙人。
Becky Frederick是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球合伙人。
Vladimir Lukic是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球资深合伙人；科技和数字化赋能专项全球负责人。
Nicolas de Bellefonds是波士顿咨询公司（BCG）董事总经理，全球资深合伙人。
Chris White是波士顿咨询公司（BCG）Platinion董事经理。
Scott Porter是波士顿咨询公司（BCG）项目经理。
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