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代理AI服务
ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。 ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。 iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。 这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。
预测性 AIOps 中的 Agentic AI
摘要 Agentic 人工智能 (AI) 与预测性 AIOps（IT 运营的人工智能）的集成正在彻底改变 IT 系统的管理，显著提高 IT 的自主性和性能 (Smith & Johnson，2023)。本文探讨了 Agentic AI 在赋能 AIOps 平台主动预测、识别和解决系统问题方面的潜力。通过利用预测分析和机器学习，AIOps 不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少停机时间并支持复杂 IT 环境中的自主决策 (Lee 等人，2022)。我们研究了 Agentic AI 在改善性能指标、优化资源分配和减少对关键系统操作中人为干预的依赖方面发挥的关键作用 (Garcia & Patel，2024)。此外，本研究还探讨了对 IT 基础设施可扩展性、长期弹性以及向自治系统演进的影响 (Chen，2023)。研究结果强调了 Agentic AI 对未来 IT 运营的变革性影响，展示了其促进更高水平的自动化和运营智能的潜力。关键词：Agentic AI、预测性 AIOps、IT 自主性、异常检测、资源优化、主动问题解决、自主决策、IT 运营管理、风险管理、IT 基础设施中的 AI。简介 AI 优化的运营尤其引人注目，因为它们发现了以前无法想象的可能性，这些可能性根本不需要，但对于将 IT 运营提升到新的水平是根本必要的 (Compagnucci & Kasyanov, 2023)。帮助催生此类系统的 AIOps 系统已成为卓越的计算机化系统，可同时促进和整合大规模 IT 管理和业务运营。该领域最新的实现之一是引入 Agentic AI 系统——能够做出决策的自主系统，可以从信息中学习并无需帮助即可适应新环境 (Lee & Patel, 2023)。被归类为 Agentic 的 AI 系统已被预测为一种系统，它通过实时分析环境来预测环境中的问题，并在问题升级之前处理这些问题，同时减少 IT 系统运行的成本影响和停机时间，从而为 IT 业务的运营带来完全不同的范式转变 (Chen, 2024)。本文旨在分析 Agentic AI 在预测性 AIOps 背景下提高 IT 自给自足和效率方面的作用。我们还将重点关注异常检测和预防问题以及与其使用相关的资源优化挑战。此外，还将探讨在组织中使用此类系统的道德问题和风险管理的界限 (Smith, 2023)。技术进步带来的改进，特别是通过 - 在文献综述中结合 Agentic AI 预测性 AIOps 使流程变得更容易
新浪潮：代理AI
这些材料已由美国银行研究所（Bank of America Institute）准备，仅出于一般信息目的提供给您。在这些材料参考银行数据的范围内，此类材料并非旨在反思或指示，也不应依靠美国银行的运营，财务状况或绩效结果。美国银行研究所是一个智囊团，致力于发现推动商业和社会向前发展的强大见解。利用来自银行和世界各地的数据和资源，该研究所提供了有关经济，可持续性和全球转型的重要原始观点。除非另有明确说明，否则此处表达的任何观点或意见仅是美国银行研究所和所列出的任何个人作者，并且不是BOFA全球研究部或美国银行公司的任何其他分支机构或其分支机构和其附属公司和/或子公司（美国银行）的产物。这些材料中的观点可能与美国银行全球研究部或美国银行其他部门或美国部门所表达的观点和意见有所不同。已从认为可靠的消息来源获得了信息，但美国银行并不保证其完整性或准确性。这些材料对任何产品或服务的可持续性没有任何要求。对可持续性的任何讨论都受到本文规定的限制。观点和估计构成了这些材料之日起的判断，并且可能会更改，恕不另行通知。版权所有2025美国银行公司。本文所表达的观点不应被解释为任何特定人的个人投资建议，也不旨在作为特定人的特定证券，金融工具，策略或银行服务的建议。该材料不构成任何人或代表美国银行或代表任何人购买或出售任何安全或金融工具或从事任何银行服务的要约或邀请。这些材料中的任何内容构成了投资，法律，会计或税收建议。保留所有权利。
开始使用Agent AI
Lahiru Fernando是全球公认的自动化和人工智能专家，经验超过13年。作为UIPATH MVP和AI大使，他专门设计智能自动化和AI解决方案来改变业务流程。Lahiru经常参加国际活动，热衷于促进代理AI的未来，并授权组织创新。
超自然时代的代理AI
本文讨论了有关代理AI的超自然的背景中发生的变化。在讨论AI作为代理的体现中，对自治和决策AI系统的增长进行了解决，该机构使行业能够以人为最少的干扰或帮助。对超自动生态系统中代理AI的分析对应于以下目标：AI的角色和应用，实施解决方案时出现的主要问题以及道德方面。物流，制造业和能源的案例示例采用定量和定性分析来证明技术在提高生产率，降低运营费用并改善决策方面的好处。的确，人们对诸如较短的交付时间和增强可持续发展等收益引起了人们的关注，但缺点包括算法开放性和失业损失。基于对平衡部署的分析，本文呼吁征求解决增长和社会接受问题的道德原则和政策。
2025 UIPATH代理AI报告
企业AI，尤其是生成AI（Genai）的承诺达到了一个拐点。在过去几年中，对这项技术的需求激增，但Genai作为独立技术的应用和价值可能已经平稳。大型语言模型（LLMS）对于内容创建可能很有用，但其能够为工人提供可行的情报，与其他业务应用程序和系统集成，并确保治理，安全和信任的能力有限。这些并发症清楚地表明，尽管AI正在迅速改变业务，但需要进一步的发展才能产生有意义的影响。输入代理时代，AI代理，自动化和人员合并以执行更复杂的自动业务工作流程。但是，这个新时代的新时代将如何改变企业？是否准备好了业务劳动力？
代理治理：自治决定的框架...
直接人类干预，实时做出关键决策。但是，随着自主系统变得更加复杂和普遍，治理问题就会出现。自主代理在预定义的参数中运行，有时会遇到道德困境，目标相互矛盾的目标和不可预见的变量会带来治理挑战的情况。代理治理解决了此类系统的自主能力与对以人为本的监督的需求之间的差距，以确保这些代理人在道德，透明和法律范围内行事。本文旨在为管理自主决策系统提供一个框架，强调问责制，透明度，适应性和法规合规性的重要性。本文的中心论点是，治理模型必须发展以适应自主代理的独特特征，以确保人类和代理责任。
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
