AI 代理編排：工作原理簡單指南（附示例）

要點

• AI 代理編排將獨立代理轉變為一個協調系統，可以跨工具規劃、執行和移交任務。
• 協調者指導和審查每一步的工作，確保每個代理的輸出可作為下一個代理的輸入。
• 現代人工智能工具在幕後處理編排，因此您可以專注於結果，而不是設置。
• 如果使用得當，編排可以自動化複雜的多步驟工作流程，讓您騰出時間專注於真正重要的工作。

為什麼自動化仍然涉及如此多的複制粘貼？當然，當工具可以總結通話、預訂會議或在正確的時間顯示正確的信息時，這會很方便。但這些工具中的大多數都是獨立工作的，不知道它們所屬的更廣泛的工作流程。這讓你充當人類中心——審查一個工具的輸出，然後將正確的輸入傳遞給下一個工具。

但如果您也可以自動化該部分呢？這就是人工智能代理編排的承諾：使用人工智能協調多個工具，以便它們可以一起完成多步驟任務，而不是要求您手動粘合每個步驟。

那麼這實際上意味著什麼？如何開始呢？在本文中，我們將介紹代理編排的工作原理、它最有用的地方以及開始採用它時需要注意的事項。

目錄

• 什麼是AI代理編排？
• 為什麼人工智能編排很重要
• 人工智能編排的實際示例
• 人工智能編排的工作原理
• 常見的AI編排模式
• 代理人工智能編排有哪些好處？
• 代理人工智能編排的常見挑戰和局限性
• 何時使用 AI 代理編排（何時不使用）
• 如何開始進行 AI 代理編排
• 有效 AI 代理編排的最佳實踐
• 正確看待 AI 代理編排
• AI 代理編排常見問題解答

什麼是AI代理編排？

AI 代理編排是協調多個 AI 代理的過程，以便它們可以共享上下文、劃分工作並共同完成複雜的任務。一種有用的方式是將其想像為管弦樂樂譜：每個“樂器”（或代理）都會收到有關何時以及如何演奏的樂譜說明，以便協調並實現特定的結果。但與傳統管弦樂隊不同的是，人工智能編排是動態的。每個代理的輸出以及他們的協作方式可以根據用戶的特定目標或當時可用的數據而改變。無論您是在分析快速變化的社會趨勢還是計劃多步旅行，這種適應性都使編排變得強大。

一個重要的細微差別：AI 代理編排不需要協調數十個代理。事實上，太多的代理會產生不必要的複雜性並使優化變得更加困難。目標是讓一小組專門代理為實現共同目標而同步工作。成功來自於明確的角色和緊密的協作——不添加不必要的元素。

Grammarly 的人工智能代理就是這種實際編排的一個例子。由於這些代理是在幕後精心策劃的，因此您無需自己管理任何復雜性。 Grammarly 的 AI 代理編排可協調多個專業代理，每個代理專注於改進寫作和工作流程的不同方面，然後將這些見解統一為一組連貫的建議。這些代理利用您的背景來幫助您創建更具吸引力和吸引力的內容，更有效地溝通，並組織和管理您的工作日，以便您可以在正確的時刻採取下一個最佳行動，並在結束一天時感到成就感和掌控感。

AI 代理編排如何融入代理 AI

在代理人工智能係統中，編排是將單個代理轉變為協調的、目標驅動的系統。人工智能代理（通常稱為協調器）就像指揮家一樣，決定哪些代理應該演奏、何時貢獻以及如何組合它們的輸出。

並非該系統中的每個“玩家”都必須是人工智能代理。有些可能是更簡單的功能或第三方工具——很像管弦樂隊中的舞台工作人員或部門助理，他們自己不演奏樂器，但對錶演至關重要。

在代理人工智能出現之前，編排主要是基於規則的，涉及使用固定規則設置自動化工作流程。示例工作流程可能如下所示：收到訂單；打印裝箱單；生成運輸標籤；給客戶發電子郵件。換句話說：一個可預測的序列，結果直接。

借助代理人工智能，編排變得智能且響應迅速。協調器不只是連接步驟，而是主動管理人工智能代理和工具的協作方式，確保每個人在正確的時間獲得正確的信息，並根據情況變化調整計劃。

在同一訂單處理示例中，協調器可能會考慮歷史客戶反饋、天氣預報和產品易碎性數據，以動態調整包裝說明，例如由於途中的熱浪而添加額外的氣泡包裝或冰袋。這將靜態工作流程轉變為響應靈敏的智能係統。

人工智能編排與自動化

自動化是一個廣義的術語，指的是系統在被賦予一組規則後可以自行完成的任何任務。人工智能編排是一種更高級的自動化形式：它不遵循單個腳本化流程，而是使用生成式人工智能來決定多個自動化流程應如何協同工作以實現目標。

考慮一個鬧鐘。無論是物理設備還是手機應用程序，它都會自動執行一個簡單的規則：在您設置的時間叫醒您。人工智能編排更進一步。它可能會協調跟踪您的睡眠階段、心率、室溫和早晨時間表的代理，然後根據所有這些情況確定喚醒您的最佳時間。

為什麼人工智能編排很重要

人工智能編排通過協調獨立流程並確保它們可靠地協同工作來提高自動化程度。這很重要，因為它：

• 簡化複雜性：大多數人依賴於多種工具的組合，而這些工具並非旨在協同工作。人工智能編排適應每個系統的輸入和輸出，即使格式、平台或數據結構不同，也能保持任務協調。
• 減少忙碌人員的等待：傳統工作流程經常在需要人工判斷的決策點暫停。精心安排的代理可以在上下文中進行許多此類調用，從而允許流程端到端運行，而無需等待某人推動它前進。
• 適應缺陷：當數據格式不完美時，手動工作流程就會中斷。人工智能編排可以解釋混亂的現實（例如，拼寫錯誤、不完整的字段、未對齊的列、糟糕的掃描），並在需要時提出有針對性的後續問題。
• 檢查質量：編排層可以評估每個代理的輸出，對其進行改進，並指導迭代改進。因此，結果往往更符合您的目標，並且通常比手工工作更一致。
• 不需要編碼即可設置：預構建的工具和無代碼平台將人工智能自動化的力量交給任何能夠花時間思考流程並明確定義所需結果的人。

一旦設置了編排系統，您就不再需要手動協調單獨的任務。協調器可以從頭到尾管理工作流程，節省重複交接的時間，並減少跟踪每個步驟的認知負擔。這些系統還可以捕獲人類可能忽略的錯誤，從而獲得更高質量的結果。

也就是說，編排並不是完全不干涉的。它仍然需要明確的指示、良好的投入和偶爾的監督。需要時檢查和調整有助於確保其按預期工作。

人工智能編排的實際示例

AI 代理編排擅長解釋和生成文本。它也非常適合在給出明確標準的情況下做出決策。以下是它擅長的幾種工作流程類型：

• 患者入院審查：從入院表格、保險記錄和過去的就診中收集信息；識別缺失的細節；並生成臨床醫生可以在預約前瀏覽的簡明摘要。
• 欺詐和風險檢查：掃描交易和客戶活動是否存在異常模式，將發現結果與已知風險指標進行比較，並為人工審核員準備明確的警報。
• 社交媒體監控：跟踪多個平台上有關特定主題或品牌的對話，識別新興趨勢，並生成包含敘事見解和支持視覺效果的摘要。
• 內容審核：使用精心安排的順序確保文檔在發布或共享之前滿足多個維度的要求（例如，風格指南、內容政策、事實準確性和語法）。
• 客戶支持分類：分析通過電子郵件、聊天和社交渠道收到的消息；集群相關問題；檢測緊急請求；並將簡明摘要發送給正確的支持團隊。

人工智能編排的工作原理

AI 代理編排充當集中式工作流引擎。它將不同的角色分配給專用工具，通過共享上下文協調它們的操作，並完善它們的輸出以實現特定目標。許多此類系統可以通過可視化或無代碼工具構建，而其他系統則使用編碼框架設計成產品。但無論它們是如何構建的，編排系統都遵循類似的模式。

1. 目標定義：個人或系統指定所需的結果並選擇所涉及的代理、集成和工具。
2. 任務規劃和分配：根據初始輸入，協調器使用通常由大型語言模型 (LLM) 提供支持的決策引擎來確定實現目標所需的步驟，並決定將哪些任務分配給所選代理。
3. 協調設置：協調器設置一個共享工作區，它及其代理可以讀取、編輯並使用該工作區來觸發其他工具的後續操作。
4. 執行和協調循環：每個代理獨立行動，然後向協調器報告，然後協調器為代理提供進一步的輸入以進行操作，依此類推，直到作業完成。
5. 反饋：協調器在可能的情況下自行完善結果，在需要時請求用戶輸入，或升級到備份流程，例如將任務交給人工。

以下是這些步驟在旨在幫助準備一頁客戶會議的代理系統中的執行方式：

1. 客戶經理指定他們需要什麼（例如，“我周四將與 AcmeCo 會面。創建一頁簡報，其中包含與會者、過去的討論、未解決的問題、合同詳細信息以及任何最近的支持請求”）。
2. 協調者選擇正確的工具（例如，日曆閱讀器、客戶關係管理[CRM]查找、電子郵件摘要器、文檔搜索器、支持票查看器、註釋編寫器）。有些是人工智能代理；其他是編排器根據需要調用的簡單函數。
3. 協調器設置一個共享工作區，所有代理都可以在其中添加信息，例如誰參加、上次討論的內容、活動項目和最近的客戶活動。
4. 特工按順序工作，完善簡報。如果出現新信息（例如，電子郵件對話為支持票證添加了上下文），協調器會提示相關代理重新查看其摘要並更新摘要。它不斷循環，直到每個部分都被填滿並保持一致。
5. 如果關鍵信息丟失或無法訪問，協調器會為用戶標記這些差距。如果一切正常，它會提供完整的單頁尋呼機以及一條簡短的說明，解釋其中包含的內容和原因。

常見的AI編排模式

常見的人工智能代理編排模式包括順序切換、並行協作、分層控制和混合模型，每種模式都適合不同的工作流類型。這些差異很微妙，但在您考慮如何使用或構建編排系統時值得理解。這是一個細分：

順序編排

順序 AI 代理編排的工作方式就像帶有檢查員的裝配線：一旦代理完成分配的工作，編排器就會評估輸出的質量。如果可以接受，任務就會轉移到下一個代理；如果沒有，協調器會指示代理重試（可能有精確的指導）或升級（通常升級到人類）。這種持續的評估是人工智能編排與傳統線性工作流程的區別所在。

順序編排的一個示例是起草後續電子郵件。一個代理總結現有的線索，另一個代理起草回复，第三個代理編輯語氣和風格，第四個代理髮送（或呈現給人工審核）。

並行編排

並行 AI 代理編排可監督一組同時工作的代理。當任務彼此獨立時，例如機器人在不同的社交媒體平台上監聽或購物工具研究多個零售商的價格，這種方法效果很好。協調者確保他們以相同的目標和一致性運作，並一起評估他們的輸出。

分層編排

在分層人工智能代理編排中，監督層更加親力親為。它首先評估手頭的問題，並決定由哪個代理分配不同的職責，如果第一個代理做得不好，可能會調用不同的代理。當任務涉及許多不可預測的情況時，這種模式非常有用，因為協調者不僅可以判斷質量，還可以探索改善結果的新方法。

混合編排

在實踐中，大多數人工智能代理編排都是這些方法的混合。例如，協調器可以啟動多個代理進行並行研究，然後指示另一個代理在評估之前整理結果並將其交給另一個代理來編譯報告。

Grammarly 的工作原理如下：當您寫作時，Grammarly 的 AI 代理編排會分配各種代理（並行）來分析您的作品的清晰度、語法和語氣，然後將結果（順序）交給代理來確定（分層）顯示哪些建議。

代理人工智能編排有哪些好處？

代理 AI 編排可以幫助您更快、更高質量地完成任務。與手動完成工作相比，對於正確的工作流程類型來說，差異可能是巨大的。一旦完成設置和故障排除，您就可以看到多種好處，包括：

• 擴展複雜的工作：代理人工智能編排可以幫助團隊有效地處理更大的、多步驟的項目，例如每週更新十幾個競爭對手的情報。與傳統編排相比，它的推理能力使其對意外輸入更具彈性。
• 共享上下文：由於所有代理都朝著同一目標努力並為共享上下文做出貢獻，因此他們正在進行的工作是緊密協調的。如果一個代理得出了見解，另一個代理就會在其輸出中考慮到這一點。
• 速度：在適當的情況下，多個任務可以並行運行，順序任務可以一個接一個地運行。這意味著流程可以比由人管理更快地完成。
• 可靠性：與嚴格的工作流程不同，基於人工智能的編排會分階段評估進度，並且可以重做步驟或升級，而不是接受低於標準的結果。
• 人類生產力：由於這些系統只需最少的輸入即可工作，因此您可以專注於策略，而代理則負責執行。就像一個團隊的經理一樣，通過代理為您的審核提供意見，您可以完成比您自己跑腿更多的工作。
• 主動反饋：許多編排系統會預測下一步，而不是等待指令。例如，Grammarly 在後台持續工作，在您寫作時提供指導，而不是僅在出現提示時提供指導。

代理人工智能編排的常見挑戰和局限性

人工智能代理協調剛剛開始發揮其潛力，但與任何新興技術一樣，它也面臨著特殊的挑戰。花點時間了解它的局限性，以便您可以自信、安全地構建強大、有彈性的工作流程：

• 重複和漂移：當代理的角色沒有明確定義時，他們可能會相互重疊或矛盾。協調許多智能體可能很複雜，而且急於提供幫助的人工智能智能體可能會互相冒犯。
• 上下文丟失：信息可能會在系統之間丟失。僅僅因為編排器設置了共享工作區，並不意味著每個代理都可以正確寫入或讀取它，這可能會導致矛盾或重複的工作，從而使結果變得混亂。
• 偏見放大：協調並不能消除遺傳偏見。為許多人工智能代理提供支持的法學碩士基於廣泛的人所寫的內容，其中一些內容是不公平或有害的。 （幸運的是，在編排中添加額外的步驟來查找這些問題會有所幫助。）
• 不透明：沒有解釋或審查的自動化掩蓋了責任。當風險很高時，“人工智能決定”並不能激發信心，因此人工審查和明確的可審計性仍然至關重要。
• 脆弱性：即使是先進的編排也有局限性。第三方服務器可能會崩潰，數據格式可能會發生變化，LLM 更新可能會突然產生完全不同的輸出。在需要人工干預之前，人工智能係統只能進行有限的自我修復。
• 治理：數據質量、安全流程和審批工作流程變得更加重要。由於人類不參與決策，因此您必須信任他們的輸入並評估他們的結論，這一點至關重要。

何時使用 AI 代理編排（何時不使用）

AI 代理編排對於跨越多個工具、涉及多個移動部件或需要適應性和判斷力的工作流程最有用。但它並不適合所有任務。在某些情況下，更簡單的自動化（甚至人類）將勝過精心編排的系統。

當人工智能編排有所幫助時

• 跨多個工具協調工作：如果您的項目管理系統、電子郵件、日曆或內部數據庫都需要共享信息，那麼編排可以使一切保持一致。一旦工作流程涉及分析文本、解決歧義或做出上下文決策，人工智能驅動的編排就會變得特別強大。
• 管理迭代子任務：研究、分析和修訂通常循環發生。編排通過決定何時重新訪問步驟、何時優化輸出以及任務何時準備好繼續前進來處理這些週期。
• 適應不斷變化的條件：輸入並不總是乾淨的：數據丟失、需求變化以及工具偶爾會失敗。協調者可以調整其計劃、重新安排工作或請求澄清，而不是簡單地中斷。
• 大規模處理複雜的協調：協調多個移動部件，無論它們是人工智能代理、腳本還是人類，都可以在小劑量的情況下進行管理。但隨著數量的增長，人工智能編排可以為疲憊不堪的項目經理提供巨大幫助，減少交叉線和掉球的機會。

何時跳過 AI 編排

• 運行簡單的、基於規則的工作流程：如果流程始終遵循相同的路徑並且給定的輸入應該可靠地產生相同的輸出，則不需要編排。傳統的自動化——公式、腳本或“如果-那麼-那個”邏輯——將更快、更便宜、更可預測。
• 做出需要人類判斷的決策：計算機無法讀取面孔，經常錯過微妙的線索，並且缺乏人的經驗和同理心。這可能會導致他們根據有缺陷的評估或不考慮關鍵信息來產生輸出。當決策具有重大影響或涉及重大自由裁量權時，請避免讓人工智能做出決定。 （不過，您可以考慮一個組織信息以供人類評估的系統。）
• 手動處理快速、一次性的任務：構建和維護精心安排的工作流程需要付出努力。對於不頻繁或一次性的工作，手動完成可能仍然更有效。

如何開始進行 AI 代理編排

首先由人工智能代理編排一個小型工作流程以了解該流程，然後逐漸增加複雜性。大多數人已經在不知情的情況下使用了代理人工智能編排，因為它內置於當今的許多應用程序和服務中。但構建自己的編排仍然是相對較新的事情——通過實驗，您成為新工作方式的早期參與者。

開始之前：選擇一個工具

如果您已經使用 Zapier 或 Make 等集成工具，請尋找新的 AI 功能，為熟悉的環境添加新方向。可視化、無代碼平台可以更輕鬆地在畫布上設計流程；如果您喜歡以編程方式構建，則可以使用開發人員庫。請注意，一些“vibe-coding”或人工智能應用程序構建器工具可以生成完整的原型 - 對於快速原型設計很有用，但並不總是學習底層編排的最佳方法。

第 1 步：選擇多步驟工作流程

決定您希望 AI 代理編排處理什麼問題。對於您的第一個項目來說，一個好的選擇不會有很多步驟，並且您經常做的事情足以使其值得自動化。確保它需要代理人工智能編排所特有的推理和解釋；否則，你不妨使用更簡單的自動化工具。

第 2 步：定義代理角色和目標

任何編排平台都將提供各種代理、功能和集成。思考哪些輸入需要來自哪裡、如何處理它們以及輸出的性質和目的地。然後根據平台的說明組裝流程，包括指定編排器應使用的標準，以確保每個步驟呈現正確的輸出。

第 3 步：測試、審查、完善

如果您第一次嘗試時沒有做對，請不要擔心。調整說明、更換代理、修復任何錯誤配置，然後重試。一旦獲得可接受的結果，看看是否可以做得更好；人工智能代理可以根據提示文本的細微調整呈現截然不同的結果。它們也不會總是為相同的輸入產生相同的輸出，因此請多次測試以確保每次運行都能產生良好的結果。

第 4 步：仔細擴展

一旦您的人工智能代理編排運行良好，就很容易廣泛應用它。在廣泛推廣之前，請花時間了解它的功能、評估其影響並逐漸增加複雜性。隨著您的擴張，繼續評估產出和權衡。

有效 AI 代理編排的最佳實踐

有效的人工智能代理編排基於明確的目標、健全的工作流程和一致的人工監督。以下實踐重點介紹了構建保持可靠、透明且與預期結果保持一致的編排的方法。

• 明確定義目標和角色：您對需要做什麼以及如何完成它的規定越多，您就越有可能獲得您想要的結果。
• 讓人類參與審核循環：雖然以您的名義審核計算機生成的任何內容是明智之舉，但對於人工智能流程而言，這一點尤其重要。它的判斷只能到此為止。你是唯一真正知道什麼是“好”的人。
• 記錄決策和反饋：確保編排器生成人類可讀的決策日誌，以便您可以理解其流程並對其進行故障排除。如果可能，捕獲人類反饋或評級以支持持續的改進。
• 從代理之間明確的交接規則開始：代理系統是熱心的幫助者；如果沒有明確的角色和規則，他們很容易重複努力，但結果卻不一致。通過準確定義每個代理需要做什麼以及何時向共享工作流程報告，可以避免這種常見的陷阱。
• 預期漂移：由於集成、模型或環境的變化，性能可能會隨著時間的推移而發生變化。定期檢查和更新提示、目標和配置有助於保持一致的質量。

正確看待 AI 代理編排

人工智能代理編排建立在熟悉的自動化實踐的基礎上，但增加了一些全新的東西：實時推理、適應和協調跨工具工作的能力。它代表了朝著可以像人們一樣進行協作的系統邁出的早期一步——共享上下文、適應新信息以及在沒有持續監督的情況下為工作選擇正確的工具。

如果您想立即體驗編排的實際效果，請嘗試 Grammarly。當您在日常工作流程中編寫和移動時，其智能層會在幕後利用多個專業代理，在您需要時提供最有用的建議。語法寫作代理可以幫助您起草、總結和修改您的最佳內容，展示人工智能協調如何支持更好的結果，一次一個句子。

如果使用得當，編排可以顯著提高工作的速度、一致性和質量。但與任何強大的功能一樣，需要時間和細心才能很好地應用。從小事做起，定義明確的目標，並讓人們參與進來。隨著時間的推移，您將直觀地了解人工智能編排在哪些方面表現出色，以及哪些更簡單的方法仍然更有意義。

AI 代理編排常見問題解答

什麼是代理人工智能編排？

代理人工智能編排可協調多個組件，例如人工智能代理、基於規則的自動化、傳統機器學習模型和 API，因此它們可以共享上下文並共同完成複雜的工作流程。協調器不是一個孤立地發揮作用的工具，而是指導每個部分如何將工作移交給下一個部分以實現特定目標。

人工智能編排與自動化有何不同？

傳統的自動化遵循固定的規則，而人工智能編排則使用推理來評估輸出，決定步驟何時完成，並確定下一步應該發生什麼。雖然在這兩種情況下，都是由人類定義工作流程和角色，但人工智能編排會在結構內進行調整，處理剛性自動化無法處理的判斷調用和飛行中的變化。

使用 AI 代理編排是否需要編碼經驗？

不需要——許多現代工具提供不需要編程知識的可視化構建器，而其他工具則已經完全形成了可供使用的人工智能編排工作流程，例如 Grammarly。如果您希望在工作流程中使用自定義邏輯，編碼會有所幫助，但大多數用戶無需技術專業知識即可立即受益。

AI編排模式的主要類型有哪些？

主要模式描述了代理如何相對於彼此工作：順序（逐步）、並行（同時）、分層（由協調器分配）和混合（這些方法的混合）。每個都適合不同的工作流程需求，從簡單的序列到復雜的自適應系統。

編排多個人工智能代理有哪些好處和風險？

編排通過保持上下文一致並在步驟之間自動傳遞精煉輸出，消除了人類通常處理的手動複製粘貼和簡單判斷調用，從而加快了跨工具或平台的多步驟工作。但是，當精心安排的系統偏離軌道時，它可能會產生較差的輸出，因此您仍然需要護欄和審查以做出高影響力的決策。

Grammarly 是否使用 AI 編排？

是的，Grammarly 通過專門的 AI 模型和基於規則的組件的協調系統使用 AI 編排，並行分析您的寫作，然後將其發現合併為清晰、優先的建議。它的協調器決定哪些見解在上下文中最重要，因此當您鍵入時，反饋會感覺一致且有幫助。

該編排層直接集成到您的寫作工作流程中，通過 Grammarly AI 代理團隊提供動態、上下文感知的反饋。他們根據您正在處理的內容、文檔類型以及對象提供反饋，幫助實時完善語氣、簡潔性、特異性和邏輯進展等複雜元素。