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AI Harness 为企业智能体工作流增添协调与防护机制

作者: AI Business·

要点速览

  • AI harness 可以协调多个智能体,并管理它们对企业系统的访问权限和可执行操作。
  • Harness 可以在 AI 生成的操作执行前,应用验证、路由、审计和其他安全防护措施。
  • 徽章读取 OCR 等简单的独立应用可能不需要 harness,而多智能体工作流通常更需要这类协调层。
  • 预构建的 harness 产品正在出现,但供应商的产品标签可能掩盖涉及多个智能体和系统的实际工作流。
  • De Bruyn 建议企业在选择 AI 架构或确定 harness 的作用前,先明确业务目标和可衡量的 KPIs。
AI Harness 为企业智能体工作流增添协调与防护机制

随着企业从试验单个 AI 智能体转向构建结合多个智能体和模型的工作流,“AI harness”这一术语正越来越频繁地出现。供应商也开始将这一概念打包成面向企业客户的产品,但相关术语仍未形成统一定义。什么才算是 harness、它在智能体工作流中处于什么位置,以及企业究竟何时需要它,这些问题仍然没有明确答案。

在接受 AI Business 采访时,Debcor Engineering 首席执行官、创始人兼首席架构师 Gareth de Bruyn 讨论了 AI harness 在企业工作流中的新兴作用。Debcor Engineering 专注于与 SAP 的原生 AI 集成。De Bruyn 解释了 harness 如何协调多个智能体、管理与企业系统的交互,并为 AI 生成的操作提供控制机制。

什么是 AI harness?

De Bruyn 表示,AI harness 位于智能体代码与模型本身之间。它负责路由、访问控制、上下文管理、评估和审计。在智能体与企业系统交互之前,这些控制措施就应当建立起来。

他说,只有当多个智能体协同工作时,智能体的价值才会更加明显。Harness 使协调这些智能体并管理其交互成为可能。

管理与企业系统的交互

Harness 负责协调智能体如何执行工作以及如何与企业系统交互。De Bruyn 表示,用“交易”来描述这种交互可能更为准确。

智能体可能需要访问企业系统,以获取作出决策所需的信息。当它采取行动时——例如创建订单、更新客户记录或转移货物——harness 会应用必要的防护机制和控制措施。

智能体还可能需要与多个企业系统交互才能完成任务。Harness 会管理这些交互,帮助确定智能体可以访问什么、可以采取哪些行动,以及这些行动应如何执行。

智能体的空中交通管制员

De Bruyn 将 harness 比作空中交通管制。以销售订单为例,订单可能通过电子邮件、传真或格式完美的订单文件进入企业。Harness 充当协调层,评估输入并决定应如何处理。

它可能识别订单、检索相关数据并创建订单。或者,它也可能判断请求必须经过验证检查。这些检查可能需要多次 AI 调用,从而增加成本,并带来额外的审计和跟踪要求。

Harness 确保每个请求都得到适当路由,并应用相关检查。最终形成的标准化订单随后可以录入客户系统。

企业何时需要 harness?

对于独立运行的单个智能体,De Bruyn 表示,他会质疑是否有必要使用 harness。他举例说,自己曾创建过一个简单的光学字符识别应用,即 OCR 应用。该应用可以拍摄会议参加者的徽章照片,让智能体立即读取其中的信息,并将其保存到客户关系管理数据库中。

他说,这类轻量且直接的任务不需要 harness。当多个智能体必须协同工作,或其行动需要更严格的监督与协调时,harness 的价值才会更加明显。

自建还是采购?

企业也正面临 AI 领域的自建与采购选择。De Bruyn 表示,许多组织正在寻找预构建的 AI 解决方案,因为它们并不总是具备自行构建此类系统所需的专业知识或信心。

预构建的 harness 和其他打包式 AI 选项正在逐渐出现,但 De Bruyn 表示,他认为市场尚未成熟。他还警告称,相关术语可能会造成误导:一个被宣传为单一 AI 智能体的解决方案,实际上可能包含多个协同工作的智能体。

例如,在 SAP 的 Sapphire 大会上,与会者曾听到有关应付账款智能体的介绍。De Bruyn 表示,该产品背后的工作流可能涉及 10 到 15 个不同的智能体,分别处理发票、信息核查和路由决策等任务。

尽管产品可能被呈现为一个智能体,但幕后可能有多个智能体和系统在协同工作。De Bruyn 认为,营销宣传与实际运行情况尚未完全一致。

他说,未来可能会出现更多预构建解决方案,但企业需要了解这些产品包含哪些内容、不同智能体如何协同工作,以及 harness 在协调这些智能体方面发挥什么作用。对于正在评估这些产品的企业而言,实际问题因此不应局限于产品名称,还应包括其能够访问哪些系统、可以采取哪些行动,以及会应用哪些检查措施。

从业务成果出发

De Bruyn 对企业领导者提出的主要建议是:“AI 不是魔法。”他说,企业正面临巨大的 AI 采用压力,这与此前云计算和物联网等技术带来的压力类似。但领导者应回到基本的业务问题:组织希望实现什么?希望取得什么成果?应如何衡量这一成果?

在明确这些目标和关键绩效指标(KPIs)后,企业就可以确定 AI 系统需要完成什么,以及 harness 应在设计中处于什么位置。

De Bruyn 将 harness 描述为一组组件,用于整合交付特定成果所需的模型、智能体和其他系统。他表示,企业不必一开始就深入技术细节。企业应首先明确业务成果,拆解所需组件,并确定 harness 应发挥的作用。

他说,从根本上看,harness 通过协调这些不同组件,帮助企业管理风险并提高效率。

编者注:本文采访内容经过编辑,以提高清晰度和简洁性。