微軟、谷歌和其他公司一直在快速地將生成式人工智能“代理”添加到他們的軟件中，但公司在採用它們時應該謹慎。
過去幾個月出現了爆炸式增長它可以自動化生產力應用程序中的工作流程，但分析師建議企業在採用它們之前仔細評估部署風險。
Forrester 未來工作團隊副總裁兼首席分析師 JP Gownder 表示：“企業領導者需要製定一項戰略，思考真正意義上的代理人工智能，以及這些解決方案的治理。”
Gownder 說這些工具不是，而是“類似代理”的工具，Forrester 就是這樣稱呼這些應用程序的。 “類似代理的解決方案可以解決點問題，但它們不是供應商所談論的‘數字同事’，至少現在還不是，”Gownder 說。
谷歌和微軟一直在為其生產力套件開發人工智能插件，第三方也在為應用程序提供自己的人工智能插件。
在上週的 Google Cloud Next 大會上，跨生產力應用程序實現工作自動化。工作空間流可以自動化涉及文檔審查、客戶支持請求或產品分析的一系列作業。 Google表格中的“幫助我分析”功能可以從表格中獲取信息並提供即時數據分析和見解。
本月早些時候，微軟以一系列獨特的方式慶祝了其成立 50 週年。它可以與 365 生產力套件一起使用，也可以獨立使用。
公司的Microsoft 365 路線圖詳細介紹了即將推出的 Copilot 自動化功能，包括用於編寫 Word 文檔的自動化工具、基於學習需求的學習夥伴以及自動化 HR 工具。
本週，Anthropic 推出了將其 Claude AI 模型與 Gmail 和日曆集成該公司通過電子郵件表示，除了谷歌文檔之外，谷歌文檔還可以通過搜索電子郵件、查看文檔和掃描日曆來幫助“更深入地了解您的工作環境”。
“無論您是在管理項目、計劃旅行，還是處理個人和家庭任務，Claude 現在都能了解您的全部情況，從而提供更好的幫助。導航到設置以連接到 Google Workspace 測試版，”Anthropic 說道。
Adobe 正在為 Microsoft 365 開發 Adobe Express AI 代理，可以通過 Copilot 創建多媒體和演示文稿。
在生產力應用程序中安全地部署這些特定的人工智能插件可能需要多年的微調和實施；分析師表示，首先，企業需要了解這些工具的用途，了解潛在的安全問題，並做好防護措施。
人工智能係統和代理的技術推出並不意味著企業正在做正確的事情——他們可能行動得太快了。
Gownder 表示：“我們正處於邁向代理人工智能之旅的最初階段，但供應商喜歡使用‘代理’一詞，儘管他們缺乏最終擁有的自主權和可操作性。”
Gownder 說，Microsoft Copilot Agents 非常適合利用特定的數據源（例如 SharePoint 網站），以確保查詢正確的數據源。 “這對於某種 RAG 很有幫助（）計算模型。但這些並不是複雜的代理，”他說。
J. Gold Associates 首席分析師 Jack Gold 表示，代理可以堆疊起來，以便一個代理調用另一個代理來執行一項特殊任務，在將結果顯示給最終用戶之前，這個過程可能需要多個代理。
與任何新技術一樣，企業需要學習如何最好地利用該技術，包括以正確的順序提出正確的問題，以便代理本身俱有生產力。 “提出的問題必須簡潔，這一點也很重要，因為如果不給特工提供具體標準，他們就會‘走神’，”戈爾德說。
“用戶培訓”過程可能包括反複試驗，它可能很快也可能慢，具體取決於角色和復雜性。 “最大的挑戰是：你能相信代理商剛剛為你提供的結果嗎？”戈爾德說。
與任何企業級系統一樣，CISO 需要參與確定任何危險點，人力資源和法律團隊可能還需要參與涉及公司數據的部署。
“但是有了人工智能，這些系統實際上增強了可以通過從舊數據推測新數據來檢索的信息類型的能力，從而放大了這一點。這是不同級別的要求，”戈爾德說。
Gartner 應用程序設計和開發團隊副總裁兼分析師 Jason Wong 表示，需要警惕的一大風險是代理“無政府狀態”，其中數千個精心策劃的代理可能會發生衝突並導致自動交互的惡性循環。 “如果沒有適當的規劃和監督，代理無政府狀態會對企業應用程序的穩定性構成近期的嚴重威脅，”他說。
有權使用 genAI 工具構建器（例如 Copilot Studio Agent Builder 或 Google AI Studio）的員工，當與應用程序附帶的其他代理混合使用時，也可能會產生問題。
Wong 說，對於大多數使用 genAI 的員工來說，通常需要至少三個月的時間才能改變根深蒂固的行為。 “系統管理員必須提高技能，成為代理構建和管理的支持職能，而不僅僅是專注於管理操作。”