AI代理通过自主执行任务转变运营，但真正的ROI源于多代理协作。关键在于选择用例、设计协作架构，并关注角色、通信、弹性、互操作性和安全治理。
译自：A 5-Step Checklist for Building Collaborative AI Agent Systems
作者：Mark Talbot
AI 代理通过自主解释上下文、做出决策并以最少的人工干预执行任务，从而转变企业运营。但是，任务级别的自主性所带来的惊艳效果不足以实现真正的投资回报（ROI）。当团队让多个代理作为数字同事，独立、协同并与人类一起在关键工作流中协作时，才能实现真正的投资回报。
我最近交谈的一家大型金融机构通过引入协作式 AI 代理来预先检查文件并发现可能存在的问题，从而消除了抵押贷款交割后审计中长达 45 天的积压工作。另一个组织中的客户支持团队使用多代理模式，语义搜索 CRM 工单和知识文章，从而在需要人工介入之前解决了许多问题。这样的故事越来越常见，它们源于两个深思熟虑的选择：
- 选择合适的用例，使 代理式 AI 能够有意义地改变工作流并易于集成到流程中。
- 在良好治理的架构中，设计代理以彼此协作并与人类协作。
让我们探讨如何做到这两点。我们将研究代理式 AI 如何真正推动企业价值，如何构建协作式代理生态系统，以及如何 选择和实施高价值用例 而不增加您的风险状况。
设计协作式 AI 代理生态系统
AI 代理是用于数据分析、工作路由、系统更新和流程执行等任务的自包含协议。如何使用代理取决于您希望赋予它多少自主权：
- 0 级 – 基于规则：经典的确定性自动化。
- 1 级 – AI 辅助：人类控制，AI 提供建议或预填充。
- 2 级 – AI 自动化：AI 在防护措施内执行任务。
- 3 级 – AI 编排：代理追求目标并根据需要调用其他工具/代理。
当代理超越其孤立任务进行协作并更多地充当共享工作流中的数字同事时，效率增益会倍增：一个代理可能对传入文档进行分类，另一个可能提取结构化数据，而第三个代理则将 工作路由到正确的人员或系统。正是在这些多代理系统中，组织看到了它们的第一个复合收益：更短的队列、更好的服务水平协议（SLA）、更清晰的数据以及人类更多的时间专注于异常情况和更高价值的工作。
这个生态系统的“成熟度”并不意味着到处都争相达到 3 级，而是根据风险调整自主权。在我之前分享的抵押贷款示例中，1 级和 2 级代理协作处理交割包，但最终决定权仍归人工审计员所有。特别是在此以及其他高度监管的行业背景下，AI 代理的正确部署以及它们如何协作取决于：
- 出错的成本（财务、监管、安全、客户信任）。
- 流程的成熟度（是否被充分理解和工具化？）。
- 代理可用的数据和工具的质量。
例如，您可能将代理保持在 1 级，作为高度监管金融操作中更新规则和大量合同的第二道防线，而对于风险较低的内部支持、路由或分类，您可能依赖更自动化或编排的模式。
选择合适的用例
在整个企业中，寻找那些流程可重复、大批量且在大多数环境中已得到良好工具化的场景，使其成为早期多代理部署的理想候选者。您还可以优先考虑那些团队每次都倾向于“重复造轮子”的复杂或不一致的流程，以及客户或内部用户遇到阻碍或流失的任何摩擦点。协作代理的强大早期用例包括：
- 案件分类（用于合规警报、支持工单或欺诈异常）
- 文档分类和提取
- 跨系统对账、数据质量检查以及审计和运营审查的报告或总结。
如前所述，风险工作流的特征差异很大。金融风险源于不良贷款决策、遗漏的控制或错误定价的工具。安全和健康风险出现在临床、公共卫生和基础设施运营中。声誉风险源于可能损害信任的面向客户的决策。
此类高风险领域仍然可以是协作式代理 AI 的候选者，但需要更多的人工监督和强大的日志记录规定。当用例带来不可承受的风险时，请退一步，确定代理可以安全贡献的相邻或支持工作流。在整个过程中，请记住开发人员层面的风险意识必须与组织更广泛的风险承受能力保持一致；更保守的公司可能需要较低自主度的用例和更严格的监督。
现代化团队清单
协作代理带来巨大的投资回报，但细节决定成败。在实践中，只有当您能够像依赖跨职能人工团队一样依赖代理时，才能获得价值：具备角色清晰度、通用协议和允许代理自由安全地共享上下文的协作架构。以下是代理式 AI 现代化手册中应包含的五个清单项：
1. 创建明确的代理角色卡
对于工作流中的每个代理，编写一个角色卡，定义其任务、允许使用的工具和升级路径。强调职责分离：在受监管的流程中，“创建者”代理不应同时是“批准者”或“发布者”。示例：
- 规划器代理：分解任务并路由工作。
- 检索代理：拉取文档和数据。
- 分析器代理：分类、评估风险或综合洞察。
- 验证器代理：根据策略和合规规则检查输出。
- 报告器代理：生成人类可读的摘要和报告。
对这些角色进行编码可以增强清晰度，并使风险和访问控制决策的推理变得更容易。
2. 设计代理间通信模式和协议
有意地设置通信模式，无论是通过路由器或规划器按顺序执行任务的编排式中心辐射模型，还是通过代理在共享消息总线上发布和订阅的事件驱动方法。然后强制执行纪律，例如：
- 使用带有必需元数据的结构化消息（JSON、Protobuf）：代理 ID、任务 ID、置信度分数、时间戳。
- 采用共享上下文和工具协议（例如，模型上下文协议 或 MCP），以便代理了解哪些工具和资源可用。
- 保持消息精简且以任务为中心，以减少耦合和调试的痛苦。
将其视为代理的 API 设计；这将在您添加新功能时为您省去麻烦。
3. 为弹性、可观测性和生命周期管理进行工程设计
协作代理是操作组件，您应该像管理 微服务 一样对其进行管理：
- 使用带有回滚计划的版本模型、提示和工具配置。
- 实施重试、熔断器和超时机制，以防止代理陷入失控循环。
- 监控每个代理的延迟、交接失败、升级率和错误模式。
显示代理间交互（谁调用了谁、交换了哪些有效载荷、验证在哪里失败等）的仪表板迅速成为必不可少的操作工具。
4. 设计互操作性和供应商无关的执行
大多数企业最终将拥有来自多个供应商的代理以及自定义构建的代理。为此做好准备：
- 优先选择开放或广泛采用的协议（MCP、A2A 等）用于工具和上下文访问。
- 使用模块化 API，以便新代理可以以最少的重新布线插入您的生态系统。
将代理视为通过标准接口进行协调的一流组件，就像过去时代向面向服务或微服务架构的转变一样。
5. 确保全面的安全性、信任和治理
多代理系统引入了新的攻击面和故障模式，例如一个代理冒充另一个代理、具有不同权限的任务之间数据泄露，或代理之间相互调用的意外“无限循环”。将代理交互视为受保护的、可信的机器对机器工作流，保护措施包括：
- 代理的强身份和认证
- 每个角色的最小权限访问
- 关于谁（或什么）何时、为何访问了哪些数据的详细日志
- 基于策略的防护措施和输出过滤器（用于 PHI/PII、商业秘密等）
对于高风险步骤，当置信度低于阈值时，让人类作为批准者或备用方案参与其中。
理想情况下，整个代理式 AI 生态系统应由底层数据编织或类似演进的架构支持。协作代理只有在能够利用统一的语义层；既定的业务逻辑和规则服务；用于权限检查的身份系统以及现有的工作流引擎或流程模型时才能发挥作用。
每个代理都应映射到其所需的系统（例如 CRM、ERP、票务、合规数据库或文档存储库），并通过模块化接口而不是硬编码集成进行连接。这确保了以后可以在不强制对代理层进行全面重新架构的情况下更换系统或供应商。
结论
当专业技术人员将 AI 的承诺转化为运营现实时，现代化才能成功。对于代理式 AI，这种转化需要一个严谨而实用的路线图，用于选择正确的用例，根据 风险调整自主权并设计代理，使其能够在共享工作流中进行通信、升级和协作。这使得企业能够将孤立的 AI 能力转化为协同系统，从而产生实际影响。
