引言公共部门正面临严重的技能型劳动力短缺，由于持续的人口结构变化，这一问题正在加剧。为应对此问题，增加自动化至关重要，使公共机构能够用更少的人员更高效地处理任务。人工智能代理听起来很未来——而且确实如此。想想全自动流程和能自行解决问题的智能助手。这正是人工智能代理能带来的。那么你为什么应该关心呢?因为人工智能代理将你的自动化提升到了全新水平。没有人工智能的自动化，就像电脑时代使用打字机一样；它比手写好，但它错失了现代技术所提供的变革潜力与效率。现代自动化平台提供了一个坚实的基础：你构建工作流、传输数据、并自动化重复性任务。但当你们将AI代理集成到这些工作流中时，真正的转型才会发生——这些代理分析数据、做出决策、并以手动无法达到的精准度实时优化流程。近期，毕马威研究学院的研究表明，公共部门组织已意识到这一潜力：90%的受访者计划在接下来的2-3年内实施代理式人工智能。1但该领域发展迅速。代理式人工智能的概念仍在形成中，且通常较为复杂。许多解决方案是实验性的、雾散的或技术性过深——这使得定位变得困难。这就是为什么我们在这一观点中强调清晰度：我们展示了典型的架构，比较了核心技术，并展示了人工智能代理如何在实践中跨领域、跨场景工作。尽管存在日益壮大的商业平台生态系统——从开源到企业级——我们的目标在这里是展示什么是可能的，而不是描述单一解决方案。从公民与政府服务的互动到内部工作流程和非公开用例，代理方法重塑了我们对自动化的思考方式。
从这个角度来看，我们将阐明是什么让人工智能代理如此强大，它们如何运作，以及您如何巧妙地将它们集成到您的自动化战略中。无论是用于通信、数据处理还是创造性任务，它们所提供的可能性是无限的。
我们将探索跨领域的实际应用案例，包括公共服务领域,人工智能代理在公民沟通和行政效率方面解锁了新的潜力。随着行政工作量上升、人员资源有限以及对数字化服务的日益增长的需求，人工智能代理提供了具体的解决方案：更快的响应时间、可扩展的服务交付和智能案例处理。
公共部门环境与企业使用不同：它们需要最大程度的数据主权、透明的决策逻辑，并集成到现有的系统和职责中。与私营公司不同，政府机构还必须确保每一项自动化决策都具有法律问责性和可解释性。它们分崩离析的IT系统需要人工智能才能顺利集成，公民数据必须在国家法律下得到保护，这使得公共部门的Al部署比企业环境要复杂得多
此观点旨在支持公共部门技术负责人应对这些复杂性。它提供清晰性、实用指导和架构见解，帮助您领导成功的AI驱动自动化计划。
人工智能代理为
何重要
超级充电过程
当你将自动化、人工智能和自主代理结合起来会发生什么?让我们来分解一下：
·自动化是指遵循预定义规则完成任务，无需人工干预的系统。
·人工智能通过使系统能够从数据中学习、识别模式并做出数据驱动的决策来增强自
动化。
·智能体更进一步——它们不仅执行任务，还分析上下文，调整行为，并持续优化结果
○
当这三个要素协同工作时，流程不仅仅重复；它们会演变。它们会学习、适应并持续改进。这才是真正的超级充电：那些不仅仅是执行指令，还能预见需求并聪明思考的系统。
在公共部门，这对可持续性和绩效尤为重要。生成式人工智能(GenAl)—包括基础模型和本地部署——使您能够实施符合最高安全、透明和效率标准的智能自动化。这意味着不仅更快的流程，而且更好的公共服务。
本文来自知之小站
报告已上传知识星球，微信扫码加入立享4万+深度报告下载及1年更新。3天内不满意退出星球款项原路退回，欢迎试用。到期续费仅需5折
（如无法加入或其他事宜可联系zzxz_88@163.com）
