当然，在企业中部署AI智能体的工作流程所需的时间可能存在很大差异——工作流程的复杂性、现有技术基础设施以及企业的具体目标等因素都会影响部署的速度。

如今，AI智能体大张旗鼓地进入各个领域，企业也在追求AI智能体如何更好地为自身创造价值。一些先进的企业通过智能体与工作流程结合的方式，开启了新的一轮业务优势的建立。那么，在进入AI智能体工作流程之前，企业必须准备好某些技术要求呢？

智能体工作流建立在智能自动化的基础上，使企业能够创建安全、受管控的 AI驱动的自动化流程。智能体工作流的关键组成（RPA、NLP、AI智能体、工作流编排和集成）协同工作以创建动态的自动化流程。

智能体工作流或智能体流程是让 AI智能体来负责任务管理和自动化的。它们为业务流程带来灵活性、响应能力和一定程度的独立性。

当您需要适应一些不可见或不可预测的信息时，基于模型的反射智能体就是您要使用的AI工具。与仅基于当前感知做出反应的简单反射智能体不同，基于模型的反射智能体保持完整的内部状态，使其能够预测部分可观察的环境。这是与其职责相关，并与它内部所建立的世界部分模型有关。

与可能仅对环境刺激做出反应的简单AI智能体不同，基于效用的AI智能体根据预期效用评估其潜在行动。它们将预测每个选项对于其设定目标的有用性或益处。

基于目标的AI智能体，旨在利用人工智能实现特定目标。这些理性的智能体不仅能对环境做出反应，同时可以与物理层面的具体对象进行交互，还能考虑其行为的未来后果，因此它们可以做出战略决策以实现目标。

学习型AI智能体之所以脱颖而出，是因为它们能够根据自己的经验进行调整和改进。与仅基于预编程规则或模型运行的静态AI智能体不同，学习型AI智能体可以改进其行为和策略。由于这种学习元素，它们最常用于不断变化的环境中。

在制造业和物流行业，流程执行的稳定性与效率对企业成本控制和客户满意度起着决定性作用。然而，传统的流程管理模式主要依赖人工经验或固定规则，在面对设备故障、供应链波动以及需求突变等动态挑战时，往往显得力不从心。随着 AI 技术的兴起，基于数据驱动建模、实时预测和自适应调整，正在重塑这两个领域的流程管理模...

在数字化浪潮下，DeepSeek 等大型语言模型的出现，正深刻改变着商业形态，为企业带来诸多机遇。许多制造型企业在标准化流程管理和自动化领域已取得显著进展，走在技术前沿。当类似 DeepSeek 这样的大型语言模型与流程管理工具相结合，又会在制造业中产生怎样的价值变革呢？

随着 AI 的知名度和有效性日益提升，企业有必要思考如何充分利用这项技术实现流程智能。麦肯锡公司研究显示，2024 年企业对人工智能工具的使用量急剧增长，近四分之三的受访公司至少在一项业务职能中应用了 AI 工具。从大型语言模型到各类生成工具，AI 已成为技术领域的焦点，人人都想借助这一工具实现业务...

当人工智能能够契合企业业务语言时，企业流程不再仅仅是机械运转，而是能实现卓越运作。在大多数人工智能企业的技术堆栈中，往往缺少利用业务流程管理（BPM）为人工智能赋予所需智能这一关键环节 。