在流程挖掘中AI智能体的常见问题

企业在构建AI智能体时，往往会遇到不同类型的挑战。一些长期规划的项目，可能会因为AI智能体难以将复杂任务分解为逻辑步骤，导致无限的循环或报错。这类问题需要先梳理流程，理清不同流程之间的关系，才能有助于AI智能体发挥价值。

对于工具调用格式的错误，往往是由于LLM的局限性，通常需要人工干预来纠正外部工具调用中的错误。这类错误相对来说比较明显，AI智能体在实施过程中也会给予及时的反馈。

对于流程与AI智能体性能不一致的情况则需要谨慎考虑。一些较大的解决方案空间可能难以实现一致的结果，从而导致性能波动和成本增加。企业需要准确评估最小可实现的方案，再深入推进AI智能体的全面优化。

某些AI智能体可能因为本身的涉及有所缺陷，导致功能或操作的受限。那么，就需要回到AI智能体设计本身，重新更改其灵活性，以适应不同流程的变化和传递。

如何应对这些挑战

缩小解决方案空间：限制AI智能体操作的范围有助于减少错误并提高性能。能让AI智能体更聚焦问题核心。

明确定义操作：明确定义AI智能体在每个步骤应采取的操作，以避免歧义。最小化每一个指令单元，让AI智能体有清晰的指引。

使用基于代码的编排：依靠基于代码的编排（而非LLM路由）可以提供更可预测和可控的结果。

结论

由LLM驱动的AI智能体正在改变企业处理流程挖掘的方式。通过将复杂的工作流程分解为可管理的任务，这些AI智能体可以高效地分析数据、提供洞察并提出改进建议。我们探索的示例展示了如何利用一组AI智能体来自动化绩效分析并生成可行的建议。