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为什么编排而非增加代理是企业AI扩展的关键
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
企业在AI代理快速普及中面临的挑战是有效协调这些代理。仅增加代理无法解决复杂性问题，必须通过编排整合代理、工作流和数据管道，以实现可靠的业务成果。关注数据准备、混合环境协同和工作流可靠性是将AI技术有效应用于生产环境的关键。
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关键要点
- 多代理AI时代已经到来，75%的组织正在投资AI代理，预计到2029年相关投资将达到1.3万亿美元。
- 仅增加代理无法解决复杂性问题，企业需要通过编排来释放代理的全部潜力。
- 代理的扩散会导致协调问题，多个代理在不同环境中做出决策，缺乏共享的理解。
- 编排不仅仅是协调代理，还需要整合脚本、API、批处理作业和无服务器功能。
- 数据准备是AI代理有效性的关键，企业需要协调数据管道和应用工作流以解决数据准备瓶颈。
- 大多数企业在混合环境中运营，新的AI能力必须与现有系统协同工作。
- 可靠性是成功的定义，AI系统必须在关键操作中保持可预测性和弹性。
- 编排不仅是工具，更是一种策略，目标是通过简化复杂性来实现更好的业务成果。
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延伸问答
为什么编排比增加代理更重要？
编排能够有效协调代理、工作流和数据管道，解决复杂性问题，从而释放代理的全部潜力。
企业在AI代理扩展中面临哪些挑战？
企业面临的挑战包括代理的协调问题、数据准备瓶颈以及确保新AI能力与现有系统的协同工作。
如何确保AI系统的可靠性？
AI系统必须在关键操作中保持可预测性和弹性，确保工作流的可审计性和韧性。
数据准备在AI代理中扮演什么角色？
数据准备是AI代理有效性的关键，企业需要协调数据管道和应用工作流以解决数据准备瓶颈。
什么是多代理AI时代？
多代理AI时代是指75%的组织正在投资AI代理，预计到2029年相关投资将达到1.3万亿美元。
编排在企业AI中如何作为策略使用？
编排不仅是工具，更是一种策略，旨在通过简化复杂性来实现更好的业务成果。
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