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隨著像蘋果的Siri這樣的智能代理技術(shù)的出現(xiàn)，人工智能變得越來越流行。只要有正確的規(guī)劃，智能代理也可以出現(xiàn)在***云IT企業(yè)的愿望清單上。

幾十年來，好萊塢對人工智能的寫照一直讓人著迷。個人數(shù)字助手，比如蘋果的Siri，微軟的Cortana和亞馬遜Web服務(wù)的Echo將基礎(chǔ)語音查詢響應(yīng)和云融合在一起。但是用戶經(jīng)常會對一個云智能代理擁有更廣泛的使用表示吃驚—即便是在企業(yè)中。

大多數(shù)終端用戶設(shè)備的自帶智能很有限。另外，開銷和性能的問題使其很難完全滿足用戶的需求。一種解決方案是使用一個云代理來充當(dāng)信息處理點。用戶詢問代理一個問題，然后獲得一個具體的回答而不是未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)。這能夠節(jié)省訪問帶寬和設(shè)備資源。

IT團隊可以使用基本的IT或者應(yīng)用設(shè)計原則來獲取智能代理的益處。要做到這些，企業(yè)必須考慮四個步驟。

***步：設(shè)計一個瘦客戶端的，用戶設(shè)備的應(yīng)用，最小化本地處理的邏輯。

把太多的智能化放到用戶設(shè)備上不但很有風(fēng)險，并且對于移動用戶來說還會產(chǎn)生版本的問題。將一個Web或者基于API的前端應(yīng)用連接到瀏覽器或其他設(shè)備元素會強制你的應(yīng)用進行卸載處理和限制用戶對問答的數(shù)據(jù)交換。

第二步：將應(yīng)用和信息資源想象成一個代理人代表其用戶所能使用的工具。

基于Web的應(yīng)用把多個事務(wù)揉進一個單一組件時，會成為采用智能代理的一大障礙。當(dāng)創(chuàng)建應(yīng)用時，每一步都應(yīng)該是一個獨立的組件。

許多企業(yè)都在努力實現(xiàn)這一步。而RESTful的設(shè)計原則—即將所有信息和處理當(dāng)作詢問/響應(yīng)資源—將他們帶向了正確的方向。一個作業(yè)是一組問詢和響應(yīng)，并且這個結(jié)構(gòu)能被轉(zhuǎn)換為一個智能代理來使用。

第三步：要將前端應(yīng)用向智能代理的功能演化，需要定義前端任務(wù)針對特定用戶請求進行響應(yīng)。

普通的事務(wù)處理是面向工作流的，涉及到搜索和更新。智能代理處理必須是需求驅(qū)動的，被認(rèn)為是一個簡單的Q&A。打個比方，一個工作者的問題也許會包括查找一個客戶姓名來獲得交易號，或者審查未結(jié)訂單和帳戶信息。該單個工作者請求會創(chuàng)建若干事務(wù)，但是必須生成一個統(tǒng)一的響應(yīng)。這個代理的進程，成為了這個工作者行為的應(yīng)用前端，將負(fù)責(zé)那種轉(zhuǎn)換。

這一步需要對問題進行解析和從綜合信息中做出結(jié)構(gòu)化的響應(yīng)。擴展基本的文本識別和響應(yīng)的代理能力，在不會引入額外的語音識別和生成的問題的基礎(chǔ)上。開發(fā)一個工作人員指南，指定可以接受的問題格式會很有幫助。企業(yè)可以增加額外的問題格式，直到對話變得豐富起來。

第四步：在必要的時候?qū)@些進化的前端處理進程應(yīng)用AI原則。

從語音識別和應(yīng)答開始，這相對容易些，如果用戶的對話被編排的很恰當(dāng)。

企業(yè)在啟用自由形式的查詢方面應(yīng)該要走多遠(yuǎn)？真正的AI不是語音輸入和回答—是使用機器分析問題和產(chǎn)生回答。每一個問題都是一系列的與應(yīng)用組件或者數(shù)據(jù)庫元素交互的查詢和響應(yīng)。AI的目的是創(chuàng)造一個類似人的交互，但是目標(biāo)是增加生產(chǎn)力。組織很差的問答交互會很快摧毀任何類似生產(chǎn)力提高的假象，那么請從基本的通用問題的識別開始。隨著工作者和企業(yè)對使用案例的了解再擴大識別的范圍，從而獲得生產(chǎn)力的提高。

走向企業(yè)個人代理消費化的每一步都加快了人們接受并最終期待它的步伐。CIO們能夠因此受益并走在這一趨勢的前面。

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