AI 具有神经特性。我们知道，人工智能在实施过程中会表现出一定的神经质（或者说紧张），这是由于人们对决策偏见的担忧，对其所使用的数据集和基础模型来源的质疑，以及对其运行环境的顾虑，同时也关注后端是否有防护机制来确保 AI 按照人类的意图运行。
但 AI 也具有"神经系统"的特性，因为它现在可以被归类为神经驱动，其神经网络具有足够的计算逻辑能力来模仿人脑，特别是在图像识别、自然语言处理和决策制定等领域。后者在工业企业应用和游戏领域都很重要，因为我们希望与游戏中的角色互动时能够尽可能地接近真人。
Cognizant 专家团队
Cognizant 正在致力于提供 AI 领域的神经加速技术。作为一家全球专业服务公司（如果不那么客气的话，你可能会说是一家业务流程外包公司），Cognizant 拥有约 35 万名技术专家，他们在生命科学、通信、金融服务和汽车等行业开展数字化转型项目。
该公司最近开发的神经 AI 多智能体加速器和多智能体服务套件旨在帮助组织加速 AI 智能体的开发。我们现在知道，AI 智能体是 AI 功能的专用迭代，它们能够在没有人类干预的情况下朝着既定目标越来越自主地工作，同时通过学习不断提高完成任务的能力。
AI 智能体何时有用？
进一步说明，AI 智能体在需要自适应操作、实时决策和用户个性化的工作任务中特别有用。
Cognizant 的 AI 首席技术官 Babak Hodjat 表示："AI 智能体通过任务自动化和减少人工工作量来改变企业运营，使员工能够专注于战略性活动。然而，如果没有专业智能体之间的协作，软件系统将与更大的业务目标脱节。神经 AI 多智能体加速器和多智能体服务套件允许客户在其组织架构中构建和部署智能体，使它们能够在整个企业中协同工作，从金融和 IT 到市场营销和销售等各个角色中协助人类。"
该公司表示，由于成本上升和对实时适应性的需求，传统工作流程和"固定自动化"（即从机器人流程自动化到任何其他形式的预设快捷方式，包括最基本的 AI 形式）已不能满足大多数客户的期望。
正如我们从当前的热潮中所了解的那样，智能体 AI 系统正在帮助弥合传统固定式自动化所带来的差距。
无代码预构建
Cognizant 的神经 AI 工具可以被描述为一个无代码开发框架，其中包含一系列预构建的参考智能体网络，使企业能够快速原型化、定制和扩展多智能体系统。预构建的多智能体网络模板适用于特定行业流程，包括供应链管理、客户服务和保险承保。可以使用自然语言描述快速创建额外的智能体网络，以适应不同的场景和客户使用案例。它们还可以扩展以包含第三方智能体。
根据 Hodjat 团队的说法，"多智能体系统超越了单一智能体，通过实现分散式决策，使智能体能够独立但协作地解决复杂的相互依存问题。它们旨在提供跨功能和地理位置的可扩展性，允许在不彻底改造系统的情况下进行扩展，并通过冗余提供弹性，确保即使个别智能体失效时也能保持连续性。"
执行任务的智能体
随着我们现在努力在企业中推广智能体 AI 的使用，Cognizant 希望其技术能被用来协调企业工作流程中自主智能体网络的使用。它试图为智能体提供结构化框架，同时使用标准化和经过测试的方法实现多个智能体之间的交互和协调。
HFS Research 的首席执行官和首席分析师 Phil Fersht 表示："我们正在进入人机协作的关键时代。坚持使用独立智能体来复制人类工作的企业将难以实现价值。相反，它们必须部署真正的组织智能，让智能体和人类伙伴带来上下文智能，以增强工作流程、数据集和流程，从而实现预期成果。"
Cognizant 提供部署新多智能体网络的能力，这些网络可以使用自然语言描述快速创建，以适应不同的场景和客户使用案例。它可以通过应用程序编程接口将新开发的多智能体网络与现有和其他第三方智能体系统集成，并且智能体职责的封装允许可扩展性和自动将任务路由到正确的 AI 智能体。我们还发现了模糊性解决方案，在可能存在智能体网络的情况下，可以更轻松地添加新智能体，同时最大限度地减少错误并改善响应时间...而且（值得高兴的是）该技术可以通过在多个服务器之间分配任务来管理大型工作负载。
随着智能体 AI 开始工作，加速的智能体化行动（这个词可能还不被所有字典接受，但我们可能必须习惯它）将成为在各种 IT 技术栈中应用这种 AI 的重要组成部分。
