为什么很多人工智能项目失败？设计时AI与运行时AI的区别？ 人工智能功能强大，但是为什么这么多人工智能项目失败了，以及公司如何从生成人工智能和代理人工智能中释放真正的价值。 企业将设计时人工智能（用于创造力和规划）与运行时AI（用于执行和可靠性）混淆，以及为什么这个错误会导致不可扩展、有风险、有时甚至令人尴尬的结果。 如果工作流程管理得当，人类就不必参与其中。假设我有50个工作流来定义我如何开户或完成某些订单。如果这些工作流程经过审查、批准和可靠，它们就可以在没有人为参与的情况下执行。在这种情况下，LLM只是将人的语言连接到正确的工作流程。 那么，这是否意味着我们正在走向一个公司和用户需要根据问题应用不同人工智能的世界？你需要主要类别的人工智能，每个类别都专门用于不同的任务。经常描述企业应该理解的三种类型的人工智能：统计人工智能（机器学习）：从数据中发现老式的模式。它非常有价值，而且仍然具有相关性，即使它在今天不那么流行。 在2025年，我们看到了AI代理和代理人工智能的兴起。代理应该通过执行定义良好的工作流来工作。例如，如果你是一家电信公司或银行，你可能有200-300个定义的服务。您在设计时使用AI来创建和优化这些工作流程。 当这项技术首次问世时，许多公司都在争论准确性和创造力。有些人每次都希望得到一致的答案，比如为产品定价。其他人想要更多的创造力，比如创作故事或笑话。这如何符合你的“设计时与运行时”的区别？这正是区别所在。创意属于设计阶段。这是你可以探索、头脑风暴和突破界限的时候。但当你在生产中——销售汽车、运营发电厂或为客户服务——你需要可预测性。这就是为什么我们的模型将推理融入工作流程。人工智能发展 AI开发流程
