什么是 AI 编排？大规模协调 AI 模型

面对复杂流程，AI 工具通常无法端到端完成任务。一个模型可能擅长 语音转文本，另一个则负责支付处理。因此，需要在这些系统之间设置一层，用于安排步骤顺序、传递上下文并决定下一步操作。

AI 编排正是这一层：它协调多个模型、智能体和工具，让它们作为一个系统协同工作。与其让单个 AI 智能体兼顾多项任务，不如通过 AI 编排使用多个各司其职的智能体。这不仅能提升效率，也让系统出现问题时更易于升级和排查。

本文将介绍 AI 编排是什么、如何运作以及已应用在哪些场景，帮助你将其用于自己的工作流。

摘要

• AI 编排将模型、智能体和工具协调为一个受治理的工作流，安排步骤顺序、共享上下文，并决定任务何时需要人工审核。
• 当一项任务涉及身份验证、数据查询和策略决策等多个步骤时，AI 编排就必不可少，因为需要有人管理它们之间的交接。
• 强大的编排平台支持多个 LLM，在整个工作流中保持上下文，并根据各步骤所需的确定性结合基于规则和模型驱动的路由。
• 从金融服务、医疗保健到零售等行业，都依靠编排将现有系统（CRM、EHR、支付工具）连接为连续的客户交互。

什么是 AI 编排，为什么它很重要？

AI 编排协调语言模型、专用智能体、检索系统和第三方工具等多个 AI 组件，使其作为一个受治理的工作流运行。

单独回答一个问题的模型可以很好地工作。但当流程包含跨越不同系统的多个步骤时，就需要编排。例如，如果 AI 客服智能体 正在帮助客户提交支持工单，它需要：

• 验证身份：确认客户身份并调出账户。
• 查询知识库：借助 RAG 确认问题是否属于已知问题。
• 应用策略：确定该问题是否符合退款或换货条件。
• 记录并确认：在 CRM 中记录工单，并向客户确认后续步骤。

这些任务都可能需要一系列不同的模型、智能体或工具，必须有机制让它们保持同步、协同工作。

随着企业采用更多 AI 智能体 并期望它们协同工作，投资 AI 编排变得越来越重要。Gartner 发现，过去两年企业对多智能体系统的咨询量大幅增长，并预测到 2026 年，40% 的企业应用将配备任务专用 AI 智能体，高于 2025 年不足 5% 的比例。

但挑战不止于采用。MIT 的 NANDA 项目发现，95% 的企业生成式 AI 试点项目没有带来可衡量的回报，尽管模型本身表现良好。周边系统缺乏在大规模下可靠运行所需的架构、治理和深度集成。

编排正是成功的 5% 所具备的关键拼图。

AI 编排如何实现复杂工作流自动化

处理依赖不同智能体的多步骤流程时，编排能连接分散的系统，并形成连贯、复杂的响应。

AI 编排主要包括 4 个层面：

1. 任务拆分与路由：将请求拆分为多个步骤，并将每一步发送给合适的模型、智能体或工具。
2. 上下文和状态管理：传递对话记录、检索到的文档和变量，确保后续步骤拥有所需信息。
3. 工具与 API 执行：调用 CRM、支付处理器等外部系统，并将结果反馈至工作流。
4. 转换逻辑：通过固定规则或模型判断，决定何时进入下一步。

不同 AI 编排平台在转换逻辑上差异较大。确定性转换可提供保障。例如，若支付失败，工作流始终会路由至同一个备用步骤。相比之下，由模型评估的转换更适合处理自由格式输入，但需要设置护栏，避免误读信号而将用户引向错误路径。

大多数生产系统两者兼用：在准确性至关重要的地方依赖固定规则，在无法预先确定输入的地方使用模型判断。ElevenAgents 工作流 也是如此：子智能体之间的每次转换都可设为确定性，或交由模型评估。

借助 ElevenAgents 的 编排引擎，独立智能体可通过系统提示词、知识库和一组工具处理单一目的的交互。工作流则增加由专用子智能体构成的有向图，处理验证、计费和升级等既定任务。

每个子智能体仅获取有限的上下文，避免信息泄露到不相关的角色中。它们之间的转换可基于规则或由模型评估，取决于该步骤需要多高的确定性。

集成 AI 编排的主要优势

编排的价值不只体现在单次交互，更在于它让团队能够长期实现的成果。部署编排后，运营、工程和支持团队可获得：

• 可扩展性：新用例可接入现有工作流，无需每次都采用新的单点解决方案。
• 一致性：无论由哪个模型或智能体处理，同一任务都以相同方式运行。
• 治理：每次交接、工具调用和决策都会被记录，可供审计。
• 更快实现价值：团队可将现有智能体和工具组合成新工作流，无需从头重建 集成。
• 减少工具分散：一个协调统一的系统可取代零散的 AI 工具及其间的人工交接。

通过让每个工具专注于擅长的任务，编排降低了整个系统的脆弱性，使你能够扩展到新用例，并提供客户真正认可的体验。

各行业的 AI 编排应用场景

AI 编排在各行业的运作方式相同：将身份验证、数据查询和策略规则串联为一次连续交互。不同之处在于连接的系统，例如 客户支持 中的 CRM，或医疗保健中的 EHR。以下是几个行业的应用示例：

客户支持

Freedom Forever 是美国最大的住宅太阳能安装商之一，使用 ElevenAgents 将每位来电者路由至专门的销售或支持智能体，处理常规问题和账户更新；需要时，则携带完整通话记录上下文转交人工客服。该部署使支持效率提升了 90%。

金融服务

Better.com 的 ElevenAgents 驱动贷款智能体 Betsy 可验证借款人身份、获取账户和贷款状态，并在符合抵押贷款行业合规要求的前提下，引导借款人完成后续步骤。Betsy 目前可自动处理 35.5% 的借款人咨询，降低贷款发起成本，并使贷款转化率翻倍。

医疗保健

EliseAI 的 ElevenAgents 驱动语音智能体可在全国各地的医疗服务机构中预约、解答账单问题，并将临床问题转交工作人员。该系统提供自然的交互，同时保持 AI 身份披露，帮助医疗服务机构高效处理大量来电。

销售与潜在客户筛选

ElevenLabs 使用自有的 AI SDR 筛选来自联系销售表单的潜在客户，在直接将会议安排到销售代表日历前，询问其使用场景、预计用量和时间安排。该智能体无需人工参与通话即可筛选出 78% 的潜在客户，平均客户满意度为 10 分制中的 8.7 分。

零售与电子商务

Meesho 是印度最大的电商平台之一，构建了一款可用印地语和英语处理订单延迟、取消和退款的语音智能体。该智能体目前每天无需人工干预即可处理超过 60,000 通电话。

选择 AI 编排平台时应关注的核心功能

不同编排平台实际能处理的复杂程度差异很大。

选择前，请确认具备以下功能：

• 多 LLM 支持：不受限于单一提供商，可随价格或性能变化切换模型。
• 状态和上下文处理：平台会在每个步骤中跟踪对话记录和变量，确保工作流不会遗漏 3 个步骤前发生的事。
• 灵活路由：同时支持基于规则和模型评估的逻辑，让你能为每一步选择合适的控制程度，而不是强迫所有决策使用同一种方法。
• 护栏和审计日志：它们在模型自身推理之外作为独立系统检查运行，因此不良响应会被自动捕获，无需仅靠提示词加以阻止。
• 人工参与控制：高风险操作可在批准后执行，或在保留上下文的情况下转交真人，从而在支付、退款或账户变更出错前及时发现。
• 集成覆盖范围：平台可连接工作流需要访问的系统，包括 CRM、支付、排程、电话和内部数据库。

另一个重要考量是，让编排后的 AI 智能体上线有多难。使用 ElevenLabs，大多数团队可通过无代码网页平台在 1 小时内配置并 部署低复杂度智能体。对于更复杂的工作流，驻场部署工程师可与团队直接确定范围并共同构建。

使用 ElevenAgents 开始高效 AI 编排

从头构建编排工作流，意味着在处理实际用例之前，就要先解决状态管理、工具集成和转换逻辑。ElevenAgents 的可视化工作流构建器让团队可在无代码环境中设计多步骤、多智能体对话。确定性工作流会让高风险操作在批准后执行，护栏在模型自身推理之外运行，每次对话都会记录以供审计。

注册 ElevenAgents，开始构建适配工作流的自定义智能体；或者联系团队，了解如何帮助团队部署 AI 智能体。

什么是 AI 编排：常见问题