什么是 AI 编排？大规模协调 AI 模型

对于复杂流程，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，另一个则负责处理付款。这意味着需要在这些系统之间建立一层，用于编排步骤、传递上下文，并决定下一步操作。 

AI 编排正是这一层，可协调多个模型、智能体和工具，让它们作为一个系统协同工作。与其尝试让一个 AI 智能体优化处理多项任务，不如通过 AI 编排使用多个各司其职的智能体。这不仅能提高效率，也能在出现问题时更轻松地升级和排查系统。

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

摘要

• AI 编排将模型、智能体和工具协调为受管控的统一工作流程，编排步骤、共享上下文，并判断任务何时需要人工审核。
• 当任务涉及身份验证、数据查询和策略决策等多个步骤时，AI 编排就不可或缺，因为需要有机制管理它们之间的交接。
• 强大的编排平台支持多个 LLM，可在整个工作流程中保持上下文，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、医疗到零售等行业，都依靠编排将现有系统（CRM、EHR、支付工具）连接成连续的客户交互。

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，使其作为受管控的统一工作流程运行。

单个模型回答一个问题时，可以独立良好运行。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，如果一个 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：通过 RAG 确认该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，并与客户确认后续步骤。

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 编排变得愈发重要。Gartner 在过去两年中观察到企业对相关咨询大幅增长，这些咨询涉及 多智能体系统，并预测到 2026 年，40% 的企业应用将配备任务专用 AI 智能体，而 2025 年这一比例不足 5%。 

但挑战不只在于采用。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。其周边系统缺乏在大规模场景下可靠运行所需的架构、治理和集成深度。 

编排正是那成功的 5% 所具备的关键缺失环节。 

AI 编排如何自动化复杂工作流程

处理依赖不同智能体的多步骤流程时，编排可连接分散系统，形成连贯而复杂的响应。

AI 编排主要包含四层：

1. 任务分解与路由：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. 上下文与状态管理：持续传递对话历史、检索到的文档和变量，让后续步骤获得所需信息。
3. 工具与 API 执行：调用 CRM 或支付处理器等外部系统，并将结果反馈到工作流程中。
4. 转移逻辑：通过固定规则或模型判断，决定何时进入下一步。

AI 编排平台在转移逻辑上往往存在差异。确定性转移能提供保证。例如，付款失败时，工作流程始终会路由到同一个备用步骤。另一方面，模型评估的转移更能处理自由格式输入，但需要护栏机制，防止误读信号而将用户引向错误路径。 

大多数生产系统会结合两者：在正确性至关重要的场景依赖固定规则，在无法预先确定输入的场景依靠模型判断。ElevenAgents 工作流程 也是如此：子智能体之间的每次转移均可设为确定性，或交由模型评估。

借助 ElevenAgents 的 编排引擎，独立智能体可利用系统提示词、知识库和一组工具处理单一用途的交互。工作流程则增加了专用子智能体构成的有向图，各自承担验证、计费和升级处理等既定任务。 

每个子智能体只获得有限的上下文，避免信息泄露给不应接触它的角色。它们之间的转移也可采用基于规则或模型评估的方式，取决于该步骤所需的确定性。

集成 AI 编排的主要优势

编排的价值不只体现在某次交互中，更体现在它让团队长期能够实现的成果。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程，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。
• 治理能力：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程，而不必从头重建 集成。
• 减少工具蔓延：一个协调统一的系统可取代零散的 AI 工具和它们之间的人工交接。

通过让每个工具专注于自身职责，编排降低了整个系统的脆弱性，从而支持扩展到新用例，并提供客户真正认可的体验。 

各行业的 AI 编排用例

AI 编排在各行各业的运作方式相同：它将身份验证、数据查询和策略规则编排为一次连续交互。不同之处在于连接的系统，例如 客户支持 场景中的 CRM，或医疗领域的 EHR。以下是几个行业的具体示例：

客户支持

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

金融服务

Better.com 的贷款智能体 Betsy 由 ElevenAgents 驱动，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其完成后续步骤。Betsy 现可自动处理 35.5% 的借款人咨询，降低了贷款发起成本，并将贷款转化率提高了一倍。

医疗

EliseAI 的由 ElevenAgents 驱动的 语音智能体 可预约就诊、回答账单问题，并将临床问题转交给全国各地医疗服务机构的工作人员。该系统在保持 AI 披露的同时，提供自然的交互体验，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，询问用例、预期用量和时间计划。该智能体无需人工参与通话即可筛选 78% 的入站潜在客户，客户满意度平均为 10 分中的 8.7 分。

零售与电商

Meesho 是印度最大的电商平台之一，其构建的语音智能体可用印地语和英语处理订单延迟、取消和退款问题。该智能体如今每天可在无需人工干预的情况下处理超过 60,000 通电话。

选择 AI 编排平台时应关注的核心功能

不同编排平台实际可处理的复杂度差异很大。 

选择前，请确认具备以下功能：

• 多 LLM 支持：不会被绑定到单一提供商，可随价格或性能变化切换模型。
• 状态与上下文处理：平台会追踪每一步的对话历史和变量，确保工作流程不会遗忘三步之前发生的情况。
• 灵活路由：同时支持基于规则和模型评估的逻辑，可为每一步选择合适的控制程度，而非强制让所有决策采用同一种方式。
• 护栏与审计日志：它们作为独立于模型自身推理的系统检查运行，可自动捕捉不当响应，而非仅依赖提示词来阻止。
• 人在回路中控制：高风险操作可设置为需要审批，或在保留完整上下文的情况下转交人工处理，确保付款、退款或账户变更等错误在执行前被发现。
• 集成覆盖范围：平台可连接工作流程所需触及的系统，包括 CRM、支付、排程、电话系统和内部数据库。

另一个重要考量是，让编排式 AI 智能体上线有多难。使用 ElevenLabs，大多数团队可通过无代码 Web 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程，驻场部署工程师 可直接与团队共同确定范围并构建。

使用 ElevenAgents 开始简化 AI 编排

从头构建编排工作流程，意味着甚至在着手实际用例之前，就要解决状态管理、工具集成和转移逻辑。ElevenAgents 的可视化工作流程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。确定性工作流程会将高风险操作设置为需要审批，护栏在模型自身推理之外运行，每段对话都会记录以供审计。 

注册 ElevenAgents，开始构建适合自己工作流程的自定义智能体，或 联系我们的团队，了解我们如何帮助团队部署 AI 智能体。

AI 编排常见问题