Autohive 使用 Amazon Bedrock 加速无代码人工智能代理的创建
了解 Autohive 如何通过在 AWS 上构建无代码平台来消除生成式人工智能的应用障碍,从而提高工作效率并促进更广泛的团队协作。
优势
概览
为支持易于使用、可扩展的代理式人工智能,Autohive 完全在 Amazon Web Services(AWS)上运行,使用了 Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)和 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)。该平台提高了工作效率,并为非技术团队消除了技术障碍。
关于 Autohive
Autohive 是新西兰软件公司 Raygun 的衍生企业,为中小企业提供无代码人工智能自动化平台。该平台让用户能够创建可与团队协作、能相互配合的人工智能代理,并实现工作流程自动化。
机遇 | 推动生成式人工智能在中小企业中的普及
自 2007 年以来,新西兰软件公司 Raygun 已为全球数千家企业提供错误和性能监控服务。2023 年,Raygun 联合创始人兼首席执行官 John-Daniel Trask 发现了一个新机遇:帮助中小企业利用生成式人工智能提高生产力。“在新西兰乃至全球的软件工程领域,生成式人工智能已迅速走红,”他解释道,“但其技术复杂,中小企业往往缺乏构建和部署相关解决方案的内部资源。定制化人工智能开发成本也很高,而且大多数现有人工智能工具无法与业务系统和工作流程集成。”
Raygun 旨在通过提供急需的解决方案,帮助企业克服这些挑战。“我们希望找到让代理式人工智能开发普及化的方法,让客户能够快速、轻松地部署新解决方案。”Trask 表示。
解决方案 | 借助 Amazon Bedrock 提供无代码代理式人工智能
为实现这一目标,Raygun 推出了衍生产品 Autohive,该产品提供一个人工智能驱动的平台,帮助中小企业创建和管理用于业务流程自动化的人工智能代理。Autohive 平台完全在 AWS 上运行。“Raygun 从成立第一天起就使用 AWS,从那以后,我们一直紧跟 AWS 的技术创新浪潮。”Trask 表示,“Autohive 沿用这一模式并与 AWS 共同发展,对我们而言是顺理成章的选择。”
Autohive 采用了 Amazon Bedrock,该服务提供来自领先提供商的多种基础模型,如 Anthropic 公司的 Claude,支持多模型人工智能接入。该平台还依赖 Amazon RDS 以及包括 AWS Lambda 在内的无服务器技术,为定制化人工智能工具的执行引擎提供支持。“AWS Lambda 是 Autohive 运行机制中不可或缺的一部分。”Trask 表示,“每当一个代理调用工具时,该操作都会在 AWS Lambda 中安全运行。” Autohive 还使用 Amazon EC2 进行 Web 托管和后台任务处理,使用 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)实现数据和代理工件的安全且可扩展存储,并使用 AWS Auto Scaling 和应用程序负载均衡器管理流量分配和扩展。
该平台具有无代码界面,通过将人工智能代理与 Slack、HubSpot 和 Gmail 等热门业务工具集成,旨在简化客户支持、市场营销和数据分析等运营流程。通过其代理式人工智能流程,用户可以通过系统提示定义一个代理,并为该代理添加工具和功能。“我们可以构建一个能与 Slack 或 HubSpot 交互的代理。”Trask ex 解释道,“我们的平台甚至支持将另一个代理作为工具使用的理念,由此你就可以组建由专业代理构成的团队,这些代理拥有自己的上下文信息,能够实现更复杂的目标。”
在各类使用案例中,该平台的早期采用率都很高。客户已将该平台用于社区管理:代理会监控在线渠道并发布活动摘要,这样管理人员就能专注于一对一互动。有一位客户将其用于销售线索挖掘,从多个来源完善联系人信息。另一位客户,一家人工智能教育公司,计划采用该平台作为其开发教材的主要工具。该平台目前已有 800 多名活跃用户,目标是到 2026 年 3 月覆盖 1000 家机构和 1 万名用户。
成果 | 通过无代码人工智能代理提升团队生产力
借助 Autohive,非技术背景的业务用户可在几分钟内部署复杂的人工智能工作流程,从而省去了大量的开发资源与时间投入。“中小企业往往受能力所限,需要利用现有资源尽可能实现更多目标。”Trask 表示,“基于 AWS 的 Autohive 平台通过消除代理式人工智能工作流程创建的障碍,节省了时间并提高了生产力。在这类工作流程中,人工智能代理被设计为能够主动行动、与工具交互并独立完成任务。这最终能帮助团队取得更好的成果。” Autohive 商业战略与合作伙伴关系副总裁 David ten Have 补充道:“在技术层面,Autohive 提供了一个抽象层,消除了该领域的所有干扰因素,让人们有信心自主构建系统。”
依托 AWS,意味着 Autohive 可根据需求进行扩展,从而支持其业务增长。“我们每月处理数十亿次入站 API 调用,”Trask 表示,“而 AWS 为我们提供了企业级技术,帮助 Autohive 扩展到我们期望的规模。” 此外,该平台支持多团队协作,且无按用户收费的许可成本,还包含内置的隐私控制、加密和内容管理功能。这一由 AWS 支撑的安全基础有助于 Autohive 赢得客户信任,而客户信任是推动 AI 解决方案得以广泛采用的关键因素。
为支持平台的持续推广,Autohive 正通过在线“烹饪”课程扩大影响力,这些课程教用户如何在实用、非技术的环境中构建人工智能代理。David ten Have 解释道:“通过我们的‘烹饪’课程,我们将这项技术融入日常场景,让一群人能在计算机实验室环境中学习。” 该公司还计划通过即将推出的 AWS 亚太地区(奥克兰)区域,增加多区域部署以符合数据主权要求,并通过 AWS Marketplace 提供私有云部署服务。“我们很高兴看到能与 AWS 一起不断扩大业务规模。”Trask 总结道。
基于 AWS 的 Autohive 平台通过消除代理式人工智能工作流程创建的障碍,节省了时间并提高了生产力。
John-Daniel Trask
Autohive 联合创始人兼首席执行官使用的 AWS 服务
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