一、背景

協(xié)作式AI自動化平臺,無需編碼即可擁有自己的AI員工

在Questflow首席執(zhí)行官許博約(Bob Xu)看來,人類的工作方式正在發(fā)生著天翻地覆的變化。過去以人為主,未來將是人與AI共生,甚至出現(xiàn)1+N的情況,即1個人類員工與多個AI員工。大量的工作將會安排給AI員工自動化完成,人類員工則負責必要的銜接、審批、復核等工作。

Questflow是一家由奇績創(chuàng)壇投資的專注于多AI智能體調(diào)度的初創(chuàng)公司,搭建了一個去中心化的自動化AI智能體網(wǎng)絡,通過分發(fā)真實世界的需求和激勵給到多個AI智能體來完成任務。與注重傳統(tǒng)機器人自動化(RPA)的競爭對手相比,Questflow提供了全新的多AI智能體調(diào)度體系,允許人為介入工作流進行任務或交易的審批,打通新一代的工作流協(xié)作方式。

Questflow - 去中心化AI智能體網(wǎng)絡

Questflow目前主要面向資源有限、團隊規(guī)模較小的中小型初創(chuàng)企業(yè),讓他們能夠輕松擁有自己的AI員工,快速實現(xiàn)某些工作流程的自動化,如市場信息的收集與分析、新媒體內(nèi)容的發(fā)布、郵件回復、會議記錄與摘要等等,而無需自己開發(fā)一套自動化體系,在Questflow平臺上就即可完成一系列智能工作和服務。

二、挑戰(zhàn)

AI員工需要更個性化、動態(tài)化,數(shù)據(jù)支撐需要更靈活、更有效

AI時代,擁有AI員工已成為一個趨勢。AI員工可以執(zhí)行重復性、繁瑣或需要大量數(shù)據(jù)處理的工作,如數(shù)據(jù)分析、客戶服務、文檔處理等,可以集成到網(wǎng)站、移動應用程序或消息應用程序等各種平臺中,為用戶提供實時幫助和支持。

而AI員工作為Questflow的主推產(chǎn)品,Questflow更多思考的是如何使AI員工不只是像真人一樣靈活,而且要比真人還更加高效。這就要求實現(xiàn)以下三個方面:

·每一個AI員工都應是動態(tài)延展的,而不是靜態(tài)的。例如一個員工初到一個公司,可能擁有基本教育背景和對行業(yè)、公司的基本了解,但隨著工作開展,他不斷將自身知識儲備與工作實踐相結合,不斷記憶與學習。AI員工更應如此。

·每一個AI員工都應是個性化的,而不是整齊劃一的。每一個團隊都會自己去創(chuàng)建一些專屬的AI員工,從零去搭建,就需要賦予每個AI員工以不同的記憶能力、不同的分析能力、協(xié)調(diào)能力等等。

·每一個AI員工的工作路徑都應是順暢的,而不是卡頓的。Questflow最核心的業(yè)務是可以通過自然語言描述幫助AI員工自動化完成任務,但是在執(zhí)行的過程中,需要有推理、理解、執(zhí)行等多個環(huán)節(jié)?；贏I模型的限制或是數(shù)據(jù)分析的限制,目前各個環(huán)節(jié)之間銜接還不夠順暢。

AI員工越智能,就需要越強大的數(shù)據(jù)庫軟件作為背后的支撐。當今社會正在同時經(jīng)歷“非結構化數(shù)據(jù)”與“人工智能”兩場變革,AI員工要想變得動態(tài)化、個性化以及其工作路徑變得順暢,都需要后臺處理大量非結構化數(shù)據(jù)。各類人工智能技術為人們提供了理解非結構化數(shù)據(jù)的途徑,也就是將文本、圖像、音頻等非結構化數(shù)據(jù)嵌入為向量表示,并存儲在向量數(shù)據(jù)庫中,以便進行快速的相似度搜索和數(shù)據(jù)分析。

面對更高的工作標準,Questflow采用MongoDB Atlas,并將其應用于其數(shù)據(jù)管理服務。

三、解決方案

簡化數(shù)據(jù)分析和程序開發(fā),開創(chuàng)客戶體驗服務新局面

MongoDB Atlas是一個開創(chuàng)性的開發(fā)者數(shù)據(jù)平臺,集成了操作、分析和生成AI數(shù)據(jù)服務,簡化了智能應用程序的開發(fā)。

Questflow聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官儲奎(Carney Chu)表示:“要重新定義未來的工作方式,首先要重新定義我們自己的工作方式,即以出色的數(shù)據(jù)存儲和處理能力提升我們AI員工的工作能力。MongoDB的適配性很強,尤其MongoDB Atlas作為針對AI量身打造的數(shù)據(jù)庫解決方案,與我們的業(yè)務方向高度契合。”

·向量數(shù)據(jù)存儲

Questflow的產(chǎn)品形態(tài)都是通過類似ChatGpt的對話方式,針對用戶提出的問題,幫助自動化解決,后臺需要做大量向量數(shù)據(jù)存儲和處理的工作。將矢量數(shù)據(jù)存儲在MongoDB Atlas中,客戶將在平臺中利用Atlas向量搜索,進而提供高精度的GenAI內(nèi)容。MongoDB可以從知識庫嵌入的角度支持客戶傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和支持向量數(shù)據(jù)。在這種情況下,客戶可以在不需要開發(fā)人員任何努力的情況下就地進行混合搜索。

·彈性擴容

雖然Questflow在初創(chuàng)階段并未將數(shù)據(jù)庫的升降級考慮進去,但當公司運營至2年左右,隨著數(shù)據(jù)量的增加,MongoDB自動將其數(shù)據(jù)庫進行了升級。MongoDB所具有的這種彈性擴容能力很適合Questflow這類初創(chuàng)公司,能夠使開發(fā)人員專注于業(yè)務數(shù)據(jù)收集和分類服務,而無需為日常運維分配時間與精力。

·云端部署

Questflow選擇在AWS云上用MongDB Atlas,以此實現(xiàn)開箱即用,點點按鈕,通過后臺配置一下即可。如果是本地部署,將要配備運維人員和一整套機器環(huán)境,所以,在成本控制、便捷程度、安全管理等方面,云端部署都具有明顯的優(yōu)勢。

四、價值

為真正的人工智能合作打開大門,為突破性創(chuàng)新提供更多時間和資金

AI員工某種程度上就是用更少的資源實現(xiàn)更多的新工作方式?；贛ongoDB Atlas的數(shù)據(jù)解決方案,Questflow已幫助多家中小初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新提供了更多“時間和資金”。如AI思維導圖公司iMindMap,通過Questflow實現(xiàn)了博客發(fā)布的自動化;開源VC數(shù)據(jù)庫公司OpenVC,通過Questflow實現(xiàn)了抓取、篩選和更新數(shù)據(jù)的自動化。

在談及未來創(chuàng)想時,許博約(Bob Xu)談到:希望可以盡快超越與AI對話的模式。例如,目前要創(chuàng)建一張海報,用戶可以通過與AI聊天,讓AI將海報創(chuàng)建完成,但后續(xù)的修改還需在其他平臺上完成,用戶體驗被前后割裂。Questflow下一步要實現(xiàn)的就是可以多人對于AI產(chǎn)生的內(nèi)容去進行協(xié)作修改、優(yōu)化。

Questflow相信,人類工作者和人工智能工作者之間將會有更多的合作,并將為真正的人工智能合作打開大門,最重要的是,這種合作將為更多突破性創(chuàng)新提供時間和資金。

基于這一創(chuàng)想,Questflow也正在涉足為大中企業(yè)提供自動化服務,從日常郵件回復、社交媒體運營、市場營銷等服務領域,朝著為客戶提供更深入、更全面的系統(tǒng)性服務邁進。如正在接觸的某家國際知名奢侈品牌。在現(xiàn)有的社交媒體運營中,該奢侈品牌往往是通過幾百個不同社交賬號進行新品的圖文發(fā)布和客戶維護,每一個社交賬號背后都是一個真人在實際操作。在未來,Questflow完全可以為這類需求提供一整套的人工智能服務,即多名AI員工團隊協(xié)作的自動化。

在AI服務與用戶體驗共同提升的同時,是數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)復雜程度的幾何式增長。在數(shù)據(jù)變得更為龐雜的過程中,Questflow期待與MongoDB之間建立起的是一種共同應對挑戰(zhàn)、共同解決問題的關系。

五、證言

Questflow聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官許博約(Bob Xu):“未來世界必定是一個人類與AI共生的世界。我們在努力讓AI員工變得近在眼前而且能夠不斷學習和成長,早日實現(xiàn)人類員工在Questflow平臺上的多人協(xié)作,共同對AI員工生成的內(nèi)容或完成的工作進行修改或優(yōu)化。這是我們的愿景,即重新定義一種未來的工作方式。”

Questflow聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官儲奎(Carney Chu):“早期創(chuàng)業(yè)公司一般都會面臨人力、資金、人員梯度等方面的壓力。通過MongoDB Atlas,我們能夠在一個統(tǒng)一的平臺中存儲和管理文檔和矢量數(shù)據(jù),而且無需考慮服務器和運維等因素。簡化的邏輯處理管道降低了成本、提高了效率。作為一家初創(chuàng)公司,這是一個巨大的優(yōu)勢。”

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