组合式AI代理反映了供应链的实际运作方式
安大略省渥太华--(美国商业资讯)--供应链协同领域的全球领导者Kinaxis® Inc. (TSX: KXS) 今天正式发布Maestro Agent Studio，这是继预构建的Maestro Agent之后，向客户推出的AI代理战略新阶段。Maestro Agent Studio为供应链团队提供了一种无需编写代码的方式，让他们能够利用规划人员已经依赖的相同数据、工作流程和工具，构建基于实际运营环境的AI代理，从而推动实际成果的实现。
Maestro Agent Studio内置于Kinaxis Maestro®平台中，使供应链团队和领导者能够将其专长应用于日常及高影响力的供应链决策，而无需依赖手动重复性任务或自定义代码开发。Maestro Agent Studio旨在与领先的大型语言模型（包括OpenAI的GPT和Google Gemini）协同工作，同时确保代理行为基于Maestro可信赖的数据、智能和治理。
供应链领导者面临的现实
供应链团队在决策环境中并非每项操作都能预先设定。有些操作最适合通过简单的、基于规则的自动化来处理，而另一些操作则需要推理和判断，以便根据情况变化进行调整，同时又不偏离业务目标。
尽管AI已被广泛应用，但有研究表明，目前只有大约五分之一的组织能够利用AI来助力实时决策。Maestro Agent Studio通过智能代理来补充Kinaxis现有的决策自动化功能，旨在尽力弥合这一差距。这些智能代理能够推理各种情况，并利用自动化工作流程采取行动。自动化和代理的结合，为更自主的供应链运营奠定了坚实的基础，从而更快、更好地做出决策，且不会削弱信心。
“只有当人们参与决策制定，并能够随着情况的变化保持决策的一致性时，AI才能在供应链中创造真正的价值。”Kinaxis首席产品官Andrew Bell表示，“Maestro Agent Studio让客户可以自由创建自己的代理，从而使AI能够以符合其供应链运作的方式运行。由于这些代理构建于团队日常使用的同一平台、数据和智能之上，因此客户无需在使用AI之前重新处理或准备数据，并且能随着情况的变化自信地调整决策。”
在并发编排环境中运行
通过Maestro Agent Studio创建的代理可在Maestro的并发供应链环境中运行，帮助团队评估各种权衡取舍，并在业务情况变化时协调决策和行动，包括：
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评估优先级、约束条件和权衡取舍，以确保决策一致
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根据当前运营状况推荐并协调行动，以加快响应和执行
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运用清晰的逻辑和防护措施，并辅以人机协作监督，以维护信任和控制
例如，企业配置代理，用于分析跨业务部门的预测质量和需求信号，以发掘增量订单机会并推荐更完善的预测方法。另一个代理则分析需求延迟，协助规划人员理解延迟如何影响生产与配送流程，进而制定缓解策略。
ISG Research执行董事Robert Kugel表示：“在成熟的企业软件中添加代理可以显著扩展这些系统的功能。这对于需要跨人员、流程和复杂数据进行协调的运营用例尤为重要。在供应链中，企业必须平衡计划、执行和日常决策，而基于代理的方法可以帮助团队以更高的一致性和信心采取行动。”
展望未来：扩展代理协调
Maestro Agent Studio基于Maestro已有的丰富的代理工具库，进一步扩展了客户可以利用平台原生代理进行组合和操作的功能。Kinaxis计划在2026年晚些时候，通过一系列创新进一步扩展这些功能，以深化供应链中的代理协调，具体包括：
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在并行供应链工作流程中用于协调并排序多个代理的编排代理
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Maestro代理与外部代理和系统之间的安全连接，保证共享上下文、治理和人工监督
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扩展共享数据上下文和语义，使代理能够在平台持续扩大的过程中，于更庞大的数据集和分析环境中保持一致的推理能力
这些功能共同体现了Kinaxis对代理型AI的长期愿景：突破单一代理的局限，构建协同互通的系统，在确保控制权与信任的前提下，实现更快速、更可靠的决策行动。
如需了解更多关于Maestro Agent Studio如何加速供应链的信息，请访问：www.kinaxis.com/en/maestro-agent-studio。
关于Kinaxis
Kinaxis是现代供应链协同领域的全球领导者，致力于驱动复杂的全球供应链并支持管理者实现高效决策。其强大的人工智能驱动供应链协同平台 Maestro ，融合多项专有技术与方法，为整个供应链——从多年战略规划到末端交付——提供全面透明度与高度敏捷性。全球众多知名品牌信赖Kinaxis，借助其敏捷与可预测能力，成功应对当今充满波动与不确定性的市场环境。欲了解更多信息，请访问 kinaxis.com 或关注Kinaxis官方 LinkedIn 。
来源：Kinaxis Inc
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...
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Andersen in Indonesia執行合夥人Tommy Hendhar...
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