一、背景
協作式AI自動化平臺,無需編碼即可擁有自己的AI員工
在Questflow首席執行官許博約(Bob Xu)看來,人類的工作方式正在發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是一家由奇績創壇投資的專注于多AI智能體調度的初創公司,搭建了一個去中心化的自動化AI智能體網絡,通過分發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作方式。
Questflow - 去中心化AI智能體網絡
Questflow目前主要面向資源有限、團隊規模較小的中小型初創企業,讓他們能夠輕松擁有自己的AI員工,快速實現某些工作流程的自動化,如市場信息的收集與分析、新媒體內容的發布、郵件回復、會議記錄與摘要等等,而無需自己開發一套自動化體系,在Questflow平臺上就即可完成一系列智能工作和服務。
二、挑戰
AI員工需要更個性化、動態化,數據支撐需要更靈活、更有效
AI時代,擁有AI員工已成為一個趨勢。AI員工可以執行重復性、繁瑣或需要大量數據處理的工作,如數據分析、客戶服務、文檔處理等,可以集成到網站、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。這就要求實現以下三個方面:
· 每一個AI員工都應是動態延展的,而不是靜態的。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、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、協調能力等等。
· 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,但是在執行的過程中,需要有推理、理解、執行等多個環節。基于AI模型的限制或是數據分析的限制,目前各個環節之間銜接還不夠順暢。
AI員工越智能,就需要越強大的數據庫軟件作為背后的支撐。當今社會正在同時經歷“非結構化數據”與“人工智能”兩場變革,AI員工要想變得動態化、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據。各類人工智能技術為人們提供了理解非結構化數據的途徑,也就是將文本、圖像、音頻等非結構化數據嵌入為向量表示,并存儲在向量數據庫中,以便進行快速的相似度搜索和數據分析。
面對更高的工作標準,Questflow采用MongoDB Atlas,并將其應用于其數據管理服務。
三、解決方案
簡化數據分析和程序開發,開創客戶體驗服務新局面
MongoDB Atlas是一個開創性的開發者數據平臺,集成了操作、分析和生成AI數據服務,簡化了智能應用程序的開發。
Questflow聯合創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,即以出色的數據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量身打造的數據庫解決方案,與我們的業務方向高度契合。”
· 向量數據存儲
Questflow的產品形態都是通過類似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據存儲和處理的工作。將矢量數據存儲在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內容。MongoDB可以從知識庫嵌入的角度支持客戶傳統數據和支持向量數據。在這種情況下,客戶可以在不需要開發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在初創階段并未將數據庫的升降級考慮進去,但當公司運營至2年左右,隨著數據量的增加,MongoDB自動將其數據庫進行了升級。MongoDB所具有的這種彈性擴容能力很適合Questflow這類初創公司,能夠使開發人員專注于業務數據收集和分類服務,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勢。
四、價值
為真正的人工智能合作打開大門,為突破性創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更多的新工作方式。基于MongoDB Atlas的數據解決方案,Questflow已幫助多家中小初創企業的創新提供了更多“時間和資金”。如AI思維導圖公司iMindMap,通過Questflow實現了博客發布的自動化;開源VC數據庫公司OpenVC,通過Questflow實現了抓取、篩選和更新數據的自動化。
在談及未來創想時,許博約(Bob Xu)談到:希望可以盡快超越與AI對話的模式。例如,目前要創建一張海報,用戶可以通過與AI聊天,讓AI將海報創建完成,但后續的修改還需在其他平臺上完成,用戶體驗被前后割裂。Questflow下一步要實現的就是可以多人對于AI產生的內容去進行協作修改、優化。
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新提供時間和資金。
基于這一創想,Questflow也正在涉足為大中企業提供自動化服務,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、更全面的系統性服務邁進。如正在接觸的某家國際知名奢侈品牌。在現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員工團隊協作的自動化。
在AI服務與用戶體驗共同提升的同時,是數據庫中數據量、數據復雜程度的幾何式增長。在數據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、共同解決問題的關系。
五、證言
Questflow聯合創始人兼首席執行官許博約(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,早日實現人類員工在Questflow平臺上的多人協作,共同對AI員工生成的內容或完成的工作進行修改或優化。這是我們的愿景,即重新定義一種未來的工作方式。”
Questflow聯合創始人兼首席技術官儲奎(Carney Chu):“早期創業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,我們能夠在一個統一的平臺中存儲和管理文檔和矢量數據,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。作為一家初創公司,這是一個巨大的優勢。”
