Cognizant 助力企業輕松構建可擴展智能體網絡

Cognizant

2025-05-23 08:28 6800

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Neuro® AI 多智能體加速器開源

新澤西州蒂內克 2025年5月23日 /美通社/ -- Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）今日宣布其 Neuro® AI 多智能體加速器正式開源，供研究及學術用途使用。該開源軟件將幫助領域專家、研究人員及開發者針對幾乎任何用例，快速啟動原型設計并構建智能體網絡。該開源軟件旨在通過促進多智能體系統的協作開發與定制化，加速企業采用人工智能技術，實現自適應運營與實時決策。企業可通過 Cognizant 的多智能體服務套件，在生產環境中規模化部署智能體網絡，并在商業許可下高效管理。

Neuro AI 多智能體加速器 Web 客戶端

預計未來五年，AI 智能體市場將快速增長，規模從 2024 年的 51 億美元攀升至 2030 年的 471 億美元。此次發布將加速企業利用互聯智能體探索新收入來源并創造可擴展商業價值。由 Cognizant 人工智能實驗室開發的 Neuro® AI 多智能體加速器開源軟件，彰顯了 Cognizant 在 AI 創新領域的領導力及其推動 AI 智能體技術應用的承諾。

目前，澳大利亞領先的通信與技術公司 Telstra 等客戶正與 Cognizant 合作測試及部署多智能體系統。

Telstra 產品與技術集團高管 Kim Krogh Andersen 表示：“Neuro AI 多智能體加速器的開源將助力團隊快速原型化并整合現有 AI 智能體，加速軟件開發周期。我們已開始看到其在質量、速度與效率上的潛在提升?！?/p>

Cognizant 還協助一家醫療企業創建了合同談判智能體網絡，大幅縮短醫療申訴處理時間，同時助力一家快消企業優化供應鏈管理分析。目前，Cognizant 正與客戶就代理式 AI 展開超過 65 項對話。

構建成功的多智能體網絡需協調多樣化智能體、工具及知識源，包括通用大語言模型（LLM）與組織專用系統，如服務級別管理（SLM）或檢索增強生成框架（RAG）。 Cognizant 的 Neuro AI 多智能體加速器通過原生模型上下文協議（MCP）或標準 API 調用，支持與 Salesforce 的 Agentforce、Google 的 Agentspace 或 Crew AI 等第三方智能體及 API、RAG 的無縫集成。其可選智能體間協調協議使智能體能夠自主組織、分配任務并路由流程，從而提升效率并減少錯誤。此外，該平臺還支持 Agent2Agent (A2A) 協議，實現跨云、跨平臺及跨組織的智能體協作。

Cognizant AI 首席技術官 Babak Hodjat 表示：“在代理式 AI 時代，企業必須自由探索智能體如何重塑業務流程并提升運營效率。通過開源的 Neuro AI 多智能體加速器，我們向開發者開放前沿技術，助力其加速創新，并讓決策者無需技術背景即可快速構建系統原型，直接觀察其對關鍵績效指標的影響?！?/p>

Salesforce 產品架構副總裁 Gary Lerhaupt 稱：“Agentforce 基于 Salesforce 高度統一、開放且可擴展的平臺構建，賦能合作伙伴與開發者以可信 AI 創新。 Cognizant 開源 Neuro AI 多智能體加速器的決策，正是推動客戶快速創新、自信前行的合作典范。雙方正共同助力企業在全業務范圍內部署能思考、協作并創造價值的智能體?！?/p>

Neuro® AI 多智能體加速器——核心功能：

智能機遇挖掘： 輸入公司名稱或問題領域，智能體網絡設計器將自動生成與用例匹配的定制化智能體網絡，加速從構想到落地的進程。
快速和簡化的定制化： 通過自然語言或預置模板（如貸款審批、客服優化、零售運營及內網自動化）快速構建及修改多智能體系統，顯著縮短開發周期并降低風險。
可擴展分布式運行： 通過 MCP 或標準 API 支持自研工具、API 及第三方智能體（如 Salesforce Agentforce、Google Agentspace）。協調層使智能體能夠實現智能自組織、任務分配及流程路由，提升效率并減少錯誤。
數據安全隔離： 通過私有數據通道隔離敏感信息，滿足金融、醫療等受監管行業的合規與數據保護需求。
LLM 與云提供商無關性： 可靈活切換開源或商用 LLM 及公有/私有云服務，無需重構系統。
可擴展代碼工具： 通過自定義代碼工具增強智能體網絡，確保決策基于實時數據，或在需人工介入時設定邏輯邊界。
多服務器分布式部署： 支持跨服務器運行子智能體網絡，構建支持并行處理、地理分布或用例分段的可擴展架構。
數據驅動網絡定義： 通過純數據配置文件定義及更新智能體系統，支持版本控制、可審計性及跨項目快速復用。
智能體測試能力： 通過智能體網絡測試器定位網絡瓶頸或故障。獲取有關協調問題、邏輯漏洞或集成錯誤的可執行洞察。