📌 一句话摘要

本文详细介绍了 AI 代理如何通过结合大型推理模型与数学优化来优化供应链管理，从而增强决策能力和弹性，并提供了实践案例...

📝 详细摘要

本文探讨了在全球中断背景下对高效供应链管理日益增长的需求，提出了 AI 代理作为增强人类决策的解决方案。文章重点介绍了 David Simchi-Levi 教授的工作，他提倡使用代理系统来连接业务用户和复杂的数学优化工具。从 AI 工程的角度来看，将概率性大型推理模型与确定性优化技术相结合，可以确保可靠性、透明度并减少幻觉，这对于建立信任和提供可操作的计划至关重要。文章概述了供应链管理中的一场世代变革，其中协作代理和人机协同能够实现实时的自适应决策流程，从而在服务、成本、生产力和弹性方面取得显著收益。然后，文章提供了在 Databricks 上构建、评估和部署此类代理系统的实用概述，并通过供应链风险分析展示了其潜力。关键步骤包括定义数据访问和优化工具，通过 Databricks 的基础模型 API 选择强大的大型语言模型，以及利用 Mosaic AI 代理评估进行质量保证。最后，文章介绍了在 Databricks 模型服务上的部署，强调集成的用户授权、通过 Unity Catalog 进行治理，以及通过 MLflow 追踪进行持续改进。提供了开源的 notebooks 和脚本以供实施。

💡 主要观点

1. AI 代理将大型推理模型与数学优化相结合，以实现稳健的供应链解决方案。 这种混合方法利用大型语言模型进行自然语言交互和意图解释，而确定性优化则提供有依据的、透明的和可操作的计划，从而显著降低了幻觉的风险。
2. 代理系统普及了复杂的供应链技术，使业务用户可以访问它们。 通过使管理人员能够通过简单的语言与复杂的优化工具进行交互，AI 代理降低了进入门槛，减少了对专业知识的需求，并加速了决策过程。
3. Databricks 为 AI 代理的开发、部署提供了一个端到端的集成平台。 该平台提供了用于构建（Unity Catalog，FMAPI）、评估（Mosaic AI 代理评估）和部署（模型服务，Databricks 应用）代理系统的工具，从而确保质量、治理和可扩展性。

💬 文章金句

• 为了应对这一趋势，供应链管理人员越来越多地寻求使用代理能力来增强他们的员工，这些能力可以检查各种场景和可能的结果。
• 允许大型推理模型使用更具确定性和久经验证的技术并解释结果，从而降低了幻觉的风险，这对于与业务利益相关者建立信任并提供更可重复的建议至关重要。
• 随着代理开始在整个业务价值链中进行协作——例如供应链代理与需求或生产计划代理协同工作——以及在关键环节中与人进行协作，我们将看到端到端的决策流程，这些流程可以实时适应并与共同目标保持一致。
• 在实际环境中部署代理系统时，质量是不容协商的。
• 在 Databricks 上构建和托管端到端应用程序的主要好处是易于设置用户授权。 此外，还能使用 Unity Catalog 来集中保护和管理所有资产。

📊 文章信息

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