•Genesys和Scaled Cognition今天宣布，他们已达成合作，通过将Scaled Cogention的代理预训练变换器（APT-1）大型动作模型（LAM）整合到Genesys Cloud平台中，改善通过代理人工智能提供的客户体验（CX）结果。

•大型语言模型（LLM）是生成式人工智能的基础，主要基于文本进行训练，以预测客户在上下文中会说的下一个单词，然后根据其训练数据和其他可以访问的知识源找出如何回复。因此，它可以回复和交互，但如果没有工具，它什么也做不了。

•LAM通过根据其训练数据的解释和正在处理的查询执行操作来扩展此功能，例如执行命令、调用API或自动化工作流。通过将新的LAM整合到其云平台中，Genesys正在推动其代理AI实施的工作流自动化。

No Jitter洞察：

“大型行动模型（LAM）扩展了LLM的会话智能，使其能够做出决定、采取行动和验证。它们将自然语言理解与结构化的政策和工作流程相结合，以产生结果，而不仅仅是答案。”Genesys首席技术官Glenn Nethercutt在给No Jitter的电子邮件声明中写道：“LAM不仅仅预测下一个单词；它还确定正确的下一步，调用适当的API，应用业务规则，或在需要时向人员升级。”

换句话说，LAM是驱动代理AI系统的引擎。Nethercutt写道：“Agent AI描述了一个能够自主推理和协调执行的系统，而LAM则提供了实现这一目标的技术基础。”

Scaled Cognition的APT-1 LAM与传统的LLM不同，因为正如该公司博客文章所描述的那样，它是在“对话……以及在这些对话的背景下应该采取的行动”方面进行训练的。此外，该模型“将关键业务政策的确定性控制与现代LLM的通用语言理解能力相结合”。这使得使用APT-1设计的AI代理能够“做出适当的决定，而不仅仅是合理的决定”。

对于Genesys来说，这种合作关系代表了其现有虚拟代理功能在其代理AI路线图（如下图所示）中的演变。Nethercutt写道：“虽然生成式人工智能和代理式人工智能建立了推理和编排，但LAM将这些能力带入了现实世界的执行中。”APT-1 LAM将在Genesys Cloud AI Studio中提供，该工作室允许组织设计、部署和管理AI代理。

Nethercutt还指出，LAM可以使用新兴标准，如Agent2Agent协议和模型上下文协议，它们分别实现了AI代理之间的协作和工具/数据访问。Nethercutt写道：“不同之处在于，LAM现在充当指挥者而不仅仅是参与者：通过这些协议协调其他代理、API和系统，以执行安全、可审计的端到端操作。”

Genesys向Scaled Cognition投资了一笔未公开的金额，以“支持其增长和联合创新”。Salesforce和ServiceNow都对Genesys进行了投资。