Infosys 携手 Anthropic 构建企业级 AI 智能体

全球 IT 服务行业正处于一个关键的转折点。随着投资者对生成式 AI 投资回报率（ROI）的审视日益严苛，传统的 IT 外包巨头正面临着必须从“人力密集型”向“AI 原生型”转型的巨大压力。在此背景下，Infosys 宣布与 AI 安全与研究领军企业 Anthropic 达成深度合作伙伴关系。此次合作的核心是将 Anthropic 旗下的 Claude 系列模型集成到 Infosys 的 Topaz AI 平台中，共同开发所谓的“企业级”AI 智能体（AI Agents）。

从聊天机器人到智能体系统的跃迁

在过去的 18 个月中，企业 AI 的应用主要集中在检索增强生成（RAG）和简单的问答机器人上。然而，行业正在向“Agentic”（智能体化）系统转型。与只能回答问题的标准聊天机器人不同，AI 智能体旨在自主执行复杂的多步任务。它们可以调用工具、访问数据库，并根据预设目标做出决策。

通过使用 n1n.ai，开发者可以轻松获取与 Infosys 相同的 Claude 3.5 Sonnet 模型能力，从而快速测试这些智能体功能。Infosys 与 Anthropic 的合作标志着财富 500 强企业正式进入了“智能体时代”。

技术深挖：为什么选择 Claude 构建企业智能体？

Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 在智能体工作流中表现尤为出色，主要得益于以下几个核心技术特质：

1. 可控性与推理能力：Claude 3.5 Sonnet 在编程和复杂逻辑推理方面的表现持续优于同类模型，这对于需要遵循复杂逻辑路径的智能体至关重要。
2. 工具使用（Tool Use / Function Calling）：Claude 解析非结构化数据并输出用于工具执行的结构化 JSON 的能力极其可靠，错误率极低。
3. 安全性与宪法 AI (Constitutional AI)：对于 Infosys 的企业客户而言，Anthropic 的“安全优先”策略降低了在客户交互环境中产生“幻觉”或违规内容的风险。

智能体任务中的模型性能对比

对于希望横向评测这些模型的开发者，n1n.ai 提供了统一的 API 接口，极大地简化了在 Claude 与其他高性能模型之间切换的流程。

技术实现指南：构建企业级智能体

要构建类似于 Infosys 在 Topaz 中部署的智能体，开发者必须实现一个“推理循环（Reasoning Loop）”。以下是一个基于 Python 的概念示例，展示如何使用标准的 API 结构初始化一个具备工具调用能力的 Claude 智能体。

import json

# 定义工具函数：模拟数据库查询
def fetch_inventory_status(product_id):
    # 模拟库存数据库返回数据
    return `{"id": product_id, "stock": 42, "warehouse": "East-01"}`

# 为 LLM 定义工具描述
tools = [
    {
        "name": "fetch_inventory_status",
        "description": "从 ERP 系统查询特定产品的库存状态。",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "product_id": {"type": "string"}
            },
            "required": ["product_id"]
        }
    }
]

# 智能体逻辑伪代码
# 建议通过 n1n.ai (https://n1n.ai) 接入以确保高可用性
def agent_executor(user_input):
    # 1. 将用户需求与工具列表发送给 Claude
    # 2. 模型判断是否需要调用 fetch_inventory_status
    # 3. 在本地执行 Python 函数并获取库存数据
    # 4. 将结果返回给模型，生成最终回复
    pass

Infosys Topaz 的战略价值

Infosys Topaz 是一项 AI 优先的服务方案，涵盖了使用生成式 AI 技术的全套解决方案。通过嵌入 Claude，Topaz 现在可以提供以下“智能体化服务”：

• 自动化软件工程：能够阅读代码库、自主识别漏洞并提交修复建议的智能体。
• 供应链协同：能够实时监控库存水平，并在达到阈值时自动向供应商下单的智能体。
• 客户体验转型：超越简单的 FAQ，这些智能体可以处理退款、预约日程并解决复杂的账单纠纷。

企业 AI 部署的专家建议 (Pro Tips)

1. 延迟是关键：在智能体工作流中，为了完成一个任务，模型可能会被连续调用 5 到 10 次。延迟的微小增加都会产生累积效应。使用像 n1n.ai 这样的高速聚合器可以有效缓解网络瓶颈。
2. 提示词版本化：智能体对提示词（Prompt）的微小变动非常敏感。务必为你的系统指令（System Instructions）建立版本管理机制。
3. 成本熔断机制：如果逻辑设计不当，智能体可能会陷入无限循环。务必在代码中实现 max_iterations（最大迭代次数）限制，以防止 API 费用失控。

市场展望：AI 焦虑与现实的碰撞

尽管 IT 板块因担心 AI 会取代传统人力服务而出现波动，但 Infosys 与 Anthropic 的合作展示了另一条路径：增强而非取代。Infosys 并没有在 AI 浪潮中失去收入，而是将自己重塑为这些复杂 AI 系统的架构师。企业级应用对可靠性的严苛要求意味着，市场仍然需要像 Infosys 这样的系统集成商来确保 LLM 被安全、有效地部署。

利用 n1n.ai 强大的基础设施，企业可以快速原型化这些智能体解决方案，而无需承担管理多个独立 API 合同的繁琐负担。IT 服务的未来不仅在于编写代码，更在于管理自主智能体的整个生命周期。

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