Infosys 携手 Anthropic 构建企业级 AI 代理

全球 IT 服务领域正经历着一场深刻的变革。随着传统软件开发和维护模式在自动化浪潮下承受巨大压力，行业巨头正纷纷转向“代理式 AI” (Agentic AI) 以驱动新一轮的增长。为了稳定投资者信心并实现业务现代化，Infosys 宣布与 Anthropic 达成战略合作伙伴关系。此次合作旨在将 Anthropic 的 Claude 系列模型集成到 Infosys Topaz 平台中，从而构建能够高可靠性执行复杂、多步骤工作流的企业级 AI 代理 (AI Agents)。

从聊天机器人到代理系统的跨越

在过去的两年中，生成式 AI 的焦点主要集中在对话式界面——即能够回答问题或摘要文档的聊天机器人。然而，企业级应用需要的不仅仅是对话，更是“行动”。这就是“代理式 AI”的用武之地。与标准的 LLM 实现不同，代理系统利用诸如 Claude 3.5 Sonnet 之类的模型进行任务推理、调用外部工具，并不断迭代解决方案直到达成目标。

对于希望复制这种企业级性能的开发者来说，n1n.ai 提供了一个统一的网关。通过 n1n.ai，开发团队可以轻松地将 Claude、GPT-4o 和 DeepSeek-V3 集成到同一个应用环境中，这对于构建 Infosys Topaz 所追求的那种稳健架构至关重要。

技术深度解析：利用 Claude 和 Topaz 构建代理

此次合作的核心在于利用 Claude 卓越的推理能力——特别是在研究生水平 Google-Proof Q&A (GPQA) 和编程基准测试中的出色表现——来赋能 Infosys Topaz 的“AI 优先”内核。

核心架构组件：

1. 推理引擎 (Reasoning Engine)：采用 Claude 3.5 Sonnet 实现高速、高精度的决策制定。
2. 工具调用 (Tool Use / Function Calling)：使模型能够与企业现有的 ERP、CRM 和 ITSM 系统进行交互。
3. 宪法 AI (Constitutional AI)：实施 Anthropic 的安全框架，确保代理行为符合企业政策和合规要求。
4. RAG 集成：将代理连接到企业专有的知识库，以最大限度地减少幻觉现象。

技术实战：构建一个简单的代理工作流

为了理解 Infosys 大规模构建的内容，我们可以看一个使用 Python 调用 Claude API 的基础代理实现。这个例子展示了代理如何决定使用工具来获取实时数据。

import anthropic

# 开发者可以通过 n1n.ai 获取统一的 API 访问能力
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")

# 为代理定义一个模拟工具
def get_inventory_status(item_id):
    # 在实际场景中，这将连接到企业的数据库或 ERP 系统
    inventory = {"ITEM_001": "有货", "ITEM_002": "缺货"}
    return inventory.get(item_id, "未知项目")

response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_inventory_status",
        "description": "获取指定项目的库存状态",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "item_id": {"type": "string"}
            },
            "required": ["item_id"]
        }
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "ITEM_001 现在有货吗？"}]
)

print(response.content)

对于需要超越单一模型限制的团队，n1n.ai 提供了统一的 API 接口，支持跨地区和跨供应商的故障转移与负载均衡，确保企业级代理在供应商服务中断时依然能保持在线。

模型对比：Claude 3.5 在代理场景下的优势

在构建代理系统时，延迟和“指令遵循”是最关键的两个指标。以下是集成到 Topaz 中的模型与其他市场领先模型的对比：

为什么这一合作伙伴关系对 IT 板块至关重要？

由于担心 AI 将取代传统外包模式中依赖人力投入的业务，IT 股票近期表现波动。然而，Infosys 与 Anthropic 的联盟暗示了一条不同的道路：高增值 AI 服务。Infosys 不再仅仅销售“编程工时”，而是开始销售由 AI 代理交付的“业务结果”。

这种转型需要对内部基础设施进行大规模改造。企业正从孤立的 AI 实验转向集中的“AI 网关”。这正是 n1n.ai 解决的问题——通过提供多模型调度的单一入口，让企业在实验 Anthropic 或 OpenAI 最新模型的同时，保持对 API 使用量和成本的精准控制。

企业级 AI 落地专家建议 (Pro Tips)

1. 关注延迟：对于需要多次循环才能解决问题的代理，每一毫秒都至关重要。Claude 3.5 Sonnet 是目前速度与智能之间的“黄金平衡点”。
2. 标准化 API 层：不要硬编码特定模型的 SDK。使用像 n1n.ai 这样的聚合器来确保你的基础设施具备前瞻性。如果发布了更新、更快的模型（如 OpenAI o3 或新版 DeepSeek），你只需更改一行代码即可完成切换。
3. 实施完善的日志记录：代理系统有时具有不可预测性。你必须记录代理的“思考过程”（思维链），以便调试为何采取了特定的行动。
4. 人机协同 (HITL)：对于高风险任务（如财务转账），确保代理在执行最终操作前需要人工审批。

代理式工作流的未来展望

随着 Infosys 向其全球 2000 强客户推广这些能力，我们预计在供应链管理、客户支持和软件工程等领域将出现“代理式工作流”的需求激增。Claude 对复杂代码库的理解能力使其成为 Infosys 遗产系统现代化项目的理想合作伙伴。

通过将 Infosys 的行业领域知识与 Anthropic 的前沿模型能力相结合，这一伙伴关系将重新定义何为“AI 优先”的企业。对于希望与这些巨头竞争的中小型开发者和初创公司，利用 n1n.ai 是获取相同“企业级”能力的捷径，且无需承担昂贵的定制开发成本。

通过 n1n.ai 提供的稳定 API，开发者可以快速构建出具备 RAG 增强和自主决策能力的复杂系统，从而在 AI 时代占据先机。

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