กลับไปที่ข่าว
องค์กรAI Understanding บรรยายสรุป

Cohere และพันธมิตร OpenText เพื่อปรับใช้ AI แบบตัวแทนในภาคส่วนที่มีการควบคุม

Cohere และ OpenText ได้ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์เพื่อผสานรวมแพลตฟอร์มและโมเดล North ของ Cohere เข้ากับตัวแทน OpenText Aviator AI ซึ่งช่วยให้ใช้งานระบบคลาวด์ในสถานที่หรือระบบอธิปไตยที่ปลอดภัยสำหรับรัฐบาลและอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม

4 min readRead the primary source
Source-page capture accompanying Cohere and OpenText partner to deploy agentic AI in regulated sectors
เอกสารต้นทางหลักแหล่งที่มาบันทึกไว้
สำนักพิมพ์
cohere.com
ลิงค์แหล่งที่มา
cohere.comhttps://cohere.com/blog/cohere-and-open-text-partner-to-bring-trusted-ai
ประเภทแหล่งที่มา
เอกสารหลัก — ประกาศอย่างเป็นทางการ เอกสาร เอกสาร หรือหน้าแรกที่เราอ่านโดยตรง
บริบทเข้าใจสิ่งนี้ใน 60 วินาที

เริ่มที่นี่

เงื่อนไขสำคัญ

คุณสมบัติ
ตัวแปรอินพุตที่แบบจำลองใช้เพื่อคาดการณ์
ทดสอบตัวเองแบบทดสอบตัวแทน AI
Source video from cohere.com · shown with attribution.

เกิดอะไรขึ้น

Cohere และ OpenText ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์เพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้งานการผลิต AI แบบตัวแทนในภาครัฐและอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม การทำงานร่วมกันดังกล่าวได้รวมเอาแพลตฟอร์ม AI เอเจนต์ที่ปลอดภัยของ North ของ Cohere และโมเดลระดับองค์กร เข้ากับเอเจนต์ Aviator AI ของ OpenText และบริบทข้อมูลระดับองค์กร การบูรณาการนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถปรับใช้เอเจนต์ AI ที่สามารถให้เหตุผลกับข้อมูลองค์กรและดำเนินการข้ามระบบ ในขณะที่ยังคงการควบคุมความปลอดภัย การปรับใช้ และตำแหน่งของข้อมูลอย่างเข้มงวด โซลูชันแบบรวมนี้รองรับการใช้งานในสถานที่หรือในสภาพแวดล้อมคลาวด์ส่วนตัว สาธารณะ หรือระบบอธิปไตย

Cohere และ OpenText ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์อย่างเป็นทางการโดยมีเป้าหมายเพื่อเปลี่ยนเอเจนต์ AI จากนักบินทดลองไปสู่สภาพแวดล้อมการผลิตภายในภาครัฐและอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม หัวใจหลักของความร่วมมือนี้คือการบูรณาการทางเทคนิคของแพลตฟอร์ม North ของ Cohere ซึ่งมอบความสามารถด้าน AI แบบตัวแทนที่ปลอดภัย ร่วมกับตัวแทน Aviator AI ของ OpenText

ความร่วมมือดังกล่าวใช้ประโยชน์จากข้อมูลองค์กรและบริบทที่เชื่อถือได้ของ OpenText เพื่อมอบข้อมูลอัจฉริยะที่จำเป็นสำหรับตัวแทน AI ในการให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลองค์กรที่ซับซ้อน การบูรณาการนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ตัวแทนสามารถดำเนินการข้ามระบบต่างๆ ขณะเดียวกันก็ทำให้มั่นใจว่าองค์กรยังคงควบคุมโปรโตคอลความปลอดภัย วิธีการปรับใช้ และตำแหน่งของข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์

คุณลักษณะสำคัญของข้อเสนอนี้คือความยืดหยุ่นในการปรับใช้ องค์กรสามารถเลือกใช้ความสามารถแบบผสมผสานภายในองค์กรหรือในสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบส่วนตัว สาธารณะ หรือแบบ Sovereign ได้ ความยืดหยุ่นนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัยที่หลากหลายของภาคส่วนที่ได้รับการควบคุมที่แตกต่างกัน

รายละเอียดที่มา: cohere.com ↗

ทำไมมันถึงสำคัญ

ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยแก้ไขอุปสรรคที่สำคัญสำหรับอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม: ความต้องการตัวแทน AI ที่ทำงานภายใต้อธิปไตยของข้อมูลที่เข้มงวดและข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ด้วยการรวมโครงสร้างพื้นฐานเอเจนต์ที่ปลอดภัยของ Cohere เข้ากับบริบทข้อมูลองค์กรของ OpenText โซลูชันดังกล่าวช่วยให้ภาคส่วนที่มีเดิมพันสูงสามารถก้าวไปไกลกว่าโครงการนำร่องไปสู่เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ระดับการผลิต สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นเส้นทางที่เป็นไปได้สำหรับรัฐบาลและองค์กรในการใช้ประโยชน์จากการดำเนินงานของตัวแทน AI โดยไม่กระทบต่อการควบคุมข้อมูลหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งเป็นข้อกังวลหลักในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการบริหารสาธารณะ

ในอดีตอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุมช้าในการปรับใช้ AI แบบตัวแทน เนื่องจากความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความปลอดภัย และการขาดการควบคุมว่าจะประมวลผลข้อมูลที่ไหน ความร่วมมือครั้งนี้จะแก้ไขข้อกังวลเหล่านี้โดยตรงด้วยการนำเสนอโซลูชันที่จัดลำดับความสำคัญของอธิปไตยของข้อมูลและการใช้งานที่ปลอดภัย

ด้วยการบูรณาการบริบทข้อมูลองค์กรเข้ากับโมเดลเอเจนต์ที่ปลอดภัย ความร่วมมือดังกล่าวทำให้แอปพลิเคชัน AI มีความซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนภายในโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ขององค์กรได้ สิ่งนี้ทำให้อุตสาหกรรมเข้าใกล้การนำ AI มาใช้ในทางปฏิบัติและปรับขนาดได้ในสภาพแวดล้อมที่มีเดิมพันสูง

การมุ่งเน้นไปที่ตัวเลือกระบบคลาวด์แบบ Sovereign และภายในองค์กรมีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษกับรัฐบาลและองค์กรขนาดใหญ่ที่อยู่ภายใต้กฎหมายถิ่นที่อยู่ของข้อมูลที่เข้มงวด ความร่วมมือครั้งนี้เป็นแนวทางทางเทคนิคที่เป็นรูปธรรมสำหรับหน่วยงานเหล่านี้ในการใช้ความสามารถ AI ขั้นสูงโดยไม่ละเมิดกรอบการกำกับดูแล

Interactive Mechanism

กลไกเชิงโต้ตอบ: มันทำงานอย่างไร

สำรวจเทคโนโลยีเบื้องหลังการพัฒนานี้แบบโต้ตอบ

Agent Lifecycle Stage:
1
User Intent & Planning: "Audit customer refund request #4092 and settle payment."
2
Tool Calling: Emits structured JSON call crm_get_transaction(id='4092').
3
Guardrail & Verification:🛡️ Paused: High-value action requires human operator sign-off.
4
Final Settlement: Refund recorded, email receipt dispatched, and audit log stored.
Core takeaway: An AI agent is not just a language model—it is a closed loop of planning, tool invocation, and environment feedback. Production systems require self-healing retries and strict human approval guardrails.
การตรวจสอบแนวคิดแบบโต้ตอบ+10 Points
AI Agents Quiz

An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?

จะดูอะไรต่อไป.

ติดตามประกาศของลูกค้าหรือกรณีศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงการใช้งานจริงของแพลตฟอร์มที่ผสานรวมนี้ ดูรายละเอียดเกี่ยวกับการควบคุมความปลอดภัยเฉพาะและฟีเจอร์การกำกับดูแลข้อมูลที่ทำให้ข้อเสนอนี้แตกต่างจากบริการ AI บนคลาวด์สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป นอกจากนี้ ให้สังเกตว่าผู้ให้บริการข้อมูลองค์กรหรือผู้พัฒนาโมเดล AI รายอื่นประกาศความร่วมมือที่คล้ายกันโดยกำหนดเป้าหมายไปที่ตลาดระบบคลาวด์แบบภายในองค์กรและแบบ on-premises หรือไม่

มองหาผู้ใช้งานในช่วงแรกๆ หรือกรณีศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือในโลกแห่งความเป็นจริงของแพลตฟอร์ม Cohere-OpenText ที่ผสานรวมในการตั้งค่าการใช้งานจริง

ติดตามรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณลักษณะด้านความปลอดภัยเฉพาะและการรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่พันธมิตรนำเสนอ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้จะเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการนำไปใช้ในภาคส่วนที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด

สังเกตภาพรวมการแข่งขันเพื่อดูว่าผู้ให้บริการโมเดล AI หรือแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรรายอื่นๆ ประกาศความร่วมมือที่คล้ายกันโดยกำหนดเป้าหมายไปที่ตลาดคลาวด์ที่ปลอดภัย ภายในองค์กร และอธิปไตยหรือไม่

คำแนะนำและแบบทดสอบที่เกี่ยวข้อง

ตัวแทนเอไอจริยธรรม AIอธิบายโมเดล AIทดสอบสิ่งที่คุณรู้ — ลองแบบทดสอบ AI ฟรีค้นหาคำศัพท์ AI ในอภิธานศัพท์ของเราติดตามตัวติดตามการระดมทุนของ AI
พบว่าสิ่งนี้มีประโยชน์หรือไม่?