公司核心战略 - 联邦快递计划到2028年，将人工智能代理嵌入超过一半的运营工作流程中[1] - 公司正在将智能体人工智能整合到核心流程，如货物监控、异常处理、工作流协调和内部软件开发中，目标是创建一个与全球员工协同工作的“AI代理员工队伍”[2] - 公司首席数字和信息官表示，全球的每一位员工和每一项任务都将适应人工智能并在其帮助下得到改进[3] 技术实施与特点 - 战略核心是部署在企业工作流程内部协作的专用人工智能代理网络，这些系统旨在监控货物、检测中断、分析数据并在物流平台间触发行动[5] - 与遵循预定义规则的传统自动化软件不同，智能体人工智能系统被设计为能够解读上下文、规划响应并在多个系统间采取行动[5] - 在实践中，多个代理可以在单个工作流程中协作，例如一个代理检测延迟货物，另一个评估可能的路由选项，第三个则更新物流系统以重新安排包裹路线[6] - 这些代理通常以层级结构运作，例如“经理代理”监督工作流，“员工代理”执行任务，“审计代理”验证结果[6] - 该技术可以自动化目前需要人工监督或传统基于规则自动化的物流决策的很大一部分[3] 运营应用扩展 - 公司预计这些系统将逐步扩展到包括客户服务、营销工作流和软件开发在内的运营职能[7] - 人工智能也正被嵌入物流网络的物理基础设施中，特别是在自动化分拣设施中[12] - 公司一直在部署使用计算机视觉和人工智能来识别包裹并通过分拣系统进行路由的机器人系统[12] - 这些机器人使用传感器和摄像头读取包裹标签、测量包裹尺寸并确定通过传送带网络的路由路径[12] - 机器人技术和人工智能驱动软件的结合，使物流公司能够自动化其运营的数字和物理层面[13] 行业背景与趋势 - 这一举措反映了企业计算更广泛的转变，即公司开始尝试使用专门的AI代理网络来协调工作流并在业务系统间执行运营任务[4] - 联邦快递在智能体人工智能方面的推进反映了整个物流和供应链行业的更广泛趋势，即公司探索AI系统如何自动化运营决策[15] - 供应链产生大量实时数据，AI系统可以持续分析这些数据，并在发生中断时触发运营响应[15] - 竞争对手也在试验类似方法，例如UPS已部署人工智能，在电子商务量上升的背景下识别假冒产品和欺诈性退货[16]