锚定未来：为何自主智能体（Agentic AI）是航运业跨越式发展的关键

Marcura Claims & Intelligence 首席执行官 Bruno Deszczynski 深入探讨了智能体人工智能 (Agentic AI) 如何重塑海运业务，推动其超越基础的生成式工具，迈向能够进行上下文决策并执行实际行动的智能系统。在强调其颠覆性优势的同时，Bruno 也指出了诸如幻觉、复合错误和数据混乱等关键缺陷。结合 Marcura 的丰富实践经验，他展示了如何将先进的 AI 模型与人类专业知识相结合，从而实现更快速、更智能、更安全的海运工作流程，并显著提升运营效率与数据洞察力。

由布鲁诺·德斯琴斯基

航运服务首席增长与产品官

我所处的时代，许多人都对电影《战争游戏》（WarGames）记忆犹新。在这部电影中，一台计算机由于无法理解现实世界的后果，险些引发了一场核战争。

值得庆幸的是，被赋予通用人工智能（AGI）的机器失去控制并决定发射导弹的场景，目前依然仅存在于科幻小说之中。即便如此，现代生成式人工智能模型虽然功能强大，但也面临着自身的一系列挑战。我们中的许多人都亲眼目睹过“幻觉”或“模型崩溃”所带来的后果：AI言之凿凿地给出错误答案、遗漏步骤，甚至凭空捏造数据。在对精准度要求极其严苛的航运业中，这些风险是实实在在存在的。

在 Marcura，我们不仅对人工智能进行理论化探讨。我们更对其进行测试。我们应用它。首先在内部应用。正如我常说的，我们“试吃自己的狗粮”。通过这种方式，我们能确保其在交付给您之前已经过验证、切实可行。

生成式 AI 与 Agentic AI（智能体 AI）

像 ChatGPT 这样的生成式 AI 确实很有用，它能瞬间帮您起草电子邮件和总结报告。

但航运业务需要的不仅是一个数字助手，而是能够处理任务、理解上下文并做出决策的 AI。这正是 Agentic AI 的用武之地。

Agentic AI 的设计初衷不是为了聊天，而是为了工作。它能够理解上下文、触发工作流并在您的系统内采取行动。

它不仅能回答问题。像 Marcura 正在构建的 AI 智能体则更进一步，它们可以检索文件、提取数据洞察并启动后续步骤。

AI 智能体由什么组成？

AI 智能体包含四个核心要素：

模型：针对航运业务进行了微调的大语言模型（LLM）——例如 OpenAI 或 Claude。我们根据任务来选择模型。有时意味着追求速度，有时意味着追求精准，有时则是两者兼顾。
提示词：撰写提示词不仅是提问，更是一门工艺。其中包括用户提示词、系统提示词和元提示词，全部由我们预先配置，以确保您可以获得信赖的结果。
工具：与您的系统进行连接——包括电子邮件、虚拟机、文档处理。这是让智能体不仅聪明而且实用的关键所在。
数据与工作流：干净、组织良好的数据能为明智的决策提供支持。最出色的智能体会在后台默默工作，无需提示，直接呈现结果。

数据与风险之间的关联

如果您的原始数据杂乱无章，AI 也无能为力。它更有可能以更快的速度制造出更大的混乱。

您可能已经见过以下情况：

复合型错误：一个步骤出错，随后对后续五个步骤产生连锁反应，且问题随着每个步骤变得愈发严重。
幻觉：AI 给出错误的结果，却显得信心满满。您可能听说过那个 AI 模型无法数出“strawberry”中“r”数量的故事？航运业可经不起这种消耗。
模型漂移：如果源源不断输入的数据不够新鲜、不够优质，AI 的准确度随着时间的推移就会下降。

航运数据非常复杂，且往往难以标准化。港口费率不透明、扫描件难以解析、计算过程错综复杂。

如果将 AI 引入这种复杂的局面，微小的失误会迅速演变成重大问题。这就是我们对数据进行严格管理以及对所有内容施以严苛测试的原因。

这也是我们始终坚持“人机协同”（human in the loop）的原因。

AI 可以无限接近目标，但它仍然无法像人类一样进行逻辑推理。如果没有人在旁监督，AI 就有可能会自信满满地犯下大错。我们意识到，最强大的组合并不是最好的模型或最聪明的智能体，而是模型与深谙行业领域的专业人员相互配合。

正如加里·卡斯帕罗夫在与“深蓝”对弈后所言：获胜的公式不是单纯的人类或机器，而是人机协同。这不仅取决于数据或模型，您还需要右舷支架、评估框架、反馈闭环以及治理层来约束 AI 的行为。我们在将这些技术交付给您之前，已在内部完成了全部构建。

Agentic AI 实际应用场景

假设您问一个通用的 AI：“我的船什么时候可以载货？”它可能会回答：“卸货完毕时。”这在技术上是正确的，但在运营上毫无价值。

而 Agentic AI 会为您提供全局视图：“新加坡的卸货工作将于 3 月 25 日开始，耗时三天。船舶将于 3 月 28 日准备就绪。”它会核查天气、港口延误、时间安排等所有因素。我们将这种“上下文优先”的推理应用于许多工作流中。以航次估算（DA）审核为例，我们的智能体能提取 200,000 份港口靠泊协议、提取条款、数字化事实陈述（SoF），并自动标记不一致之处，全程无需人工干预。

滞期费计算或基于 COA 的索赔也是如此。智能体会突出显示关键要点，过滤掉干扰信息，确保您的运营效率。

Marcura 方案

我们深耕航运行业 20 余年。我们深知如何构建符合您实际工作流程的工具。我们的 AI 经过严格测试，立足于实际应用场景，并基于航运专业数据进行训练，而非通用的网络内容。

Marcura AI 智能体已在产生真正的业务影响，将基于上下文的 AI 嵌入到各个工作流中，以实现流程自动化、降低风险并提升决策效率：

租船合同解析：智能体在数秒内提取关键条款、标记风险，并自动生成航次指令。
合同智能：在订舱成立前，AI 能够对价格进行基准分析、标记模糊条款并揭示潜在风险。
港口靠泊与预估港口费（PDA）管理：凭借已处理的 200,000 多次港口靠泊数据，我们的智能体单次靠泊可应用 2,000 多条规则——提供更快的估算、即时的差异核查和自动化的费率校验。
索赔处理：我们每年处理超过 20,000 件索赔，能够更精准地检测多收费并加速结案。这些绝非概念性验证。它们现在即可投入使用，旨在让您的日常工作更加高效、清晰和可预测。

这不是简单的 ChatGPT 插件。这是为航运量身定制、深研航运痛点并在真实航运业务中经过深度测试的上下文驱动型垂直 AI。

我们所交付的解决方案绝非为了取代人工，而是为了帮助您提高运营效率、更早发现潜在问题并做出更明智的决策。这正是 Agentic AI 的价值所在。确保平稳安全，绝无意外偏航。