Genesys 与 Scaled Cognition 宣布达成合作，通过将 Scaled Cognition 的 Agentic Pretrained Transformer (APT-1) 大动作模型（LAM）集成至 Genesys Cloud 平台，共同提升基于 agentic AI 的客户体验（CX）效果。
作为生成式 AI 基础的大语言模型（LLM）主要通过文本训练，能在上下文中预测客户的下一句发言，并基于训练数据及其他可访问知识源构思回复。因此它能进行对话交互，但若缺乏工具支持则无法执行任何操作。
LAM 通过基于训练数据解读与实时查询执行操作来扩展功能，例如执行命令、调用 API 或自动化工作流。通过将新型 LAM 整合至云平台，Genesys 正强化其基于智能代理的 AI 驱动工作流自动化能力。
Genesys 首席技术官 Glenn Nethercutt 表示：“ LAM 扩展了 LLM 的对话智能，使其具备决策、行动和验证的能力。它们将自然语言理解与结构化策略和工作流程相结合，从而产生结果，而不仅仅是答案。LAM 不仅仅是预测下一个单词；它还能确定正确的下一步，调用适当的 API，应用业务规则，或在需要时升级到人工处理。”
换句话说，LAM 是驱动 Agentic AI 系统的引擎。Nethercutt 说：“Agentic AI 描述的是一个能够自主推理和协调执行的系统，而 LAM 则提供了实现这一目标的技术基础。”
Scaled Cognition 的APT-1 LAM 与传统的 LLM 不同，正如其博客文章所述，它基于“对话……以及在这些对话背景下应采取的行动”进行训练。此外，该模型“将关键业务策略的确定性控制与现代 LLM 的通用语言理解能力相结合”。这使得使用 APT-1 设计的 AI 代理能够“做出适当的决策，而不仅仅是合理的决策”。
对于 Genesys 而言，此次合作代表了其现有虚拟代理功能在其 Agentic AI 路线图（如下图所示）中的演进。Nethercutt 表示：“生成式 AI 和 Agentic AI 构建推理和编排能力，而 LAM 则将这些能力付诸实践。” APT-1 LAM 将在 Genesys Cloud AI Studio 中提供，该工作室允许组织设计、部署和管理 AI 代理。
Nethercutt 还指出，LAM 可以使用诸如 Agent2Agent 协议和模型上下文协议等新兴标准，它们分别支持 AI 代理间的协作和工具/数据访问。Nethercutt 说：“区别在于，LAM 现在充当了主导者，而不仅仅是参与者：通过这些协议协调其他代理、API 和系统，以执行安全、可审计的端到端操作。”
Genesys 向 Scaled Cognition 投资了一笔未披露的金额，“以支持其发展和联合创新”。Salesforce和 ServiceNow都对 Genesys 进行了投资。
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