主动式人工智能：面向复杂系统的决策中心架构

arXiv 发布论文提出 Enactive AI 概念框架，用于企业级决策支持与执行反馈。框架包含组织世界、站点世界、模式智能和主动决策循环四个互补角色，整合运营管理与工业优化，通过决策智能将 AI 从模型能力扩展到系统感知行动，以提升复杂系统中的可靠性、可行性和责任性。

该论文提出将 AI 从模型能力转向系统感知行动的框架，关注真实商业与工业场景中的可靠性、可行性、韧性与责任性，为 AI 在复杂系统的落地提供了新的组织化思路，可能影响企业级 AI 架构设计。

框架通过两个世界模型（组织世界和站点世界）分别描述战略机构和运营实现，Schema Intelligence 作为耦合机制连接两者，Enactive Decision Cycle 驱动自我进化与审计，从而在决策层面整合 AI 应用，使系统适应复杂环境。

对企业而言，采用该框架可能需重构现有 AI 应用的组织方式，引入决策循环与审计机制；对研发而言，需考虑系统间耦合与自进化能力；对产品而言，可能带来更符合责任性要求的决策支持工具。

• 开发基于 Enactive AI 的企业级决策支持平台，整合世界模型与决策循环，提升运营管理效率。
• 为工业场景设计带自我审计能力的 AI 代理框架，满足可靠性与责任性要求。
• 提供 Enactive AI 咨询服务，帮助企业梳理组织与站点世界的耦合机制，优化 AI 部署策略。

• 该框架是否已有实际落地案例或性能验证？
• Schema Intelligence 的具体实现方式和技术基础是什么？
• 框架如何与现有 AI 工具链和大语言模型集成？
• Enactive AI 的商业化路径和成本效益如何？