Agen AI dalam logistik: dari layanan tersebar ke built-in asisten
Logistics selalu menjadi bidang di mana proses diperkecil dan presisi dinilai, tetapi juga di mana banyak operasi rutin telah menumpuk, memakan waktu operator. Memeriksa penahanan, parsing dokumen, tingkat pemantauan, dan mencari status pengiriman - semua ini secara tradisional dilakukan secara manual atau dengan bantuan dari banyak program terpisah. Keberadaan AI agentic yang bekerja langsung di dalam sistem manajemen transportasi mengubah permainan. Carriers tidak lagi perlu untuk merakit tambal dari selusin layanan dan ingat mana login pergi di mana - mereka hanya dapat menggunakan TMS akrab dengan agen cerdas dibangun masuk Satu perusahaan yang menerapkan pendekatan ini adalah Alvys.
Sebelumnya, Alvys TMS telah memiliki fitur AI individu yang dibangun di: Modul Insight membantu menganalisis beban, rute, dan margin, modul Intel memperingatkan tentang cuaca dan pencurian kargo terbalik, dan fitur terpisah dapat mengubah konfirmasi tingkat yang diunggah menjadi permintaan pengiriman yang sebenarnya. Namun, sebuah lingkungan agen yang benar-benar fleksibel muncul sedikit kemudian, dan lingkungan ini yang memberikan kemampuan untuk otomatisasi seluruh rantai tindakan daripada titik tugas.
Alvys Foundry: seorang agen pembangun di dalam TMS
Alvys Foundry memperkenalkan sebuah platform yang memungkinkan pengguna membuat dan menjalankan agen AI tepat di dalam TMS-nya. Pada dasarnya, ini adalah pembangun: lebih dari 20 templat yang telah dibuat tersedia dalam kotak, tetapi operator juga dapat membangun agen mereka sendiri atau memperbaiki standar satu bersama dengan insinyur Alvys. Para agen tugas mengambil penutup hampir seluruh operasional rutin pembawa. Sebagai contoh, agen penahanan yang berdedikasi melacak kelebihan waktu menganggur dan otomatis menghasilkan permintaan. Agen lain menangani dokumen: membaca tingkat konfirmasi, tagihan lading, dan konfirmasi pengiriman, mengakui isi mereka, dan menyimpannya di tempat yang tepat. Ada juga agen pelacak yang menerima panggilan dan status pengiriman update sehingga para penghitung tidak perlu memeriksa secara manual dengan driver. Set juga termasuk alat untuk audit tingkat, kontrol kepatuhan aset, dan pemrosesan klaim.
Fitur utama dari Foundry adalah operator tidak perlu menjelaskan cara kerja dalam bahasa pemrograman. Mereka hanya dapat meng-upload standar prosedur operasi mereka atau menggambarkan tugas dalam kata-kata biasa, dan platform akan menghasilkan algoritma untuk agen, yang kemudian dapat disetujui. Sebelum peluncuran, agen diuji pada data simulasi, dan setelah meluncurkan operator dapat memantau pekerjaan dan menghentikannya jika perlu. Pendekatan ini sangat menyederhanakan adopsi: tidak perlu menunggu departemen IT untuk menulis kode - menjelaskan proses dalam bahasa manusia sudah cukup.
Kendali dan keamanan agen built-in
Alvys membayar perhatian khusus untuk keamanan dan pengelola. Untuk tujuan ini, sebuah lapisan manajemen yang disebut Agen Shield disediakan, yang memungkinkan penghentian tindakan agen: pengaturan batas persetujuan dan batas pengeluaran. Jika seorang agen akan melakukan tindakan dengan dampak bisnis yang tinggi, itu akan berhenti sampai manusia menegaskan hal itu. Pada saat yang sama, semua keputusan, tindakan, dan override manual dicatat dalam log audit - nyaman untuk menyelesaikan perselisihan dan kontrol internal.
Selain itu, Alvys Foundry termasuk sistem seleksi model yang secara otomatis mengarahkan tugas-tugas antara model bahasa yang berbeda tergantung pada harga, kecepatan, dan kualitas keluaran. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi biaya kompute tetapi juga membuat platform independen dari penyedia model tunggal. Infrastruktur Alvys TMS sudah memiliki lebih dari 120 integration dan EDI asli yang berhubungan dengan ratusan shippers, sehingga agen mendapatkan akses ke sejarah rute, aturan pelanggan, dokumen, data margin, dan pengecualian. Seperti yang dikatakan CEO Alvys, Nick Darman, itu adalah ketersediaan dari konteks barang dan pemahaman rute yang memungkinkan para agen bekerja dengan baik. Menempatkan agen di dalam platform yang ada menyelamatkan pelanggan dari pengaturan integrasi terpisah dan mengelola log masuk tambahan. Platform ini juga compliant SOC 2, dan perjanjian dengan model penyedia melarang menggunakan data pelanggan untuk melatih model publik.
Industri pengalaman: bertaruh pada asisten otonom di dalam TMS
Alvys bukan satu-satunya yang bertaruh pada AI agentic. Sebagai contoh, C.H. Robinson telah mengerahkan lebih dari 30 agen yang telah menyelesaikan jutaan tugas yang sebelumnya membutuhkan pekerjaan manual. Menurut VP Al perusahaan, Mark Albrecht, Asentic AI bertindak sendiri untuk mencapai tujuan, seperti manusia. Satu proses agen tersebut lebih dari 10.000 permintaan harga tiba melalui email setiap hari, sedangkan yang lain membaca tender dengan lampiran dan mengubahnya menjadi perintah siap. Uber Freight juga melaporkan lebih dari 30 agen terintegrasikan ke TMS-nya bahwa tugas otomatis dalam pengadaan, eksekusi pengiriman, pelacakan, pembayaran, dan analisis. Perusahaan berencana mengubah TMS dari sistem catatan sederhana menjadi platform yang secara proaktif memandu pengguna dan mengambil alih operasi berulang.
Alvys menerapkan model yang sama tapi mengeksekusi di dalamnya sendiri TMS daripada melalui lapisan otomatisasi terpisah. Pelanggan dapat mulai dengan templat yang sudah dibuat, memesan penyesuaian dari insinyur Alvys, atau membuat aliran kerja mereka sendiri di Alvys Foundry. Seorang pelanggan awal platform itu adalah Spartan Carrier Group: pendirinya, Carlos M. Llaneza Jr, mencatat bahwa menggunakan bantuan Foundry mengurangi kerja manual, memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas-tugas yang membutuhkan penilaian dan kualitas layanan.
Peluncuran Foundry mengikuti putaran dana sukses: pada September 2025, Alvys mengumpulkan $40 juta dipimpin oleh RTP Global, membawa total pendanaan sebesar $77 juta. Proses platform Alvys lebih dari $9 miliar dalam pengiriman barang per tahun. Menariknya, Foundry sedang digulung bukan sebagai rilis umum tetapi melalui kohorts pelanggan: setelah platform disajikan pada bulan Juni, koalisi pertama diisi dengan cepat. Hal ini berbicara untuk permintaan yang kuat untuk solusi AI praktis yang tidak memerlukan operator untuk membangun infrastruktur mereka sendiri.
