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人工智能代理：企业自动化的新架构

2024-11-29 09:23  2

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# 人工智能代理：企业自动化的新架构 ## 什么是人工智能代理？ ### 推理：对非结构化数据进行推理。 ### 外部记忆：存储和调用特定领域的知识及问题上下文。 ### 执行：使用工具执行任务。 ### 规划：将工作分解为子任务，反思进展并调整。 ## �考架构：从 RAG �自主代理的 AI 示例 ### �索增强生成 (RAG) #### 参考架构：RAG ##### 过程：企业数据转换为 LLM �查询格式，分块并嵌入为向量存储。 ##### 用户查询：检索相关上下文块，综合答案返回用户。 #### 参考架构：RAG + 提示链 ##### 示例：法律研究副驾驶Eve *，将研究查询分解为子主题，综合输出生成备忘录。 ### �具使用 #### 工具：预先编写的代码组件，执行特定操作。 #### 示例：Omni的Calculations AI，利用 LLM 输出Excel函数，执行计算。 ## �策代理 ### 示例：Anterior (fka Co:Helm)，自动审查索赔提交情况。 ### 过程：将付款人规则转换为有向无环图 (DAG)，代理遍历决策树，评估临床文档，更新状态，直至做出最终决定。 ## �道代理 ### 示例：客户服务 + �持领域的Sierra、Decagon、Maven AGI、DevRev和Gradient Labs；软件开发领域的Factory AI和All Hands AI *；财务后台领域的Sema4。 ### 过程：评估当前状态，选择并执行最佳链，进行审查和护栏，评估新状态并重复。 ## 通用人工智能代理 ### 示例：Reflection AI、Cognition、Nustom和OpenDevin/All Hands AI。 ### 过程：探索实现目标函数的多种轨迹，优先考虑高回报路径，纳入反馈并在必要时回溯。 ## 结论 ### 未来展望：完全自主的代理可能拥有所有四个构建模块，实现端到端流程自动化。 ### 影响：这种范式转变对应用程序和基础设施层的影响。
人工智能代理 企业自动化 生成式 AI
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