AI特工炒作，解釋了＆＃8211;您真正需要知道的才能開始

ai代理：更清晰的圖片

許多企業正在努力應對AI代理的概念。 這篇文章旨在使他們神秘化，並利用十年的AI實施經驗。無論您是新來者還是經驗豐富的專業人員，本指南都將提供清晰度。

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代理：不是一個新概念

與普遍的看法相反，AI代理人並不是什麼新鮮事。 他們最近的複興是由於大語言模型（LLM）的進步，使其更強大，適應能力和可訪問。

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什麼是AI代理？

> AI代理是一種感知信息並採取行動以實現特定目標的系統。這可能涉及回答客戶查詢，處理交易或管理智能家居設備。

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AI代理的演變

早期代理通常是基本的且不靈活的。 現代LLM已徹底改變了這一革命，從而實現了自主操作，提高效率和更廣泛的可能性。關鍵改進包括：

類似人類的互動：>

增強的決策：代理已經根據學習的偏好和動態條件從反應性的，預編程的動作轉變為實時決策。

實施過程也已簡化。 低代碼/無代碼工具，預訓練的LLM和雲服務大大減少了部署所需的時間和專業知識。

>現在和現在：案例研究> > 2016年在IBM的一家髮型產品公司的項目涉及為員工提供銷售和社交媒體數據的訪問。 該解決方案需要多種代理：一個用於NLP，一個用於SQL查詢，一個用於對話管理，一個用於視覺數據表示，一個用於策劃代理。 這需要一個由六人組成的團隊。

>今天，由於LLMS，同一解決方案將更快地實施。 硬編碼對話框流，SQL查詢和廣泛的意圖/實體培訓是不必要的，導致開發時間至少降低了50％。

現代LLM在自然語言理解方面表現出色，實現了情境感知的決策和流暢的對話。這會導致更準確，個性化和主動的支持，超越靜態功能，轉向動態問題解決。

>從AI代理開始

在深入研究技術細節之前，請考慮以下至關重要的步驟：

1. >定義您的業務目標：清楚地表達了您的目標（例如，提高客戶滿意度或運營效率）。 明確的目標可以阻止技術成功成為業務失敗。
2. 與用例相結合：讓技術支持您的解決方案，而不是決定它。
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3. 可視化您的問題：採用設計思維之類的方法來徹底理解用例，方案和利益相關者。 >
確保數據準備就緒：
4. 確認數據可訪問性，清潔度和可用性。 數據準備通常是一個重大障礙。
解決這些要點後，您可以探索合適的技術和架構。 切記從一開始就整合數據安全和負責的AI原則。

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下一步是什麼？

未來的帖子將探索不同的代理類型（簡單，基於模型，基於目標等）及其以外的AI範圍內的不同應用程序。 同時，探索Microsoft和IBM的資源以進行進一步學習，並考慮Microsoft的AI代理服務。

結論

AI代理是變革性的工具。 了解他們的發展和能力使企業能夠利用其全部潛力。 請繼續關注更多見解！

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