構建AI代理的前7個代理抹布系統

2024年見證了從簡單地使用LLM進行內容生成的轉變，轉變為了解其內部工作。這種探索導致了AI代理的發現 - 自主系統處理任務和最少人工干預的決策。建立在2023年的檢索型發電（RAG）的突出之下，2024年看到了代理抹布工作流的興起，徹底改變了各個行業。預計2025年是“ AI年代的年份”，這些自主系統通過代理抹布系統改變了生產力並改造行業。

這些工作流程是由能夠複雜的決策和任務執行的AI代理驅動的，提高了個人和組織的生產力並重新定義了解決問題的問題。從靜態工具到動態，代理驅動的過程的過渡已經解鎖了前所未有的效率，為2025年的更大創新鋪平了道路。本指南探討了各種代理抹布系統類型及其體系結構。

目錄

• 代理抹布系統：結合抹布和代理AI
• 代理抹布系統的重要性
• 代理抹布：將抹布與AI代理集成
• 1. 代理抹布路由器
• 2. 查詢計劃代理抹布
• 3. 自適應抹布
• 4. 代理矯正抹布
• 5. 自我反射抹布
• 6. 投機抹布
• 7. 自我路線代理抹布

代理抹布系統：結合抹布和代理AI

代理抹布只是RAG AI代理。讓我們檢查抹布和代理AI系統（AI代理）。

什麼是抹布（檢索出來的一代）？

RAG通過合併外部知識來源來增強生成AI模型。它的工作如下：

• 檢索組件：從外部來源獲取相關信息（數據庫，文檔，API）。
• 增強：檢索信息指導生成模型。
• 生成：生成的AI合成檢索的知識以產生產出。

抹布對於需要最新的特定知識的複雜查詢或域特別有用。

什麼是AI代理？

考慮一個AI代理工作流程回應： “誰在2024年贏得了歐元？提供詳細信息！”

1. 初始提示：用戶輸入查詢。
2. LLM處理和工具選擇：LLM解釋查詢並選擇工具（例如，Web搜索）。
3. 工具執行和上下文檢索：工具檢索相關信息。
4. 響應生成：LLM將新信息與查詢結合在一起，以生成完整的響應。

AI代理具有這些核心組成部分：

大型語言模型（LLMS）：核心處理器

LLMS解釋輸入並生成響應：

• 輸入查詢：用戶的問題或命令。
• 查詢理解：AI分析了輸入的含義和意圖。
• 響應生成：AI提出答复。

工具集成：動作功能

外部工具擴展了AI的功能：

• 文檔閱讀器：從文檔中處理和提取信息。
• 分析工具：執行數據分析。
• 對話工具：啟用交互式對話。

內存系統：上下文意識

內存允許AI保留並利用過去的交互：

• 短期記憶：保持最近的交互。
• 長期記憶：隨著時間的推移存儲信息。
• 語義記憶：保持一般知識。

這說明了AI如何整合用戶提示，工具輸出和自然語言生成。

AI代理是通過與環境互動來執行任務或實現目標的自主系統。關鍵特徵包括：

1. 感知：傳感或檢索環境數據。
2. 推理：分析數據以進行明智的決策。
3. 行動：在真實或虛擬世界中執行動作。
4. 學習：隨著時間的推移，適應和提高性能。

AI代理在各個領域處理任務。

代理抹布系統的重要性

基本抹布有局限性：

1. 檢索時間：難以確定何時需要檢索。
2. 文檔質量：檢索的文檔可能不與查詢保持一致。
3. 生成錯誤：模型可能“幻覺”不准確的信息。
4. 答案精度：答案可能無法直接解決查詢。
5. 推理局限性：無法通過複雜的查詢推理。
6. 有限的適應性：無法動態調整策略。

代理抹布解決了這些挑戰：

1. 量身定制的解決方案：不同的代理抹布系統迎合了不同的自主性和復雜性水平。
2. 風險管理：了解每種類型的範圍和局限性會減輕風險。
3. 創新和可擴展性：允許企業從基本到復雜的代理系統擴展。

代理抹布可以計劃，適應和迭代以找到最佳解決方案。

代理抹布：將抹布與AI代理集成

Agentic Rag將RAG的結構化檢索與AI代理的自主性和適應性相結合：

1. 動態知識檢索：代理在當前檢索信息。
2. 智能決策：代理處理數據並生成解決方案。
3. 面向任務的執行：代理執行多步任務並適應不斷變化的目標。
4. 持續改進：代理商隨著時間的推移提高了其性能。

代理抹布的應用程序包括客戶支持，內容創建，研究幫助和工作流程自動化。它代表了強大的協同作用，使系統能夠以無與倫比的智能和相關性運行。

（第1-7節詳細介紹了代理的破佈器，查詢規劃劑抹布，自適應抹布，校正糾正術，自我反射的抹布，投機性抹布和自我route aDecic rag，保持與原始輸入相同的結構和內容。

結論

代理抹布系統代表了抹布的重大進步，將傳統工作流與AI代理的自主權相結合。各種方法應對特定挑戰，提高準確性，適應性和可擴展性。通過將生成性AI與先進的檢索整合在一起，代理RAG提高了效率，並為將來的AI創新奠定了基礎。這些技術有望重新定義我們如何使用數據，自動化工作流並解決複雜問題。

以上是構建AI代理的前7個代理抹布系統的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！