人工智能代理：企业自动化的新架构
2024-11-29 09:23 21
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大纲
# 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。
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