인공 지능 (AI) 에이전트는 많은 획기적인 AI 응용 프로그램의 핵심입니다. AI 에이전트는 일반 목적 AI 시스템과 달리 환경을 인식하고 결정을 내리고 특정 목표를 달성하기 위해 조치를 수행하도록 설계된 자치 기업입니다. 그들의 응용 프로그램은 가상 어시스턴트 예약 약속 예약부터 공급망 최적화 로봇 공학에 이르기까지 다양합니다. 이 에이전트는 자율적으로, 지능적이며 변화하는 조건에 적응하여 다양한 산업에 혁명을 일으킨다.
AI 요원의 확장 분야는 성장하는 어휘가 필요합니다. 한때 학업 서클에 국한된 "도구 사용"및 "반사"와 같은 용어는 이제 개발자, 경영진 및 AI 애호가에게 중요합니다. 이 전문화 된 용어를 이해하는 것은 강화 학습 (RL) 또는 다중 에이전트 시스템 (MAS)을 연구하든 AI 요원의 기능, 한계 및 윤리적 영향을 파악하는 데 필수적입니다. 이 안내서는 알아야 할 60 가지 필수 AI 에이전트 용어를 설명합니다.
AI 에이전트는 환경과 상호 작용하고 완전한 작업을 독립적으로 구축하기 위해 구축 된 자율 시스템입니다. 입력 (사용자 쿼리, 데이터 등)을 인식 하여이 정보를 처리하여 최상의 작업 과정을 결정하는 것으로 시작합니다. 사전 프로그래밍 된 규칙 또는 정적 데이터 세트에 의존하는 기존 AI 모델과 달리 지능형 에이전트는 실시간으로 적응하고 새로운 데이터를 배우고 진화하는 상황에 따라 결정을 내립니다. 다음 섹션은 50 개 이상의 주요 AI 에이전트 용어를 자세히 설명합니다.
다음은 필수 AI 에이전트 용어의 용어집입니다.
AI 에이전트는 환경을 인식하고 정보를 처리하며 목표를 달성하기위한 조치를 취하는 디지털 어시스턴트 또는 로봇입니다. 카메라와 센서를 사용하여 도로를 탐색하는 자율 주행 차가 대표적인 예입니다.
자율적 인 대리인은 인간의 감독없이 독립적으로 운영됩니다. 배달 드론 경로를 선택하고 장애물을 피하고 도움없이 배달을 완료하는 것이 예입니다.
조치는 AI 에이전트가 작업을 완료하기 위해 취하는 단계입니다. 회신을 보내거나 도구를 잡는 로봇을 보내는 챗봇이 예입니다. 이러한 조치는 에이전트의 목표에 의해 결정됩니다.
액추에이터는 AI 에이전트의 움직임을 가능하게하는 구성 요소입니다. 로봇에서 이것은 팔을 움직이는 모터 일 수 있습니다. 가상 에이전트에서는 이메일을 보내거나 데이터베이스를 업데이트하는 소프트웨어 명령이 될 수 있습니다.
독립적 인 인식, 사고 및 행동이 가능한 AI 요원을 구축하기위한 구조화 된 접근법. 여기에는 심의 에이전트 (목표 지향 계획) 및 반응제 (실시간 응답자)가 포함됩니다. 이러한 패턴은 동적 환경에서 적응성과 의사 결정을 향상시킵니다.
에이전트 검색 세대 생성 (RAG)은 AI의 리콜, 추론 및 자기 대답 능력을 향상시킵니다. 전통적인 래그와 달리 에이전트 래그는 자체 질문을 통해 출력을 반복적으로 개선하여 정확성과 자기 교정을 향상시킵니다. 이는 자동화 된 의사 결정, 연구 도구 및 AI 보조원을 크게 향상시킵니다.
AI 에이전트의 현재 상황에 대한 정보에 대한 추정치. 에이전트의 비전이 차단되면 기존 데이터에 의존하여 무슨 일이 일어나고 있는지 추론하고 그에 따라 결정을 내립니다.
사용자와 상호 작용하는 대화적인 AI 에이전트. 챗봇은 NLP (Natural Language Processing)를 사용하여 피자를 주문하는 것에서 고객 서비스에 이르기까지 자연스럽게 인간의 의사 소통을 이해하고 응답합니다.
AI 에이전트가 성능을 평가하는 정신 과정 ( "내가 올바르게 수행 했습니까?"). 이 자체 평가를 통해 상담원은 시간이 지남에 따라 향상 될 수 있습니다.
AI 에이전트의 외부 리소스 활용 능력. 예를 들어, 계산기 앱을 사용하여 수학 문제를 해결하거나 예측에 대한 날씨 API에 액세스합니다.
함께 작업하는 AI 요원 모음. 창고에서 로봇은 패키지를 정렬 할 수 있고 다른 로봇은 패키지를 이동하여 효율적인 배송을 위해 협력합니다.
간단한 AI 제제의 상호 작용으로 인해 발생하는 복잡한 결과. 각각의 기본 규칙에 따라 조류 무리가 복잡한 비행 패턴을 만듭니다.
AI 에이전트가 데이터를 직접 공유하지 않고 학습 지식을 공유하는 공동 학습 학습 프로세스는 전반적인 성능을 향상시키면서 개인 정보를 보존합니다.
인간이 AI 에이전트의 행동을 안내하거나 수정하여 감독과 통제를 유지하는 시스템.
로드 트립 계획과 유사한 AI 에이전트의 미래 행사를 예상하는 과정 - 경로 결정, 잠재적 정지 및 우발 사태.
AI 에이전트가 게임에서 승리하는 것에서부터 정보 검색에 이르기까지 목표를 달성하기 위해 노력합니다.
AI 에이전트의 성공을 측정하는 메트릭으로 의사 결정을 안내하기 위해 결과에 값을 할당합니다.
AI 에이전트가 문제 해결을 단순화하여 철저한 분석보다는 엄지 규칙을 사용하는 바로 가기.
아이디어와 사실을 연결하는 마인드 맵과 유사한 정보 간의 관계를 이해하기 위해 AI 에이전트가 사용하는 데이터 네트워크.
개념과 관계를 정의하는 구조화 된 어휘와 AI 에이전트가 환경을 이해하도록 돕습니다.
AI 에이전트가 "빛이 빨간색 인 경우 중지"와 같은 사전 정의 된 규칙을 기반으로 결정을 내리는 시스템.
예측 및 계획에 사용되는 AI 에이전트의 내부 환경 표현.
환경의 변화로 인한 AI 에이전트의 성능 저하 (구식지도 사용).
인간의 가치를 존중하고 피해를 피하는 공정하고 편견이없고 투명한 AI 요원을 창출합니다.
AI 에이전트가 모든 개인이 모든 개인을 선호하는 편견을 피하기 위해 모든 개인을 동등하게 대우하는지 확인합니다.
AI 요원 그룹에 의한 집단 문제 해결, 곤충 식민지의 행동을 모방합니다.
파일럿을 우선적 인 자동 조종 장치와 같은 AI 요원으로부터 의사 결정을 인한 인간.
AI 에이전트가 오류를 우아하게 처리하는 시스템은 예상치 못한 상황에 대한 안전망을 제공합니다.
요리사와 Sous-Chef가 부엌에서 협력하는 인간과 AI는 함께 일합니다.
정보를 저장 및 검색하기위한 시스템으로 AI 에이전트가 경험을 통해 배울 수 있습니다.
하위 수준의 에이전트를 조정하는 상위 수준의 에이전트와 함께 계층 구조로 구성된 에이전트.
과거 나 미래를 고려하지 않고 현재 상황에 직접 반응하는 에이전트.
직접 관찰보다는 추론 된 정보에 근거한 추론 및 행동.
결과에 근거한 추론 및 행동, 정제 행동의 반복 과정.
여러 AI 에이전트를 관리하는 시스템.
AI 에이전트의 핵심 처리 장치, 입력 처리, 응답 생성 및 결정.
AI 에이전트의 결정을 안내하는 예제 조치.
사전 정의 된 조치 AI 에이전트가 수행 할 수 있습니다.
피험자 AI 요원이 처리하도록 훈련을 받았습니다.
AI 에이전트가 수행 한 배경 작업.
AI 에이전트가 정보를 저장하고 사용하는 방법.
AI가 인간 지능을 능가하는 가상의 지점.
LLM을 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 지식 검색, API 및 추론을 통합하는 프레임 워크.
자율적 다중 에이전트 시스템을 만드는 프레임 워크.
AI 에이전트 구축을위한 가벼운 프레임 워크.
다중 에이전트 오케스트레이션 프레임 워크.
자원 효율적인 AI 에이전트를위한 소형 LLM.
AI 에이전트가 처리 한 가장 작은 텍스트 단위.
응답을 유도하기 위해 AI 에이전트에게 제공되는 지침.
AI 에이전트가 액세스 할 수있는 과거 정보의 양.
AI 에이전트가 잘못된 정보를 생성하는 경우.
AI 에이전트의 응답의 무작위성을 제어하는 매개 변수.
단계별 추론을 통해 AI 에이전트를 안내하는 기술.
기능을 사용하여 외부 시스템과 상호 작용합니다.
AI 에이전트 구축을위한 도구 및 인프라.
AI 에이전트의 자율 작업 완료를위한 구조화 된 프로세스.
상태가 풍부한 다중 에이전트 LLM 응용 프로그램을 구축하기위한 프레임 워크.
AI 에이전트를위한 지속적인 저장.
즉각적인 맥락을위한 임시 저장소.
AI 에이전트가 시행 착오를 통해 배우고 원하는 행동에 대한 보상을받는 기계 학습 기술.
AI 에이전트 용어는 지능형 시스템이 어떻게 자율 결정을 내리는 지 이해하는 데 중요합니다. 물리적 공간 탐색 로봇에서 온라인 상호 작용을 향상시키는 챗봇에 이르기까지 AI 에이전트는 산업과 문제 해결 접근 방식을 변화시키고 있습니다. 윤리적이고 투명한 운영이 가장 중요합니다. 이 용어를 이해하면 AI의 미래를 형성 할 수있어 이러한 시스템이 진행중인 파트너 역할을 할 수 있습니다.
위 내용은 60 AI 에이전트 용어는 2025 년에 알아야합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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