AI特工炒作，解释了＆＃8211;您真正需要知道的才能开始

ai代理：更清晰的图片

许多企业正在努力应对AI代理的概念。 这篇文章旨在使他们神秘化，并利用十年的AI实施经验。无论您是新来者还是经验丰富的专业人员，本指南都将提供清晰度。

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代理：不是一个新概念

与普遍的看法相反，AI代理人并不是什么新鲜事。 他们最近的复兴是由于大语言模型（LLM）的进步，使其更强大，适应能力和可访问。

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什么是AI代理？

> AI代理是一种感知信息并采取行动以实现特定目标的系统。这可能涉及回答客户查询，处理交易或管理智能家居设备。

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AI代理的演变

早期代理通常是基本的且不灵活的。 现代LLM已彻底改变了这一革命，从而实现了自主操作，提高效率和更广泛的可能性。关键改进包括：

类似人类的互动：>

增强的决策：代理已经根据学习的偏好和动态条件从反应性的，预编程的动作转变为实时决策。

实施过程也已简化。 低代码/无代码工具，预训练的LLM和云服务大大减少了部署所需的时间和专业知识。

>现在和现在：案例研究> > 2016年在IBM的一家发型产品公司的项目涉及为员工提供销售和社交媒体数据的访问。 该解决方案需要多种代理：一个用于NLP，一个用于SQL查询，一个用于对话管理，一个用于视觉数据表示，一个用于策划代理。 这需要一个由六人组成的团队。

>今天，由于LLMS，同一解决方案将更快地实施。 硬编码对话框流，SQL查询和广泛的意图/实体培训是不必要的，导致开发时间至少降低了50％。

现代LLM在自然语言理解方面表现出色，实现了情境感知的决策和流畅的对话。这会导致更准确，个性化和主动的支持，超越静态功能，转向动态问题解决。

>从AI代理开始

在深入研究技术细节之前，请考虑以下至关重要的步骤：

1. >定义您的业务目标：清楚地表达了您的目标（例如，提高客户满意度或运营效率）。 明确的目标可以阻止技术成功成为业务失败。
2. 与用例相结合：让技术支持您的解决方案，而不是决定它。
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3. 可视化您的问题：采用设计思维之类的方法来彻底理解用例，方案和利益相关者。 >
确保数据准备就绪：
4. 确认数据可访问性，清洁度和可用性。 数据准备通常是一个重大障碍。
解决这些要点后，您可以探索合适的技术和架构。 切记从一开始就整合数据安全和负责的AI原则。

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下一步是什么？

未来的帖子将探索不同的代理类型（简单，基于模型，基于目标等）及其以外的AI范围内的不同应用程序。 同时，探索Microsoft和IBM的资源以进行进一步学习，并考虑Microsoft的AI代理服务。

结论

AI代理是变革性的工具。 了解他们的发展和能力使企业能够利用其全部潜力。 请继续关注更多见解！

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