构建AI代理的前7个代理抹布系统

2024年见证了从简单地使用LLM进行内容生成的转变，转变为了解其内部工作。这种探索导致了AI代理的发现 - 自主系统处理任务和最少人工干预的决策。建立在2023年的检索型发电（RAG）的突出之下，2024年看到了代理抹布工作流的兴起，彻底改变了各个行业。预计2025年是“ AI年代的年份”，这些自主系统通过代理抹布系统改变了生产力并改造行业。

这些工作流程是由能够复杂的决策和任务执行的AI代理驱动的，提高了个人和组织的生产力并重新定义了解决问题的问题。从静态工具到动态，代理驱动的过程的过渡已经解锁了前所未有的效率，为2025年的更大创新铺平了道路。本指南探讨了各种代理抹布系统类型及其体系结构。

目录

• 代理抹布系统：结合抹布和代理AI
• 代理抹布系统的重要性
• 代理抹布：将抹布与AI代理集成
• 1. 代理抹布路由器
• 2. 查询计划代理抹布
• 3. 自适应抹布
• 4. 代理矫正抹布
• 5. 自我反射抹布
• 6. 投机抹布
• 7. 自我路线代理抹布

代理抹布系统：结合抹布和代理AI

代理抹布只是RAG AI代理。让我们检查抹布和代理AI系统（AI代理）。

什么是抹布（检索出来的一代）？

RAG通过合并外部知识来源来增强生成AI模型。它的工作如下：

• 检索组件：从外部来源获取相关信息（数据库，文档，API）。
• 增强：检索信息指导生成模型。
• 生成：生成的AI合成检索的知识以产生产出。

抹布对于需要最新的特定知识的复杂查询或域特别有用。

什么是AI代理？

考虑一个AI代理工作流程回应： “谁在2024年赢得了欧元？提供详细信息！”

1. 初始提示：用户输入查询。
2. LLM处理和工具选择：LLM解释查询并选择工具（例如，Web搜索）。
3. 工具执行和上下文检索：工具检索相关信息。
4. 响应生成：LLM将新信息与查询结合在一起，以生成完整的响应。

AI代理具有这些核心组成部分：

大型语言模型（LLMS）：核心处理器

LLMS解释输入并生成响应：

• 输入查询：用户的问题或命令。
• 查询理解：AI分析了输入的含义和意图。
• 响应生成：AI提出答复。

工具集成：动作功能

外部工具扩展了AI的功能：

• 文档阅读器：从文档中处理和提取信息。
• 分析工具：执行数据分析。
• 对话工具：启用交互式对话。

内存系统：上下文意识

内存允许AI保留并利用过去的交互：

• 短期记忆：保持最近的交互。
• 长期记忆：随着时间的推移存储信息。
• 语义记忆：保持一般知识。

这说明了AI如何整合用户提示，工具输出和自然语言生成。

AI代理是通过与环境互动来执行任务或实现目标的自主系统。关键特征包括：

1. 感知：传感或检索环境数据。
2. 推理：分析数据以进行明智的决策。
3. 行动：在真实或虚拟世界中执行动作。
4. 学习：随着时间的推移，适应和提高性能。

AI代理在各个领域处理任务。

代理抹布系统的重要性

基本抹布有局限性：

1. 检索时间：难以确定何时需要检索。
2. 文档质量：检索的文档可能不与查询保持一致。
3. 生成错误：模型可能“幻觉”不准确的信息。
4. 答案精度：答案可能无法直接解决查询。
5. 推理局限性：无法通过复杂的查询推理。
6. 有限的适应性：无法动态调整策略。

代理抹布解决了这些挑战：

1. 量身定制的解决方案：不同的代理抹布系统迎合了不同的自主性和复杂性水平。
2. 风险管理：了解每种类型的范围和局限性会减轻风险。
3. 创新和可扩展性：允许企业从基本到复杂的代理系统扩展。

代理抹布可以计划，适应和迭代以找到最佳解决方案。

代理抹布：将抹布与AI代理集成

Agentic Rag将RAG的结构化检索与AI代理的自主性和适应性相结合：

1. 动态知识检索：代理在当前检索信息。
2. 智能决策：代理处理数据并生成解决方案。
3. 面向任务的执行：代理执行多步任务并适应不断变化的目标。
4. 持续改进：代理商随着时间的推移提高了其性能。

代理抹布的应用程序包括客户支持，内容创建，研究帮助和工作流程自动化。它代表了强大的协同作用，使系统能够以无与伦比的智能和相关性运行。

（第1-7节详细介绍了代理的破布器，查询规划剂抹布，自适应抹布，校正纠正术，自我反射的抹布，投机性抹布和自我route aDecic rag，保持与原始输入相同的结构和内容。

结论

代理抹布系统代表了抹布的重大进步，将传统工作流与AI代理的自主权相结合。各种方法应对特定挑战，提高准确性，适应性和可扩展性。通过将生成性AI与先进的检索整合在一起，代理RAG提高了效率，并为将来的AI创新奠定了基础。这些技术有望重新定义我们如何使用数据，自动化工作流并解决复杂问题。

以上是构建AI代理的前7个代理抹布系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！