这张图展示了一个未来的 AI 系统架构愿景，涉及数据处理、人工智能代理（agents）、模型（models）、以及系统记录的协调与改进。以下是对图中各部分的解释：

1. Inputs（输入）

● 描述: 输入端接收结构化和非结构化数据（如音频、视频、文本等）。

● 作用: 提供原始数据，这些数据将被传递到系统中用于分析、处理和生成结果。

1. Agent Orchestration Layer（代理编排层）

● 描述: 这是一个管理和协调多种“代理”（agents）的层。

● 作用:

○ 分发任务: 将输入数据分配给最适合的代理或模型。

○ 整合输出: 从多个代理处收集结果，并生成最终的输出。

○ 动态适应: 根据需要调用不同的模型和代理以实现最佳性能。

1. Agents（代理）

● 描述: 每个代理（Agent 1, Agent 2, … Agent X）是一个专注于特定任务的人工智能模块。

● 作用:

○ 基于输入数据执行具体任务，如数据分类、自然语言处理、图像识别等。

○ 与底层模型交互，并传递所需的信息。

1. Models（模型）

● 描述: 每个模型（Model 1, Model 2, … Model X）是代理运行的核心算法或机器学习模型。

● 作用:

○ 提供技术支持，用于分析和生成代理需要的结果。

○ 持续改进: 模型通过反馈机制不断优化，以提高性能。

1. New System of Record（新的记录系统）

● 描述: 一个综合存储系统，保存结构化和非结构化数据。

● 作用:

○ 数据存储: 集成输入、代理和模型的所有关键数据。

○ 反馈机制: 为模型的持续改进提供数据支持。

1. Outputs（输出）

● 描述: 处理和分析的结果。

● 作用:

○ 提供给用户或下游系统使用。

○ 包括自动化决策、预测分析结果、生成内容等。

1. Services（服务）

● 描述: 基于系统生成的输出，为用户提供的最终服务。

● 作用:

○ 支持应用程序、企业服务、用户体验等具体需求。

总结 这个图描绘了一种模块化、动态协调的人工智能系统架构，输入数据通过代理和模型的协作处理后，最终产生输出结果和服务。这种架构的关键特点是灵活性、扩展性和持续优化能力，适用于复杂任务或大规模应用场景。作为普通的开发者了解 AI 系统未来的样式，能够更好的使用它，有机会也能更好的参与 AI 系统的开发中来