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AI Agent的发展趋势和实践,为你揭示构建智能体的关键要素。核心内容:1. AI Agent的演进趋势:从单Agent到多Agent的转变2. 智能体核心竞争力构建:模型、数据和场景的重要性3. 数据飞轮:如何打造和优化高质量数据体系
在过去一年里大模型领域主要有两大领域的热点,一个是 LLM,几乎每月速度革新,大家关心的是效果和成本。另一个是 AI Agent,大家尝试解决各个领域应用问题,大家关心的是场景和竞争力。下面我们重点分享一下 AI Agent 的趋势和实践。
AI Agent 洞察
Cloud Native
AI Agent 架构和发展趋势
AI Agent 是一种能够感知环境、自主决策并执行行动的智能实体,具备通过独立思考和调用工具逐步完成目标的能力。
在过去 1 年时间里大家更多在探索各种固定的,单任务的智能体,解决一个个具体小问题。从今年开始大家开始构建智能体平台和范式,提升多 Agent 协同,编排,优化数据质量体系。终态是具备一个超级智能体,一站式解决所有问题,通用人工智能真正到来。
考虑到通用性和专业性,很多时候需要平衡,成本和效果也需要平衡,AGI 到来仍需要一定时间,因此我们判断未来主要方向是以数据为中心的多智能体协同模式。
AI Agent 竞争力构建
我们认为模型 + 数据 + 场景是构建 AI 产品竞争力的三个关键点。
3、找到自己领域高频,结构化和风险可控的场景,逐步延伸场景的专业性,帮助客户提升效率。如我们 DEVOPS 领域的智能编码,灵码在代码辅助高频场景突破,通过灵码提升大家构建智能体效率。
AI Agent 数据飞轮
大家都知道数据是核心竞争力,那如何打造自己领域高质量数据呢?
首先我们每个应用能够从客户收集和沉淀数据,这部分数据是个性化和专业性的前提。其次我们每个领域都有自己的专业数据和 SOP,可以结合客户数据高效解决客户问题。
当我们构架好智能体要发布客户,需要提前对数据和效果构建数据评测集,以便满足客户对 SLA 的确定性要求。上线后我们需要收集客户反馈数据,通过反馈数据分析优化我们的行业数据,工具集,场景。
通过左边评估数据体系持续优化右边私域高质量数据体系。完成客户诉求到数据的高质量匹配。从而让这个飞轮持续转起来,持续优化企业竞争力!
AI Agent:构建以数据为中心智能体平台
上面四类数据用什么系统去承载和流转呢?
我们的答案是构建以数据为中心的智能体平台。
AI Agent:全局技术架构
AI Agent 实践
Cloud Native
AI Agent 实践(Higress:一键集成多种数据源)
AI Agent 实践(Otel:全链路数据质量追踪)
我们基于 Otel 观测体系能够自动的分析推理过程中效果,召回效果。效果不好,可以全链路追踪客户整个检索和推理过程,分析是知识库问题,RAG 问题,还是工具集问题,提升优化数据效率。
AI Agent 实践(Nacos:动态更新提示词数据)
Agent 中有大量提示词,算法等参数,通过 Nacos 可以做到动态实时推送,及时获得优化的效果。如果系统上线担心修改提示词效果不符合预期,还可以通过灰度配置逐步观测优化提示词数据的效果。
AI Agent 实践(Apache RocketMQ:提升 RAG 数据实时性)
系统数据和客户数据都是不断更新的,我们可以通过 RocketMQ 把变更事件和数据实时同步,以便每次推理能拿到最及时数据和效果。
AI Agent 实践(AI 行业专家解决方案)
我们通过上面技术体系构建开源 AI 专家和阿里云云原生 API 网关和微服务引擎 MSE 两个产品的智能诊断体系,解决 95% 以上咨询问题,解决 85% 以上异常问题。
通过 Higress 屏蔽底层多个模型,工具体系,构建数据安全链路和账号安全体系, 通过 Spring-AI-Alibaba 构建 Agent 和编排,提供 chat 模式解决咨询问题, Composer 模式解决客户异常问题。
AI Agent 实践(DeepSeek 联网搜索+数据安全解决方案)
DeepSeek 很火,用过的同学都知道,能联网的 DeepSeek 还是真正的满血版。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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