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构建Agent应用：Development Roadmap

发布日期：2024-11-26 20:21:58 浏览次数： 1727 来源：AI技术研习社

在人工智能不断发展的格局中，AI 代理标志着从被动模型到自主做出决策和执行任务的主动系统的重大演变。本文提出了一种结构化的路线图，用于开发具有代理功能的 AI 系统，从基本概念到高级实现。

人工智能代理是一种可以通过输入感知其环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的软件实体。与传统的人工智能模型主要响应提示不同，代理具有以下能力：

一次性智能体被设计来完成单个、定义明确的任务。它们非常适合直接的操作，如：文本分类、简单数据检索和基础内容生成。下面是一个简单的例子：

链式代理处理需要多个步骤和工具交互的复杂工作流程。它们擅长：多步骤推理、任务分解和顺序决策。

构建智能体 AI 系统需要仔细考虑架构、工具和实施策略。从小规模的单一智能体开始，逐步融入更复杂的链，并始终优先考虑安全和评估指标。

记住，成功的代理人工智能开发是一个迭代的过程。从明确的使用案例开始，实施稳健的评估框架，并根据验证的结果进行扩展。

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