随着2025年的日益临近，人们的关注点开始向AI Agents转移。据麦肯锡估计，生成式人工智能解决方案每年可为全球企业增加2.6万亿至4.4万亿美元的收入，其中银行业受益最多，可达3400亿美元。

这些AI Agents将大型语言模型（LLM）与特定工具和内存相结合，从而能够执行各类任务以优化其功能，并为用户提供更高级别的协助。它们具有不同程度的自主性，能够执行基本活动，例如通过“网络浏览器”获取信息或者创建并执行复杂计划。

本文旨在让读者全面了解AI Agents，并指导读者运用AutoGen创建AI Agent系统。该平台可简化复杂语言模型活动的编排、优化和自动化操作。

智能、高效且能运用人工智能自行执行活动的虚拟助手被称为AI Agents。其功能涵盖感知周边环境、解读事实、做出合理决策以及执行活动以达成预设目标。

主动性和决策能力是AI Agents的特性。与被动工具不同，它们会主动与周边环境交互，做出决策并采取行动以实现预定目标。

在数字时代，AI Agents能够通过简化运营、做出明智决策以及改善客户体验来助力企业提升增长速度和竞争力。以下是AI开发流程以及使用GPT构建AI Agents的最佳实践。

提升效率

企业通过利用AI Agents实现重复操作的自动化，能够更迅速、高效地完成这些操作。这种效率提升有助于提高员工的工作效率，使员工能够腾出时间专注于更为重要的业务职责。

改善决策

AI系统具备分析海量数据的能力，从而为正确决策提供深入的分析。AI机器人能够运用算法和机器学习（ML）识别出人工操作可能遗漏的模式和趋势。例如，医疗保健中的自然语言处理（NLP） - 具备NLP功能的AI Agents可提高医疗保健文档的准确性，从而为医疗保健提供者提供便利。

增强客户体验

AI Agents能够以及时且个性化的方式与消费者互动，从而改善消费者体验。它们可以创建AI助手来快速回答问题并提供建议，进而提高客户的满意度和忠诚度。

节约成本

企业通过使用AI Agents实现流程自动化，能够节省大量资金。手动完成工作需要更多资源，而且成本更高、更容易出错。

保持周边环境内部模型并利用其指导决策的反应Agents被称为基于模型的反射Agents，而基于目标的Agents会权衡其决策的可能结果，并选择能使预期目标最大化的行动方案。

条件 - 动作规则是简单反射Agents运行的基础。它们没有世界的内部表示，而是直接对当前感知做出反应。在Agents的下一步行动仅由当前感知决定的情况下，简单反射Agents易于使用且十分有效。

基于目标的Agents会进一步思考其行为对未来的影响。它们根据某些活动实现目标的可能性做出决策。凭借远见，它们能够规划并选择可导致预期结果的行动，这使其能够承担复杂的决策任务。

您现在想必已经认识到AI Agents的优势和潜力。接下来您需要做的是研究创建能够为您执行特定任务的AI Agents的基础知识。

以下是创建AI机器人的简要概述：

1、明确目标

在着手开发AI Agents之前，企业必须首先明确为何需要AI Agents。努力界定您对AI Agents应用的需求。是用于文档分类还是回答客户问题？

2、选择合适的框架和库

为了处理数据并做出判断，必须对基本的AI模型进行训练。为此，您需要选择一个框架和库，以便AI开发人员加快原型设计流程并优化开发过程。

PyTorch、Keras和TensorFlow等领先技术能够为您提供帮助。对于基于LLM的应用程序和AI Agents，可以尝试LangGraph。

3、确定编程语言

由于编程语言能够实现算法并提供对专用库和框架的访问，所以它们是开发AI Agents的重要工具。Python是创建AI的最流行选择，因为它简单、适应性强且易于操作。此外，它与TensorFlow配合使用时兼容性良好。

4、收集训练数据

为了进行处理和分析，您的AI机器人需要数据。因此，为了有效地训练机器学习模型，您需要收集高质量的数据。您可以从预制数据集中收集数据或者采用众包技术。只需确保数据：高质量、公正、无错误。

5、创建基本AI Agents架构

下一步是为您的AI Agents构建强大的架构。确保架构以性能为导向、高度可扩展且模块化。为了能够轻松与其他AI Agents组件对接，请保持架构开放以实现集成。

6、开始模型训练

在收集到足够的数据且基础架构完成之后，需要对AI Agents模型进行训练。此时，人工智能工程师通常需要执行的任务包括将数据输入模型、设置AI Agents的环境、实施学习过程、完善决策技能以及组装所有部件以及开始训练。

7、AI Agents模型部署

在成功训练模型之后，就可以使用WebAssemble、Docker、无服务器平台或Kubernetes等工具部署模型了。您可以根据需求选择部署生态系统。

8、测试与监控

您必须确保功能模型无错误、无缺陷且无不当行为，以保证您的AI Agents正确运行并做出智能决策。为了确保模型能够满足用户的需求和期望，请务必执行用户可接受性测试。

9、优化

您必须确保在部署之后持续监控AI Agents的性能。建议您根据业务需求扩展底层结构并定期更新，这将确保AI Agents能够扩展以满足您不断变化的需求。

通过遵循这些步骤，您能够确保AI Agents开发过程的无缝衔接以及完全定制化的Agents，从而以多种方式为您的业务运营提供支持。

定制AI Agents以满足企业的独特需求将成为即将到来的主流趋势。随着这些Agents的大量涌现，定制其算法、数据源和输出以符合每个企业不同的目标和工作流程将势在必行。

AI Agents的决策能力也有望得到显著提升。这些更复杂的Agents能够轻松分析大量数据，做出原本需要大量人力才能完成的预测和建议。

未来，AI Agents的潜力似乎是无穷无尽的。随着人工智能和机器学习应用开发服务的不断进步，这些Agents将进一步发展，更加独立自主，并融入我们的日常生活。但巨大的力量也意味着重大的责任。考虑到AI Agents将如何影响环境、经济和社会，以合乎道德的方式构建AI Agents至关重要。