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产品信息
更新时间:18/10/2024
什么是agentic
代理型AI代表了人工智能的重大进化,设计为具有高度自主性和适应性。与需要明确指令和持续监督的传统AI系统不同,代理型AI可以理解上下文,设定自己的目标,并独立做出决策。这项技术旨在模仿人类的认知,使AI代理能够导航复杂、动态的环境,并从其交互中不断学习。代理型AI集成了各种AI技术,包括大型语言模型(LLMs),以创建能够进行自然语言理解、推理和跨多个领域的自主问题解决的系统。
agentic 的主要功能
代理型AI代表了人工智能的重大进展,其特点是自主系统能够理解上下文、设定目标、做出决策并采取行动,且需要最少的人类干预。这些AI代理可以处理复杂的业务流程,适应变化的条件,并在各个领域优化流程,利用大型语言模型、机器学习和强化学习等技术,在许多领域实现接近人类的认知能力。
自主决策: 根据上下文和目标独立设定目标、规划行动和做出决策的能力。
自然语言理解: 理解自然语言中的复杂指令和上下文,实现类似人类的交互。
适应性学习: 通过经验不断改进,随时间优化策略和知识。
多代理协作: 在包含多个专业代理的系统中工作的能力,协调解决复杂问题。
工作流程优化: 通过将复杂流程分解为子任务,高效管理和执行。
agentic 的用例
软件开发: 在软件工程任务中自主编码、调试和项目管理。
客户服务: 无需人类干预处理复杂的客户查询和问题。
医疗辅助: 监测患者生命体征、管理治疗计划并协助医疗程序。
金融分析: 自主进行市场研究、风险评估和投资组合管理。
内容创作和SEO: 生成和优化网站内容,融入SEO最佳实践。
优点
在复杂任务中提高效率和生产力
减少在常规流程中对人类干预的需求
处理动态和不可预测环境的能力
缺点
关于AI自主性和决策的潜在伦理问题
与现有系统实施和集成的复杂性
某些行业可能的就业替代
如何使用agentic
定义目标: 明确阐述您希望代理型AI完成的目标,例如查找漏洞、支持实时玩家或分析游戏数据。
选择开发框架: 选择一个代理型AI框架,如AutoGen、LangChain、LlamaIndex或Semantic Kernel来构建您的应用程序。
设置环境: 配置您的开发环境,包括必要的工具和API,如Azure OpenAI、Azure AI Search和Azure Container Apps。
设计代理架构: 规划您的代理型AI系统的组件,包括感知、推理、规划和行动执行模块。
实现核心AI能力: 开发AI处理语言、提取特征、识别对象和表示目标的能力,使用NLP和机器学习等技术。
创建决策逻辑: 编程AI的计划行动、做出决策和适应新情况的能力,使用强化学习等算法。
集成外部工具和API: 将您的代理型AI连接到相关数据源、服务和工具,以完成其任务。
实施安全和伦理准则: 建立保障措施、监督机制和伦理约束,确保负责任的AI行为。
测试和改进: 在各种场景中彻底测试您的代理型AI,分析其性能并迭代改进其能力。
部署和监控: 启动您的代理型AI应用程序,并持续监控其性能,根据需要进行更新。
agentic 常见问题解答
代理型AI指的是能够自主行动以实现目标的人工智能系统,无需持续的人类输入或提示。与聊天机器人不同,代理型AI可以主动行动并独立完成复杂任务。
agentic 网站分析
agentic 流量和排名
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