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產品資訊
已更新：18/10/2024
什麼是agentic
代理型AI代表了人工智能的一個重要進化，旨在以高度自主和適應性的方式運行。與需要明確指令和不斷監督的傳統AI系統不同，代理型AI可以理解上下文，設置自己的目標，並獨立做出決策。這項技術旨在模仿人類的認知，使AI代理能夠在複雜、動態的環境中導航，並從其互動中不斷學習。代理型AI整合了各種AI技術，包括大型語言模型（LLMs），以創建能夠進行自然語言理解、推理和跨多個領域自主解決問題的系統。
agentic 的主要功能
代理型人工智能（Agentic AI）代表了人工智能的重大進步，其特點是能夠理解上下文、設定目標、做出決定並採取行動的自主系統，且所需的人類干預最少。這些AI代理可以處理複雜的工作流程，適應變化的情況，並在各個領域中優化流程，利用大型語言模型、機器學習和強化學習等技術，在許多領域實現接近人類的認知能力。
自主決策: 根據上下文和目標獨立設定目標、規劃行動和做出決定的能力。
自然語言理解: 理解自然語言中的複雜指令和上下文，實現類似人類的互動。
適應性學習: 通過經驗不斷改進，隨時間精煉策略和知識。
多代理協作: 在多個專業代理系統中工作的能力，協同解決複雜問題。
工作流程優化: 通過將複雜流程分解為子任務，高效管理和執行。
agentic 的用例
軟件開發: 在軟件工程任務中自主編碼、調試和項目管理。
客戶服務: 在沒有人類干預的情況下處理複雜的客戶查詢和問題。
醫療協助: 監測患者生命體徵、管理治療計劃並協助醫療程序。
金融分析: 自主進行市場研究、風險評估和組合管理。
內容創作和SEO: 生成和優化網站內容，融入SEO最佳實踐。
優點
在複雜任務中提高效率和生產力
減少在常規流程中對人類干預的需求
處理動態和不可預測環境的能力
缺點
AI自主性和決策可能帶來的道德問題
與現有系統實施和集成的複雜性
某些行業中可能出現的職位替代
如何使用 agentic
定義你的目標: 明確表述你希望代理型AI完成的目標，例如查找錯誤、支持實時玩家或分析遊戲數據。
選擇開發框架: 選擇一個代理型AI框架，如AutoGen、LangChain、LlamaIndex或Semantic Kernel來構建你的應用程序。
設置環境: 配置你的開發環境，包括必要的工具和API，如Azure OpenAI、Azure AI Search和Azure Container Apps。
設計代理架構: 規劃你的代理型AI系統的組件，包括感知、推理、規劃和行動執行的模塊。
實現核心AI能力: 開發AI處理語言、提取特徵、識別對象和表示目標的能力，使用自然語言處理（NLP）和機器學習等技術。
創建決策邏輯: 編程AI的計劃行動、做出決策和適應新情況的能力，使用強化學習等算法。
集成外部工具和API: 將你的代理型AI連接到相關的數據源、服務和工具，以完成其任務。
實現安全和道德指南: 建立安全措施、監督機制和道德約束，以確保負責任的AI行為。
測試和改進: 在各種場景中徹底測試你的代理型AI，分析其性能並逐步改進其能力。
部署和監控: 啟動你的代理型AI應用程序並持續監控其性能，根據需要進行更新。
agentic 常見問題
代理型 AI 是指能夠自主行動以實現目標的人工智能系統，無需不斷的人類輸入或提示。與聊天機器人不同，代理型 AI 可以主動行動並獨立完成複雜任務。
agentic 網站分析
agentic 流量和排名
14.9K
每月訪問量
#1919780
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：Jul 2024-Sep 2024
agentic 用戶洞察
00:00:28
平均訪問時長
1.61
每次訪問的頁面數
51.5%
用戶跳出率
agentic 的主要地區
US: 34.44%
IN: 22.25%
GB: 10.79%
CA: 9.74%
VN: 5.18%
Others: 17.6%
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