了解 AI 智能体：技术路线、市场解决方案及建议

文章探讨了人工智能（AI）代理在自动化领域的作用及其对知识工作者和消费者生产力提升的潜力，分析了自动化平台的演进、AI在自动化中的角色、AI代理框架的发展、以及企业和构建者在部署和构建自动化解决方案时的考虑因素。

文章首先预测了AI助手的普及、人类在循环中的作用、自动化的复杂性、以及AI自动化的部署将遵循“爬行、行走、奔跑”的步骤。文章进一步探讨了自动化平台的演进，从早期的宏和工作流程自动化，到现在的机器人流程自动化（RPA）、iPaaS平台、低代码任务自动化平台以及垂直自动化方法。随后，文章分析了AI在企业自动化中的不同角色，包括RPA和任务自动化平台的当前状态，以及AI原生方法如何重新构想应用和工作流程。

接下来，文章详细介绍了代理自动化框架，包括协作员/通用预训练变换器（GPT）和代理，以及简述了无代码代理/GPT的实现和混合专家代理架构的关键组成部分。文章还强调了企业在部署自动化时应考虑的因素，如现有的自动化平台使用、数据质量、LLM技术的快速发展、市场上多样化的平台选择、以及LLM对提示的敏感性和性能测量。对于构建者来说，文章提出了在自动化平台中采用“爬行、行走、奔跑”的方法，强调了LLM的有限性和“混合专家”代理架构的重要性。

文章最后提供了一些生成AI代理性的实际用例，展示了市场地图，并列出了进一步阅读的参考文献。

要点

• AI助手普及: 未来，每个人都将拥有AI助手，这将重新定义传统应用、自动化平台和IT服务之间的界限。
• 人在循环中的作用: 当前的AI自动化解决方案大多处于实验或早期生产阶段，以咨询和辅助工作流程为重点，而LLM在需要确定性执行的自动化平台中的应用主要集中在设计时，而非运行时。
• 自动化的复杂性: 自动化是一个复杂问题，不容易解决，但AI的加入提高了平台的效率和用户体验。
• AI自动化的部署步骤: AI自动化的部署将遵循“爬行、行走、奔跑”的步骤，从简单任务到复杂工作流程，逐步扩展AI功能的应用。
• 代码生成的重要性: 代码生成是开发基于生成AI（genAI）的应用和代理自动化平台的基础，LLM提供商正在不断推出新的功能，使其成为强大的代理构建平台。
• 企业部署自动化的考虑因素: 企业在部署自动化时应进行成本效益分析，确保数据质量，关注LLM技术的发展，选择合适的平台，并确保有明确的性能测量和人类在循环中的作用。
• 构建者在自动化中的方法: 构建者应该采用渐进的方法来利用genAI，集中在用户和用例上，利用LLM作为工具，并确保有适当的数据集和用户体验。
• AI代理的未来: AI代理的发展是一个不断创新和研究的领域，其中包括代理之间的交互，这可能会成为未来应用之间交互的AI版本。