代理式 AI 使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题。
AI 聊天机器人使用生成式 AI 提供基于单次交互的响应。一个人提出问题，聊天机器人使用自然语言处理进行回复。
人工智能的下一个前沿是代理式 AI，它使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题，将提升各行业的生产力和运营效率。
代理式 AI 系统从多个来源获取大量数据，独立分析挑战、制定战略，并执行供应链优化、网络安全漏洞分析以及帮助医生完成耗时工作等任务。
代理式 AI 如何运作？
代理式 AI 使用四步流程来解决问题：
感知：AI 智能体收集并处理来自传感器、数据库和数字接口等各种来源的数据。这包括提取有意义的特征、识别对象或确定环境中的相关实体。
推理：大语言模型充当编排器或推理引擎，它会理解任务、生成解决方案并协调用于内容创建、视觉处理或推荐系统等特定功能的专门模型。此步骤使用检索增强生成（RAG）等技术来访问专有数据源并提供准确、相关的输出。
行动：通过应用程序编程接口与外部工具和软件集成，代理式 AI 可以根据其制定的计划快速执行任务。可以在 AI 智能体中建立护栏，以帮助确保正确执行任务。例如，一个客户服务 AI 智能体可以处理一定金额内的索赔，而超过这个金额的索赔必须由人类审批。
学习：代理式 AI 通过反馈循环或“数据飞轮”持续改进，将交互中生成的数据反馈入系统以增强模型。这种随着时间的推移而逐渐适应并变得更加有效的能力为企业提供了一种强大的工具，能够提升决策制定和运营效率。
利用企业数据推动代理式 AI
在各个行业和工作职能中，生成式 AI 正在通过将大量数据转化为可操作的知识，帮助员工更高效地工作，从而改变企业组织。
AI 智能体通过加速的 AI 查询引擎访问各种数据来发挥这一潜力，这些引擎处理、存储和检索信息以增强生成式 AI 模型。实现这一目标的一项关键技术是 RAG，它使 AI 能够利用更广泛的数据源。
随着时间的推移，AI 智能体通过创建数据飞轮来学习和改进，通过交互生成的数据会反馈到系统中，从而完善模型并提高其有效性。
包括 NVIDIA NeMo 微服务在内的端到端 NVIDIA AI 平台提供了高效管理和访问数据的能力，这对于构建响应迅速的代理式 AI 应用至关重要。
代理式 AI 的实际应用
代理式 AI 的潜在应用领域非常广泛，仅受限于创造力和专业知识。从生成和分发内容等简单任务，到编排企业软件等更复杂的用例，AI 智能体正在改变各个行业。
客户服务：AI 智能体通过增强自助服务能力和自动进行日常通信来改进客户支持。超过一半的专业服务人员报告称，客户互动显著改善，减少了响应时间并提高了满意度。
人们对数字人的兴趣也日益增长——AI 赋能的智能体体现了公司的品牌，并提供逼真、实时的互动，在通话高峰时帮助销售代表回答客户询问或直接解决问题。
内容创建：代理式 AI 可以帮助快速创建高质量、个性化的营销内容。生成式 AI 智能体可以为营销人员节省时间，平均每篇内容可节省三小时，使他们能够专注于战略和创新。通过简化内容创建，企业可以在提高客户参与度的同时保持竞争力。
软件工程：AI 智能体通过自动执行重复的编码任务来提高开发者的生产力。预计到 2030 年，AI 可以实现高达 30% 的工作时间自动化，让开发者能够专注于更复杂的挑战并推动创新。
医疗健康：对于分析大量医疗和患者数据的医生来说，AI 智能体可以提取关键信息，帮助他们做出更明智的护理决策。在患者预约中自动执行管理任务并记录临床笔记可减少耗时任务的负担，使医生能够专注于建立医患关系。
AI 智能体还可以提供全天候支持，提供有关处方药使用、预约安排和提醒等方面的信息，帮助患者遵守治疗计划。
入门指南
凭借其规划和与各种工具和软件交互的能力，代理式 AI 标志着人工智能的下一篇章，为提高生产力和彻底改变企业组织运营方式提供了潜力。
为了加速采用生成式 AI 赋能的应用和智能体，NVIDIA NIM Agent Blueprint 提供了示例应用、参考代码、示例数据、工具和综合文档。
包括埃森哲在内的 NVIDIA 合作伙伴正在帮助企业通过 NIM Agent Blueprints 构建的解决方案来使用代理式 AI。
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