一、AI智能體究竟是什么？

AI智能體是一組復(fù)雜功能的集合，軟件代碼通過與大語(yǔ)言模型（LLMs）交互來執(zhí)行這些功能。這些功能涵蓋范圍極廣，從簡(jiǎn)單的聊天、搜索，到復(fù)雜的針對(duì)某一主題進(jìn)行深度研究并撰寫一篇經(jīng)過SEO優(yōu)化的博客文章等操作。AI智能體代表了人工智能領(lǐng)域的重大進(jìn)步，讓大語(yǔ)言模型有了更具活力與多樣性的應(yīng)用方式。

深入探究AI智能體的核心，會(huì)接觸到AI領(lǐng)域中的 “函數(shù)調(diào)用” 這一關(guān)鍵概念。ChatGPT的開發(fā)者OpenAI在2023年推出了函數(shù)調(diào)用功能，因其通用性與強(qiáng)大功能，迅速成為開發(fā)者的心頭好。要充分理解AI智能體的重要性，首先得搞清楚函數(shù)調(diào)用以及智能體函數(shù)。智能體函數(shù)對(duì)于將信息映射到特定行動(dòng)至關(guān)重要，展現(xiàn)了智能體的智能與推理能力。

二、理解函數(shù)調(diào)用（Function Calling）

函數(shù)調(diào)用是一段基礎(chǔ)代碼塊，它接收輸入，將其傳遞給像GPT - 4或Google Gemini這樣的大語(yǔ)言模型，并返回由大語(yǔ)言模型生成的輸出。這一過程構(gòu)成了AI智能體與語(yǔ)言模型交互運(yùn)作的核心。函數(shù)調(diào)用包含三個(gè)關(guān)鍵組件：系統(tǒng)消息、用戶消息和助手消息。

1）系統(tǒng)消息

這是大語(yǔ)言模型執(zhí)行指定任務(wù)所依據(jù)的核心指令，常被用于為大語(yǔ)言模型設(shè)定角色，比如GPT - 4。這能讓大語(yǔ)言模型對(duì)即將采取的行動(dòng)進(jìn)行情境化理解，確保其回復(fù)與期望的角色或?qū)I(yè)知識(shí)相符。

2）用戶消息

這是用戶提供給函數(shù)的輸入內(nèi)容，可以是一個(gè)問題、提示或任何形式的指令，引導(dǎo)大語(yǔ)言模型做出響應(yīng)。

3）助手消息

這是大語(yǔ)言模型基于系統(tǒng)消息和用戶消息生成的輸出，代表了AI對(duì)給定任務(wù)的回應(yīng)或完成情況。

以請(qǐng)求大語(yǔ)言模型撰寫一條關(guān)于紐約市的推文為例，來看看函數(shù)調(diào)用是如何運(yùn)作的：

• 系統(tǒng)消息：你是一名擅長(zhǎng)撰寫引人入勝推文的智能AI助手。
• 用戶消息：寫一條關(guān)于為什么紐約市是世界上最棒城市的推文。
• 助手消息（輸出）：紐約市可不只是一個(gè)地方，它是一種氛圍。從永不停歇的忙碌到無限的機(jī)遇，每個(gè)角落都訴說著一個(gè)故事。這里是夢(mèng)想誕生之地，多元文化蓬勃發(fā)展，活力無可比擬。紐約市不只是世界上最棒的城市，它是世界的中心。

這個(gè)例子展示了ChatGPT背后典型的交互過程。當(dāng)你向ChatGPT提出一個(gè)查詢時(shí)，它會(huì)處理你的輸入（用戶消息）以及預(yù)定義的系統(tǒng)消息（用戶無法訪問），并生成輸出（助手消息）。

簡(jiǎn)單函數(shù)調(diào)用最常見的應(yīng)用包括聊天界面和文本摘要。這些應(yīng)用展示了大語(yǔ)言模型在結(jié)合函數(shù)調(diào)用時(shí)的基本能力。然而，盡管函數(shù)調(diào)用看似簡(jiǎn)單直接，但在嘗試執(zhí)行更復(fù)雜任務(wù)時(shí)，其簡(jiǎn)單性可能會(huì)成為限制因素。

三、函數(shù)調(diào)用存在的問題

像Langchain這樣的平臺(tái)就是基于函數(shù)調(diào)用的概念構(gòu)建的。然而，當(dāng)任務(wù)復(fù)雜程度超過簡(jiǎn)單的摘要時(shí)，挑戰(zhàn)就會(huì)浮現(xiàn)。

以之前生成推文的例子來說，如果你想對(duì)生成的推文進(jìn)行審核，向大語(yǔ)言模型提供反饋，并讓它結(jié)合反饋重新生成推文，這個(gè)過程就會(huì)變得復(fù)雜得多。完成此任務(wù)的唯一方法是構(gòu)建一系列函數(shù)并將它們鏈接在一起，這一概念被稱為函數(shù)鏈或提示鏈。

基于模型的反射智能體提供了一種更復(fù)雜的替代方案，它通過維護(hù)環(huán)境的內(nèi)部模型，在復(fù)雜場(chǎng)景中提升決策能力。

在某些情況下，比如實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理功能時(shí)，一個(gè)函數(shù)可能根本不需要與大語(yǔ)言模型交互。相反，它可能需要一個(gè)通過調(diào)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或執(zhí)行硬編碼的 “if - else” 邏輯來執(zhí)行任務(wù)的程序。例如，如果你想確保推文中沒有 “有毒” 或 “令人反感” 的詞匯，就需要將大語(yǔ)言模型的輸出發(fā)送到一個(gè)經(jīng)過訓(xùn)練以檢測(cè)有毒內(nèi)容的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。其結(jié)果將用于決定下一步行動(dòng)，這可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)內(nèi)容的進(jìn)一步處理或重新生成。

隨著任務(wù)復(fù)雜性不斷增加，函數(shù)數(shù)量增多，鏈條變長(zhǎng)，這不僅引入了更多復(fù)雜性和潛在的故障點(diǎn)，還會(huì)讓故障排查變成一場(chǎng)噩夢(mèng)。

在這個(gè)過程中，我們意識(shí)到其中一些函數(shù)可以被模板化，并在不同應(yīng)用中重復(fù)使用。這一認(rèn)識(shí)促成了AI智能體的誕生，其旨在解決函數(shù)鏈的局限性和復(fù)雜性問題。

四、AI智能體如何解決函數(shù)鏈問題？

了解函數(shù)調(diào)用后，就更容易理解AI智能體的概念了。AI智能體的核心仍然是函數(shù)調(diào)用，用于執(zhí)行指定任務(wù)，但它配備了一系列預(yù)構(gòu)建的函數(shù)（我們稱之為特性，也有人稱之為模塊或智能體函數(shù)），可根據(jù)不同任務(wù)啟用和使用。此外，基于模型的智能體利用內(nèi)部模型評(píng)估潛在結(jié)果并做出明智決策，這使它們有別于更簡(jiǎn)單的反射智能體。

（一）AI智能體的關(guān)鍵特性

1. 學(xué)習(xí)智能體：這類系統(tǒng)通過從先前經(jīng)驗(yàn)中持續(xù)學(xué)習(xí)來提升自身性能。它們依據(jù)反饋和感官輸入調(diào)整行為，常用于不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中，并利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電子商務(wù)和流媒體平臺(tái)等應(yīng)用中提供個(gè)性化服務(wù)。
2. 短期記憶：此特性在執(zhí)行任務(wù)期間的會(huì)話中存儲(chǔ)記憶。其最常見的用例是在處理客戶服務(wù)請(qǐng)求的聊天機(jī)器人中，使AI能夠在單個(gè)對(duì)話中保持上下文連貫性。
3. 長(zhǎng)期記憶：該特性總結(jié)每個(gè)會(huì)話的短期記憶，并將其存儲(chǔ)為持久記憶。每次智能體與大語(yǔ)言模型交互時(shí)，這都會(huì)為其提供上下文。要知道，大語(yǔ)言模型本身是無狀態(tài)的，不會(huì)天生記住你之前的交互。雖然ChatGPT似乎能記住之前的交互，但這是因?yàn)樗且粋€(gè)在應(yīng)用層內(nèi)置了記憶功能的應(yīng)用程序。開發(fā)者用于構(gòu)建智能體的API默認(rèn)不具備此功能。如果你不想在智能體中構(gòu)建此特性，也可以直接調(diào)用第三方服務(wù)，比如GetZep，這是一個(gè)專門的記憶處理服務(wù)。
4. 檢索增強(qiáng)生成（RAG）：RAG即檢索增強(qiáng)生成，該特性允許你提供關(guān)于你、你的產(chǎn)品或某個(gè)概念的 “專屬知識(shí)”，這些知識(shí)可能并不在大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)集中。RAG最常見的用例是搜索。想象一個(gè)類似Perplexity風(fēng)格的搜索引擎，但只處理你提供的數(shù)據(jù)。RAG就是你提供數(shù)據(jù)的方式，它讓智能體能夠搜索你所詢問的內(nèi)容并檢索相關(guān)信息。例如 “SuperPhil” 應(yīng)用，這是一個(gè)由RAG驅(qū)動(dòng)的搜索智能體，它可以通過查閱Phil Fersht（領(lǐng)先研究公司HFS Research的創(chuàng)始人）的博客文章，回答企業(yè)首席信息官可能提出的任何問題。你可以使用Lyzr的知識(shí)搜索演示應(yīng)用，用自己的數(shù)據(jù)來嘗試這個(gè)功能。
5. 聊天：由于大語(yǔ)言模型無狀態(tài)，構(gòu)建聊天應(yīng)用需要添加一個(gè)臨時(shí)記憶單元，用于存儲(chǔ)聊天記錄，并在每次交互時(shí)將其發(fā)送給大語(yǔ)言模型以提供上下文。自動(dòng)化這個(gè)模塊，只需啟用此特性（從用戶界面角度看，就像點(diǎn)擊一個(gè) “開啟” 按鈕），就能將任何智能體轉(zhuǎn)換為聊天智能體。在構(gòu)建用于客戶服務(wù)或潛在客戶生成用例的智能體時(shí)，此特性尤為重要。你可以使用Lyzr的聊天機(jī)器人演示應(yīng)用，用自己的數(shù)據(jù)來嘗試這個(gè)智能體特性。
6. 工具調(diào)用：工具調(diào)用賦予智能體強(qiáng)大能力，因?yàn)樗试S智能體連接任何API或調(diào)用自定義函數(shù)。例如，如果之前生成的推文需要發(fā)布到Twitter（現(xiàn)稱為X），你只需調(diào)用Twitter API即可自動(dòng)發(fā)布推文。
7. 人工介入：這個(gè)重要特性讓人類能夠?qū)@些智能體保持控制。在推文的例子中，如果你想在發(fā)布前審核推文，啟用人工介入特性就能讓你驗(yàn)證智能體的輸出，并據(jù)此采取進(jìn)一步行動(dòng)。
8. 智能體從人類反饋中學(xué)習(xí)（ALHF）：這是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的 “從人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）” 概念的修改版本。ALHF接受對(duì)生成輸出的人類反饋，處理反饋，規(guī)劃改進(jìn)，并重新生成符合反饋的輸出。例如在推文中，如果你要求智能體重寫推文以提及 “多元文化”，智能體將在新輸出中融入這一要求。
9. 智能體從AI反饋中學(xué)習(xí)（ALAIF）：與ALHF類似，ALAIF特性使智能體能夠從自身性能指標(biāo)中學(xué)習(xí)。例如，如果智能體的任務(wù)是撰寫關(guān)于你品牌的引人入勝的推文，ALAIF允許智能體跟蹤表現(xiàn)最佳的推文，并按照先進(jìn)先出（FIFO）模型將它們添加到 “示例集” 中。FIFO方法幫助智能體不斷根據(jù)用戶偏好調(diào)整輸出質(zhì)量。ALAIF在智能體的 “自我學(xué)習(xí)” 能力中起著重要作用。此外，通過版本控制，它允許你恢復(fù)到你喜歡的智能體的任何先前版本。
10. 輸入防護(hù)欄：在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，你肯定不希望智能體將關(guān)鍵和敏感信息傳遞給大語(yǔ)言模型，這就是輸入防護(hù)欄發(fā)揮作用的地方。通過此特性，你可以啟用個(gè)人身份信息（PII）編輯功能，或定義你希望智能體遵循的特定防護(hù)規(guī)則。
11. 輸出防護(hù)欄：與輸入防護(hù)欄類似，輸出防護(hù)欄確保智能體生成符合期望的輸出。Lyzr智能體具備 “毒性控制器” 這樣的特性，這是我們?cè)贖uggingFace上開源發(fā)布的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該模型會(huì)檢查輸出中是否存在有毒和令人反感的語(yǔ)言。如果檢測(cè)到，它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)防護(hù)欄，添加到防護(hù)欄列表中，并促使智能體重新生成輸出。
12. 提示增強(qiáng)器：超過90% 的大語(yǔ)言模型無法滿足客戶期望的情況是由于提示不佳造成的。雖然大語(yǔ)言模型的核心系統(tǒng)提示在不斷改進(jìn)，對(duì)不良提示也越來越寬容，但一個(gè)好的提示會(huì)進(jìn)一步提升智能體的輸出質(zhì)量。雖然有一些優(yōu)秀的提示生成器，比如Anthropic的提示生成器，但如果智能體將此作為內(nèi)置特性，那將非常有益。Lyzr的智能體配備了自動(dòng)提示增強(qiáng)器，我們將其作為一個(gè)名為MagicPrompts的免費(fèi)工具推出，目前已有超過1500名活躍用戶在使用。

1. 自我反思：此特性對(duì)于幫助智能體持續(xù)生成高質(zhì)量輸出至關(guān)重要。自我反思就如同人類的內(nèi)省一樣。通過反思，智能體將根據(jù)所有輸入條件審查其輸出，并驗(yàn)證輸出是否按照指令和防護(hù)欄生成。你可以定義智能體反思其輸出的次數(shù)。雖然反思次數(shù)越多，大語(yǔ)言模型的使用量（以及成本）就會(huì)增加，但這也會(huì)提高質(zhì)量、一致性和相關(guān)性。自我反思的一種變體是交叉反思，即使用不同的大語(yǔ)言模型進(jìn)行審查。
2. 人性化處理：如果你希望修改智能體的輸出，使其聽起來更像人類，那么人性化處理特性就能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。此特性使用頻率通常較低，主要出現(xiàn)在電子郵件生成智能體中，因?yàn)樵谶@種場(chǎng)景下更需要自然、對(duì)話式的語(yǔ)氣。
3. 大語(yǔ)言模型選擇器：一篇名為RouteLLM的最新論文強(qiáng)調(diào)了根據(jù)任務(wù)選擇合適大語(yǔ)言模型的好處，這種方法可以顯著降低使用大語(yǔ)言模型的成本。智能體默認(rèn)可以啟用此特性，為開發(fā)者節(jié)省編寫另一個(gè)路由函數(shù)的時(shí)間。
4. 事實(shí)核查器：對(duì)于通過分析各種新聞來源生成新聞文章的智能體來說，事實(shí)核查至關(guān)重要。事實(shí)核查器是一個(gè)新興特性，它允許智能體在發(fā)布輸出前驗(yàn)證事實(shí)，確保準(zhǔn)確性和可靠性。
5. 輸出評(píng)估：如果你有特定的測(cè)試用例，可以將它們傳遞給智能體，讓智能體根據(jù)這些測(cè)試用例評(píng)估輸出結(jié)果。如果結(jié)果不一致，智能體將重新生成輸出以滿足測(cè)試用例要求，確保質(zhì)量并符合指定標(biāo)準(zhǔn)。

雖然這些特性看似繁雜，但正是它們將簡(jiǎn)單的 “函數(shù)調(diào)用” 轉(zhuǎn)變成了功能強(qiáng)大、可靠的AI智能體。任何具有重復(fù)適用性的函數(shù)都可以作為一個(gè)特性添加進(jìn)來，這不僅節(jié)省了大量開發(fā)時(shí)間，還讓智能體具備各種有趣的能力組合，有可能產(chǎn)生創(chuàng)新且強(qiáng)大的應(yīng)用。

五、AI智能體的類型

在過去幾個(gè)月里，出現(xiàn)了三種不同類型的AI智能體，每種都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。

1）基礎(chǔ)構(gòu)建智能體

這些多功能智能體是創(chuàng)建復(fù)雜智能體自動(dòng)化工作流程的基礎(chǔ)。像Lyzr（企業(yè)智能體框架）、Langchain（流行的開源框架）和CrewAI（基于Langchain的智能體框架）等流行框架都提供基礎(chǔ)構(gòu)建智能體。它們的靈活性使其能夠自動(dòng)化從簡(jiǎn)單聊天機(jī)器人到復(fù)雜工作流程的廣泛任務(wù)，對(duì)開發(fā)者和企業(yè)來說都是極具價(jià)值的工具。

2）角色智能體

這一類別迅速受到歡迎，其智能體被設(shè)計(jì)為體現(xiàn)特定角色或人物形象。例如銷售開發(fā)代表（SDR）智能體、營(yíng)銷智能體和法律智能體。知名的法律智能體Harvey以及流行的AI SDR Jazon就是這類智能體的典型代表。角色智能體的吸引力在于其專業(yè)能力，并且在許多情況下，它們以軟件即服務(wù)（SaaS）解決方案的形式提供，這使得企業(yè)能夠輕松獲取并立即投入使用。

然而，值得注意的是，大多數(shù)這類智能體（像Lyzr在客戶云端運(yùn)行的角色智能體等少數(shù)除外）都像 “黑匣子” 一樣運(yùn)作。這意味著客戶無法訪問或修改系統(tǒng)提示和后端邏輯，這可能會(huì)限制定制化和透明度。

在這一領(lǐng)域，Ema提出了一種有趣的方法，它正在開發(fā)一種通用智能體概念，能夠?yàn)榻M織處理各種任務(wù)，有可能在角色智能體范式內(nèi)提供更大的靈活性。

3）任務(wù)自動(dòng)化智能體

這一類別目前在AI智能體市場(chǎng)中占據(jù)最大份額。這些智能體旨在高效執(zhí)行特定的、通常是單一的任務(wù)。例如用于客戶交互的聊天機(jī)器人、基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的搜索引擎、文本摘要器、文本轉(zhuǎn)SQL轉(zhuǎn)換器以及其他單任務(wù)自動(dòng)化工具。它們受歡迎的原因在于其專注的功能以及易于集成到現(xiàn)有工作流程中。

六、多智能體系統(tǒng)中各類智能體框架一覽

在過去的一段時(shí)間里，涌現(xiàn)出了幾個(gè)備受矚目的智能體框架。下面來看看一些最受歡迎且發(fā)展活躍的平臺(tái)：

1）Langchain

最初是一個(gè)大語(yǔ)言模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，在2024年1月推出了LangGraph，這是一個(gè)專門的智能體庫(kù)。它以與母公司Langchain框架的集成能力以及強(qiáng)大的路由功能而聞名。關(guān)鍵指標(biāo)：開發(fā)者對(duì)Langchain開源框架的貢獻(xiàn)超過10萬次。知名客戶包括CommandBar、Adyen、New Computer。

2）Lyzr

2023年9月為企業(yè)客戶推出了商業(yè)框架，將自己定位為L(zhǎng)angchain在企業(yè)領(lǐng)域的主要替代方案。其優(yōu)勢(shì)在于擁有豐富的智能體特性集，能夠快速開發(fā)復(fù)雜的智能體。提供一鍵部署，并通過Lyzr專業(yè)服務(wù)提供擴(kuò)展部署支持。最近推出了智能體API，徹底改變了開發(fā)者基于Lyzr進(jìn)行構(gòu)建的方式。獨(dú)特之處在于提供預(yù)構(gòu)建的智能體，如Jazon（AI SDR）和Skott（AI營(yíng)銷人員）。關(guān)鍵指標(biāo)：截至目前，為客戶節(jié)省了82.5萬人工時(shí)。知名客戶有HFS Research、SurePeople、Evalueserve、Kastle。

3）LlamaIndex

起源于一個(gè)RAG框架，在該領(lǐng)域仍然是有力的競(jìng)爭(zhēng)者，最近擴(kuò)展到了智能體框架領(lǐng)域。

4）Flowise

作為L(zhǎng)angchain和LlamaIndex的可視化替代方案，允許用戶使用直觀的拖放界面構(gòu)建Langchain或LlamaIndex工作流程，非常適合那些更喜歡可視化編程而非傳統(tǒng)編碼的用戶。

5）AutoGen

被認(rèn)為是最早的真正智能體框架之一，展示了智能體方法的潛力，并通過開源貢獻(xiàn)迅速獲得發(fā)展動(dòng)力。然而，關(guān)于其企業(yè)適用性仍存在疑問，這可能會(huì)影響其在企業(yè)環(huán)境中的采用。

6）CrewAI

在2024年初迅速走紅，以其簡(jiǎn)單性和愉悅的開發(fā)體驗(yàn)而聞名。通過輸入角色詳細(xì)信息（包括背景故事和描述），可以輕松創(chuàng)建智能體，并便于將多個(gè)智能體組合成工作流程。

7）Gumloop

這是一家由Y Combinator支持的公司，為工作流程自動(dòng)化提供了一種有趣的方法。雖然嚴(yán)格來說它不是一個(gè) “智能體框架”，但其自動(dòng)化自定義工作流程的方法本質(zhì)上具有智能體特性?？梢詫⑵湟暈樯墒紸I領(lǐng)域中與Zapier類似的工具，架起了傳統(tǒng)自動(dòng)化與AI驅(qū)動(dòng)流程之間的橋梁。

8）Ema

與Lyzr一樣專注于企業(yè)市場(chǎng)，通過其通用智能體概念為智能體構(gòu)建提供了獨(dú)特的方法。它充當(dāng)多個(gè)后端智能體的前端，允許組織運(yùn)行多個(gè)Ema來自動(dòng)化各種工作流程。關(guān)鍵指標(biāo)：從知名風(fēng)險(xiǎn)投資公司籌集了超過6000萬美元的資金。

9）Wordware

這是一個(gè)專門為使用基于英語(yǔ)的編程開發(fā)智能體而構(gòu)建的集成開發(fā)環(huán)境（IDE），代表了智能體開發(fā)中最具創(chuàng)新性的方法之一。雖然功能強(qiáng)大，但由于開發(fā)者需要適應(yīng)其獨(dú)特的編程范式，因此存在一定的學(xué)習(xí)曲線。

七、AI智能體的應(yīng)用場(chǎng)景

隨著AI智能體的不斷發(fā)展與完善，它們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)的應(yīng)用也日益廣泛。以下是一些常見且熱門的應(yīng)用場(chǎng)景，這些場(chǎng)景都是基于上述智能體框架構(gòu)建的：

1）自動(dòng)化銷售拓展

AI銷售開發(fā)代表（SDR）變得極為流行，成為生成式AI在銷售和營(yíng)銷領(lǐng)域的一個(gè)成功應(yīng)用案例。它們能夠處理最初的客戶互動(dòng)，對(duì)潛在客戶進(jìn)行資格評(píng)估，并安排預(yù)約。通過自動(dòng)化這些重復(fù)性任務(wù)，AI SDR不僅節(jié)省了人力成本，還能以更高的效率和更廣泛的覆蓋范圍觸達(dá)潛在客戶，為銷售團(tuán)隊(duì)篩選出更有價(jià)值的線索，顯著提升銷售流程的整體效能。

2）博客生成

智能體可以針對(duì)博客文章進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)研，撰寫高質(zhì)量、符合SEO優(yōu)化的博客內(nèi)容，并自動(dòng)將其發(fā)布到各個(gè)平臺(tái)。這一場(chǎng)景極大地加快了內(nèi)容創(chuàng)作流程，內(nèi)容創(chuàng)作者只需設(shè)定主題和大致方向，智能體就能利用其學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)檢索功能，快速生成有深度、有吸引力且能適應(yīng)搜索引擎算法的文章，讓內(nèi)容發(fā)布更具時(shí)效性和連貫性，有助于企業(yè)或個(gè)人在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

3）客戶服務(wù)自動(dòng)化

智能體能夠處理傳入的客戶咨詢，依據(jù)公司知識(shí)庫(kù)給出恰當(dāng)回復(fù)。在必要時(shí)，它們可以關(guān)閉工單或?qū)栴}升級(jí)給人工客服。這種自動(dòng)化不僅提升了響應(yīng)速度，增強(qiáng)了客戶滿意度，同時(shí)也減輕了人工客服的工作負(fù)擔(dān)，使他們能夠?qū)⒕性诟鼮閺?fù)雜和個(gè)性化的客戶問題上，優(yōu)化了客戶服務(wù)資源的分配，提升整體服務(wù)質(zhì)量。

4）文檔審查

智能體依據(jù)特定指令對(duì)提供的文檔進(jìn)行審查，標(biāo)記出其中存在的問題、不一致之處或需要關(guān)注的區(qū)域。在法律、合規(guī)以及合同管理等場(chǎng)景中，這一應(yīng)用尤為重要。例如在法律合同審查中，智能體可以快速比對(duì)條款、查找潛在風(fēng)險(xiǎn)，為法律專業(yè)人士節(jié)省大量時(shí)間和精力，同時(shí)提高審查的準(zhǔn)確性和全面性，降低潛在法律風(fēng)險(xiǎn)。

5）產(chǎn)品推薦

傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)大多基于文本數(shù)據(jù)，而借助生成式AI驅(qū)動(dòng)的智能體，企業(yè)能夠構(gòu)建多模態(tài)推薦引擎。這些引擎可以綜合考慮文本、圖像、用戶行為等多種數(shù)據(jù)維度，從而做出更為精準(zhǔn)和個(gè)性化的產(chǎn)品推薦。比如在電商平臺(tái)上，智能體可以根據(jù)用戶瀏覽歷史、購(gòu)買偏好以及商品圖片展示等多方面信息，為用戶推薦更符合其需求和喜好的商品，提升用戶購(gòu)物體驗(yàn)，增加銷售轉(zhuǎn)化率。

6）數(shù)據(jù)分析

智能體能夠處理用戶的自然語(yǔ)言查詢，將其轉(zhuǎn)換為SQL或其他數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言，對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)執(zhí)行查詢操作，并以非技術(shù)用戶易于理解的格式返回可操作的洞察結(jié)果。這一場(chǎng)景有效彌合了復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與需要快速獲取洞察的業(yè)務(wù)用戶之間的差距，使得企業(yè)中的普通員工無需具備深厚的技術(shù)知識(shí)，也能輕松從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為決策提供有力支持，提升企業(yè)整體的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能力。

這些應(yīng)用場(chǎng)景僅僅展現(xiàn)了AI智能體潛在應(yīng)用的冰山一角。隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步以及更多企業(yè)對(duì)這些工具的采用，我們有望在各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域看到更為廣泛的創(chuàng)新應(yīng)用。AI智能體框架的快速發(fā)展及其多樣化的應(yīng)用，凸顯了這項(xiàng)技術(shù)的變革潛力。從簡(jiǎn)化商業(yè)流程到提升客戶體驗(yàn)，AI智能體在塑造我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦信c人工智能交互及應(yīng)用方式的未來方面，正準(zhǔn)備發(fā)揮關(guān)鍵作用。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

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