《代理型人工智能全面指南》，45页ppt

本报告深入探讨了Agentic AI（代理式人工智能）的概念、架构、应用场景及其在生成式AI（Generative AI）背景下的重要性。Agentic AI代表了一种能够自主执行复杂任务的智能代理，例如销售、旅行规划、航班预订、房屋维修承包商预订和订购披萨等。报告指出，随着AI技术的进步，Agentic AI将成为改变我们生活方式的关键力量。报告首先介绍了Agentic AI的参考架构，涵盖了从任务分解、内存管理到自我反思和自适应学习等核心能力。任务分解是Agentic AI的关键能力之一，系统能够根据用户请求生成计划，并通过Chain-of-Thought（CoT）框架将复杂任务分解为多个可管理的子任务。内存管理则通过向量数据库（Vector DB）实现，确保代理在长时间执行任务时能够共享上下文信息。报告还详细讨论了Agentic AI的应用场景，如电子邮件营销活动的自动化管理。通过分析产品性能指标、识别目标受众、创建个性化电子邮件活动，并监控活动效果，Agentic AI能够自主调整策略以达成销售目标。此外，报告还介绍了Agentic AI在SQL数据库中的应用，展示了如何通过RAG（Retrieval-Augmented-Generation）管道在结构化和非结构化数据中实现无缝查询。在技术架构方面，报告提出了生成式AI的生命周期，包括选择、适应、操作和使用等阶段，并探讨了不同的生成式AI架构模式，如黑箱LLM API、企业LLM应用商店、微调和RAG。报告还强调了Agentic AI平台参考架构，提出了未来企业通过编排多个AI代理开发新企业AI应用的愿景。报告还深入探讨了Agentic AI的挑战和解决方案，如非确定性、代理发现和约束模型。通过L2R（Learning-to-Rank）算法和约束模型，系统能够根据用户提示和任务描述动态选择最合适的代理。此外，报告还讨论了Agentic AI的可观察性和内存管理，提出了通过向量数据库实现对话记忆管理的方案。最后，报告强调了负责任AI的重要性，讨论了数据质量、公平性、偏见、隐私风险和可解释性等问题。报告指出，AI模型的偏见主要源于训练数据中的历史偏见和代表性偏见，并提出了通过微调和RAG减少偏见的方法。此外，报告还提出了LLM安全排行榜，用于评估LLM模型的安全性和可信度。总的来说，本报告为Agentic AI的技术架构、应用场景和挑战提供了全面的指导，为企业开发和部署AI代理提供了宝贵的参考。