智能体 AI 系统旨在实现更高程度的自主运行。其工作方式是通过使用 AI 智能体,这些智能体本质上是用于执行特定任务的自主实体。从核心层面看,这项技术由几个关键组件构成:
Google Cloud 的 Vertex AI 提供了一套全面的工具,用于训练、构建和部署 AI 模型,包括面向常见任务的预训练 API,以及面向高级应用场景的自定义训练选项。Vertex AI 还提供 MLOps 工具,用于管理整个机器学习生命周期,从数据准备到模型监控,对于持续开发和优化智能体 AI 系统至关重要。
虽然智能体 AI 和生成式 AI 都属于人工智能,并且可以结合使用,但它们的功能各不相同。
顾名思义,生成式 AI 侧重于根据输入提示生成新内容,例如文本、图片、代码或音乐。LLM 是生成式 AI 的核心,其价值来源于模型的功能以及对 LLM 功能的简单扩展。例如,您可以生成或编辑内容,甚至执行简单的函数调用,并将多个选项串联起来。
智能体 AI 是生成式 AI 的一个子集,核心在于编排和执行使用 LLM 作为“大脑”的智能体,通过工具完成操作。智能体 AI 不仅能生成内容和调用函数,还能在底层系统中执行操作,以实现更高级别的目标。
例如,可使用生成式 AI 创建营销材料,再利用智能体 AI 部署这些材料、跟踪其表现,并根据结果自动调整营销策略。因此,智能体 AI 可将生成式 AI 作为工具来实现其目标。
虽然“智能体 AI”和“AI 智能体”这两个术语经常同时使用,但两者之间存在细微差异。AI 智能体是构成智能体 AI 的基本单元。可将 AI 智能体视为工具箱中的独立工具,而智能体 AI 是协调这些工具来建造整栋房屋的过程。
AI 智能体可能专注于某项具体任务,而智能体 AI 则协调多个智能体处理复杂的工作流。智能体 AI 是一个统筹系统,用于协调和管理这些智能体,以实现更广泛的目标。
智能体 AI 正在多个行业中应用,用于任务自动化和流程优化。以下是几个例子:
客户服务
智能体 AI 可协助人工客服管理客户咨询、解决问题并提供个性化支持,从而应对更复杂的问题。
供应链管理
通过分析来自销售、库存和运输等多个来源的数据,智能体 AI 可以优化供应链、预测需求并实现物流自动化。
医疗保健
医生和研究人员可借助智能体 AI 分析医疗记录、研究论文和临床试验,从而协助诊断、制定治疗方案并发现新药。
金融服务
智能体 AI 可通过分析市场数据、客户行为和财务报表,自动化执行欺诈检测、风险评估和投资策略。
软件开发
通过自动化代码生成、调试和测试,智能体 AI 可加快开发周期并提升代码质量。
在企业中部署智能体 AI 需谨慎考量。以下是需要注意的几个关键因素:
企业在部署智能体 AI 之前,应仔细评估自身的需求和资源。他们还应准备好投入必要的基础设施、专业能力和培训,以确保成功采纳该技术。
多种 Google Cloud 产品和服务可用于将智能体 AI 融入您的业务。