什么是智能体 AI？

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：

1. 感知：智能体 AI 首先从周围环境和各种来源（如传感器、数据库和用户界面）收集信息。这可能包括分析文本、图像或其他形式的数据，以理解当前情境。
2. 推理：智能体 AI 使用大语言模型 (LLM) 分析收集的数据，以理解上下文、识别相关信息并制定潜在方案。例如，如果目标是安排会议，LLM 可以解析邮件文本，以识别与会者、可用时间和会议目的。
3. 规划：AI 随后利用收集的信息制定计划。这包括设定目标、将其拆解为更小的步骤，并找出实现目标的最佳方式。
4. 行动：AI 根据其计划开始执行。这可能包括执行任务、做出决策或与其他系统交互。
5. 反思：AI 在执行操作后会从结果中学习。AI 会评估自身行为是否成功，并利用反馈调整未来的计划和执行。这种持续的感知、规划、行动和反思循环，使智能体 AI 能够随着时间推移不断学习和优化。

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。

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：

• 明确目标：明确 AI 智能体将要解决的具体问题，以及这些问题如何契合业务目标。
• 数据质量和准备：智能体 AI 系统依赖高质量数据来做出准确决策。企业需确保其数据准确、完整、及时，格式正确并已集成，以供 AI 使用。
• 道德影响：使用智能体 AI 可能会对人们的生活产生重大影响，因此必须考虑使用智能体 AI 的道德影响，并以负责任的方式使用该技术。其中包括解决数据或算法中可能导致不公平或歧视结果的潜在偏见。例如，用于贷款审批的 AI 系统不应对特定人口群体存在偏见。此外，企业应透明说明智能体 AI 的使用方式，并确保具备人工监督机制，以防止意外后果的发生。
• 安全性：智能体 AI 系统可能易受网络攻击。企业需要实施强健的安全措施，以保护这些系统及其所使用的数据。这包括防范数据泄露、未经授权的访问和恶意攻击，这些攻击可能会破坏 AI 系统的完整性或机密性。
• 可解释性：了解智能体 AI 系统的决策过程至关重要，尤其是在系统出现问题时。企业应投资于能够深入洞察决策过程的系统。SHAP（SHapley 加性解释）或 LIME（局部可解释模型无关解释）等技术有助于提升 AI 决策的透明度和可理解性。这不仅有助于建立信任，还有助于更高效地调试和优化 AI 系统。
• 集成：智能体 AI 系统需要与现有业务系统集成，这一过程可能非常复杂，需进行周密规划和协调。这包括确保与现有 IT 基础设施、数据格式和业务流程的兼容性。还可能涉及应对与数据迁移、系统集成和用户采纳相关的潜在挑战。
• 监控和评估：持续监控 AI 智能体的性能，及时处理问题，并按需优化算法。  

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。