运用AI Agent，即现在AI界抢手的智能体

第一阶段，咱们采取了一种相对简单直接的方法，即利用当时广泛运用的对话型AI东西，如文心一言、智谱清言和Kimi助手等。

它们能够帮忙咱们完结文章撰写等使命，经过网络便可轻松与之树立联络。

第二阶段，运用AI Agent，即现在AI界最抢手的智能体。

AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、进行决议计划和履举动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具有经过独立考虑、调用东西去逐渐完结给定方针的才能。智能体能够将大模型的才能与曩昔掌握的内容、系统常识、判别杂乱事务的逻辑等结合起来进行智能组合。

AI Agent和大模型的差异在于，大模型与人类之间的交互是根据prompt 完结的。而AI Agent的作业仅需给定一个方针，它就能够针对方针独立考虑并做出举动。

AI Agent经过接纳来自外部国际的数据（如环境传感、用户输入等）来感知其所在的环境。经过各类传感器、物联网设备AI能够从物理国际取得信息，经过API接口AI能够从数字国际获取信息。这相当于人类的感觉器官，是智能体与国际树立联络的根底。

处理和剖析这些数据之后，AI需求有必定的回忆才能，将当时的环境信息与历史上的决议计划比照。AI Agent需求具有决议计划才能，能够根据当时的环境和内置的方针来规划下一步举动，并且在仿真环境中模拟出决议计划后可能的成果。这类似于人类的大脑考虑进程，涉及到理解、规划和解决问题的才能。

决议计划之后，AI Agent需求将决议计划转化为实践的动作，可能是经过机械动作控制物理设备，或者是经过API和RPA与其他系统交互。系统交互。履行后的成果又会被用作新的输入，构成一个闭环反馈系统，确保智能体能够适应并优化其行为。

AI Agent不仅是处理信息的东西，更是具有自主学习、适应和创新才能的智能实体，能够在杂乱多变的环境中自我优化，并完结方针的有效达到。

在人工智能社会，每个安排和企业是由多个AI Agent组成的智能体，AI Agent从完结单一岗位的自动化到完结杂乱使命多岗位自动化。 AI Agent之间还能够相互调用组合。

所以关于企业安排最需求的是智能体的使用和开发，而非大模型。

商用的超大规模模型，如Chat GPT，这些模型是在构建人类社会的数字大脑，而关于细分职业和领域，往往缺少相应的常识与深度专家经验。现在，许多关键常识依旧储存于专家的脑海中及安排结构里。

这些职业的私有数据和专业常识是企业的核心财物，正如同每个婴儿所需的母乳，具有了这些数据，就像具有了养分，孩子才能健康成长。

因此，每个企业安排都需求树立自己的模型，一方面让企业积累的数据和经验在通用人工智能的助力下孕育出新的智能实体，另一方面经过自建模型，企业能够清晰在未来智能体的发展中所需的详细数据类型。

总归，AI落地进程大致会分为这几个路径，需求说明的是，第一阶段是最便宜的计划。

咱们能够不花钱或很少的钱直接采用Promt提示词的方法与AI互动，接触到AI国际。然后再根据所需场景开发自己的智能系统，使企业或安排作业从单一岗位自动化逐渐完结多岗位自动化，最后建立并训练归于企业自己的模型。