代理式 AI 使用復雜的推理和迭代規劃來自主解決復雜的多步驟問題。

AI 聊天機器人使用生成式 AI 提供基于單次交互的響應。一個人提出問題，聊天機器人使用自然語言處理進行回復。

人工智能的下一個前沿是代理式 AI，它使用復雜的推理和迭代規劃來自主解決復雜的多步驟問題，將提升各行業的生產力和運營效率。

代理式 AI 系統從多個來源獲取大量數據，獨立分析挑戰、制定戰略，并執行供應鏈優化、網絡安全漏洞分析以及幫助醫生完成耗時工作等任務。

代理式 AI 如何運作？

代理式 AI 使用四步流程來解決問題：

感知：AI 智能體收集并處理來自傳感器、數據庫和數字接口等各種來源的數據。這包括提取有意義的特征、識別對象或確定環境中的相關實體。

推理：大語言模型充當編排器或推理引擎，它會理解任務、生成解決方案并協調用于內容創建、視覺處理或推薦系統等特定功能的專門模型。此步驟使用檢索增強生成（RAG）等技術來訪問專有數據源并提供準確、相關的輸出。

行動：通過應用程序編程接口與外部工具和軟件集成，代理式 AI 可以根據其制定的計劃快速執行任務。可以在 AI 智能體中建立護欄，以幫助確保正確執行任務。例如，一個客戶服務 AI 智能體可以處理一定金額內的索賠，而超過這個金額的索賠必須由人類審批。

學習：代理式 AI 通過反饋循環或“數據飛輪”持續改進，將交互中生成的數據反饋入系統以增強模型。這種隨著時間的推移而逐漸適應并變得更加有效的能力為企業提供了一種強大的工具，能夠提升決策制定和運營效率。

利用企業數據推動代理式 AI

在各個行業和工作職能中，生成式 AI 正在通過將大量數據轉化為可操作的知識，幫助員工更高效地工作，從而改變企業組織。

AI 智能體通過加速的 AI 查詢引擎訪問各種數據來發揮這一潛力，這些引擎處理、存儲和檢索信息以增強生成式 AI 模型。實現這一目標的一項關鍵技術是 RAG，它使 AI 能夠利用更廣泛的數據源。

隨著時間的推移，AI 智能體通過創建數據飛輪來學習和改進，通過交互生成的數據會反饋到系統中，從而完善模型并提高其有效性。

包括NVIDIA NeMo微服務在內的端到端 NVIDIA AI 平臺提供了高效管理和訪問數據的能力，這對于構建響應迅速的代理式 AI 應用至關重要。

代理式 AI 的實際應用

代理式 AI 的潛在應用領域非常廣泛，僅受限于創造力和專業知識。從生成和分發內容等簡單任務，到編排企業軟件等更復雜的用例，AI 智能體正在改變各個行業。

客戶服務：AI 智能體通過增強自助服務能力和自動進行日常通信來改進客戶支持。超過一半的專業服務人員報告稱，客戶互動顯著改善，減少了響應時間并提高了滿意度。

人們對數字人的興趣也日益增長——AI 賦能的智能體體現了公司的品牌，并提供逼真、實時的互動，在通話高峰時幫助銷售代表回答客戶詢問或直接解決問題。

內容創建：代理式 AI 可以幫助快速創建高質量、個性化的營銷內容。生成式 AI 智能體可以為營銷人員節省時間，平均每篇內容可節省三小時，使他們能夠專注于戰略和創新。通過簡化內容創建，企業可以在提高客戶參與度的同時保持競爭力。

軟件工程：AI 智能體通過自動執行重復的編碼任務來提高開發者的生產力。預計到 2030 年，AI 可以實現高達 30% 的工作時間自動化，讓開發者能夠專注于更復雜的挑戰并推動創新。

醫療健康：對于分析大量醫療和患者數據的醫生來說，AI 智能體可以提取關鍵信息，幫助他們做出更明智的護理決策。在患者預約中自動執行管理任務并記錄臨床筆記可減少耗時任務的負擔，使醫生能夠專注于建立醫患關系。

AI 智能體還可以提供全天候支持，提供有關處方藥使用、預約安排和提醒等方面的信息，幫助患者遵守治療計劃。

入門指南

憑借其規劃和與各種工具和軟件交互的能力，代理式 AI 標志著人工智能的下一篇章，為提高生產力和徹底改變企業組織運營方式提供了潛力。

為了加速采用生成式 AI 賦能的應用和智能體，NVIDIA NIM Agent Blueprint提供了示例應用、參考代碼、示例數據、工具和綜合文檔。

包括埃森哲在內的 NVIDIA 合作伙伴正在幫助企業通過 NIM Agent Blueprints 構建的解決方案來使用代理式 AI。