人工智能智能体（AIAgent）是一种软件程序，它可以与环境互动，收集数据，并利用数据执行自决任务，以实现预定目标。人类设定目标，但AI智能体会独立选择实现这些目标所需的最佳行动。例如，联络中心的AI智能体需要解决客户的疑问。该智能体会自动向客户提出不同的问题，查找内部文件中的信息，并给出解决方案。根据客户的回复，它可以决定是自己解决查询，还是将查询转给人工处理。
定义AI智能体的关键原则
所有软件都能自主完成软件开发人员确定的不同任务。那么，是什么让AI或AI智能体变得与众不同的？
AI智能体是基于理性的智能体。它们根据自己的感知和数据做出理性决策，以产生最佳性能和结果。AI智能体通过物理或软件接口可以感知环境。
例如，机器人智能体会收集传感器数据，聊天机器人会将用户的询问作为输入。然后，AI智能体采用这些数据做出可靠的决定。它通过分析收集到的数据来预测支持预定目标的最佳结果。除此之外，AI智能体还会利用这些结果制定下一步应采取的行动。例如，自动驾驶汽车会根据来自多个传感器的数据绕过道路上的障碍物等。
使用AI智能体的好处
AI智能体可以很大程度上改善我们的业务运营和客户的体验：
1）通过添加内容调节功能
AI智能体是无需人工干预即可执行特定任务的自主智能系统。企业/组织可以利用AI智能体来实现特定的目标和更有效的业务成果。当业务团队将重复性任务委托给AI智能体时，他们就可以提高自己的工作效率。这样，他们就可以将注意力转移到关键任务或创造性活动上，从而为组织增加更多价值。
2）降低成本
企业可以使用智能智能体来降低因流程效率低、人为错误和手动流程而产生的不必要成本。使我们可以放心地执行复杂的任务，因为智能体会自主遵循一致的模式，能够适应不断变化的环境。
3）知情地做出决定
4）改善客户体验
客户在与企业的互动中，寻求的是有吸引力的个性化体验。企业拥有AI智能体可让企业实现个性化产品推荐，提供及时响应，进行创新，从而提高客户参与度、转化率和忠诚度。
AI智能体的关键架构
AI智能体可以在不同的环境中运作，以实现独特的目的。但是，所有功能性智能体都有以下这些共同的组成部分。
1）架构
架构是智能体运行的基础。架构可以是物理结构、软件程序，或二者的组合。例如，机器人AI智能体由执行器、传感器、电机和机械臂组成。同时，托管AI软件智能体的架构可以使用文本提示、API和数据库来实现自主操作。
2）智能体功能
智能体功能描述了如何将收集到的数据转化为支持智能体目标的行动。在设定智能体功能时，开发人员要考虑信息类型、AI能力、知识库、反馈机制以及所需的其他技术。
3）智能体程序
智能体程序是智能体功能的实现前提。它涉及在指定架构上开发、训练和部署AI智能体。智能体程序将智能体的业务逻辑、技术要求和性能要素统一起来。
AI智能体是如何工作的
AI智能体的工作原理是将复杂的任务简单化和自动化。大多数AI智能体在执行指定的任务时，都会遵循特定的工作流程。
1）确定目标
2）获取信息
AI智能体需要信息才能成功执行其计划的任务。例如，智能体必须提取对话内容来分析客户的情绪。因此，AI智能体可能会访问互联网来搜索和检索所需的信息。在某些应用场景中，AI智能体可以与其他智能体或机器学习模型交互，以获取或交换信息。
3）执行任务
有了充足的数据，AI智能体就会有条不紊地执行手头的任务。完成一项任务后，智能体就会将其从列表中删除，然后继续执行下一项任务。在完成任务的间隙，AI智能体会通过寻求外部反馈和检查自身日志来评估是否达到了指定目标。在此过程中，智能体可能会创建并执行更多任务，以达到最终结果。
使用AI智能体会面临哪些挑战
AI智能体是一种有用的软件技术，可自动执行业务工作流程，从而获得更好的结果。尽管如此，企业/组织在为业务应用场景部署自主AI智能体时，应解决以下问题：
1）数据隐私问题
开发和运行先进的AI智能体需要获取、存储和移动海量数据。组织应了解数据隐私要求，并采取必要措施改善数据安全状况。
2）道德挑战
在某些情况下，深度学习模型可能会产生不公正、有偏见或不准确的结果。实施人工审核等保障措施，可确保客户从所部署的智能体那里得到有用而公正的回应。
3）技术复杂性
实现先进的AI智能体需要专门的经验和机器学习技术知识。开发人员必须能够将机器学习库与软件应用程序集成，并利用企业特定数据对智能体进行训练。
4）有限的计算资源
训练和部署深度学习AI智能体需要大量计算资源。当组织在本地部署这些智能体时，必须投资和维护不易扩展的昂贵基础设施。
AI智能体类型
企业/组织可以创建和部署不同类型的智能智能体。下面是一些示例：
1）简单的反射型智能体
简单的反射型智能体严格根据预定义的规则及其即时数据运行。它无法响应超出给定事件条件操作规则的情况。因此，此类智能体适用于不需要大量训练的简单任务。例如，您可以使用简单的反射型智能体，通过检测用户对话中的特定关键词来重置密码。
2）基于模型的反射型智能体
基于模型的智能体与简单的反射型智能体类似，不同之处在于前者具有更先进的决策机制。基于模型的智能体不是简单地遵循特定规则，而是在做出决定前评估可能的结果和影响。通过使用辅助数据，它可以为其感知的世界构建内部模型，并以此来支持自己的决策。
3）基于目标型的智能体
基于目标的智能体（或基于规则的智能体）是具有更强大推理能力的AI智能体。除了评估环境数据外，该智能体还会比较不同的方法，以帮助自己实现预期结果。基于目标的智能体始终会选择最有效的路径。它们适用于执行复杂的任务，例如自然语言处理（NLP）和机器人应用程序。
4）基于服务型的智能体
5）自主学习型智能体
6）分层智能体
分层智能体是一组按层次结构组织的智能智能体。上层智能体将复杂的任务解构成较小的任务，并分配给下层智能体。每个智能体独立运行，并向其监督智能体提交进度报告。上层智能体收集结果并协调下层智能体，以确保它们共同实现目标。
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