车载ai智能体

[title]AI智能体：企业自动化的新架构- Menlo Ventures[heading3]轨道上的智能体人我们下一类要研究的智能体是轨道智能体。与决策智能体相比,轨道智能体被赋予了更高级的目标(例如,"将此发票与总账调节"、"帮助客户解决登录问题"、"重构此代码"),并赋予了更多自由度来选择实现这些目标的方法和工具。与此同时,这些智能体仍受程序性知识的指导,了解组织期望智能体如何执行(以自然语言编写的规则手册或说明手册表示的"轨道")；拥有预定义的工具,可在外部软件系统中执行一组操作；并受到防止幻觉的保护栏和其他审查措施的约束。在运行时，这种设计可能会产生以下模式:规划智能体评估应用程序相对于手册（即当前位于DAG中的哪个节点）的当前状态,并检查从该节点开始的所有动作链。智能体人选择并执行最佳链条。每个链条可能包括预定义为代码的预写操作,或者甚至包括可执行特定任务的额外智能体人,包括传统的RAG。在采取任何行动之前,该系统都会进行审查和确保一致性和一致性的护栏规划智能体根据规则手册评估新状态,并重复该过程——从有向无环图中的新节点中选择最佳链来再次执行。请注意,这种架构为之前的设计增加了另一层复杂性,这可能需要额外的数据基础设施支持,包括持久化执行、状态和内存管理(包括情节性、工作和长期记忆)、多智能体协调以及防护机制。

[title]AI智能体：企业自动化的新架构- Menlo Ventures[heading3]轨道上的智能体人领先的智能体公司似乎正在收敛于这种架构,这是在自主性和控制之间寻找的一种折衷方案。新兴的AI智能体示例包括[Sierra](https://sierra.ai/)、[Decagon](https://decagon.ai/)、[Maven AGI](https://www.mavenagi.com/)、[DevRev](https://devrev.ai/)和[Gradient Labs](https://gradient-labs.ai/)(用于客户服务和支持);[Factory AI](https://www.factory.ai/)和[All Hands AI](https://www.all-hands.dev/)*(用于软件开发);[Sema4](https://sema4.ai/)(用于财务后勤);以及横跨销售、安全运营和供应链等领域的许多其他智能体。

智能体在各种应用中扮演重要角色，以下是一些典型的应用领域：1.自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。2.家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。3.游戏AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。4.金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。5.客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。6.机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤：1.定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。3.决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。4.行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。5.学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成，请仔细甄别