什么是代理式AI？

AI聊天机器人使用生成式AI以单次交互提供回复。一个人提出一个问题，聊天机器人使用自然语言处理来回答。

人工智能的下一个前沿是代理型人工智能，它使用复杂的推理和迭代规划自主解决复杂多步骤的问题。这将增强各行业的生产力和运营。

代理型人工智能系统从多个来源获取大量数据，独立分析挑战、制定策略并执行任务，如供应链优化、网络安全漏洞分析以及帮助医生处理耗时的任务。

代理型AI是如何工作的？

具身AI使用四步过程来解决问题：

感知AI代理从各种来源（如传感器、数据库和数字接口）收集和处理数据。这包括提取有意义的特征，识别环境中的对象或相关实体。
原因: A大型语言模型充当编排器或推理引擎的角色，理解任务，生成解决方案，并协调专门用于特定功能（如内容创作、视觉处理或推荐系统）的模型。此步骤使用诸如技术像检索增强生成利用(RAG)访问专有数据源并提供准确、相关的输出。
行动通过应用程序编程接口与外部工具和软件集成，代理型人工智能可以快速执行其制定的计划任务。可以通过构建护栏来确保AI代理正确执行任务。例如，客户服务的人工智能代理可能能够处理一定金额以内的索赔，而超过该金额的索赔则需要人工批准。
学习：代理型AI通过反馈循环不断改进，或者
“数据飞轮”，其中从其交互中生成的数据被输入系统以增强模型。这种能够适应并在一段时间内变得更加有效的能力为商业提供了一个驱动更好决策和运营效率的强有力工具。

跨行业和岗位职能，生成式人工智能通过将海量数据转化为可操作的知识，正在变革组织，帮助员工更高效地工作。

AI代理通过加速的AI查询引擎访问多样化数据来发挥这一潜力，这些引擎处理、存储和检索信息以增强生成式AI模型。实现这一点的关键技术是RAG（检索增强生成）这使得AI能够访问更广泛的数据源。

随着时间的推移，AI代理通过创建数据飞轮来学习和改进，其中通过交互生成的数据被反馈到系统中，从而完善模型并提高其有效性。

端到端的NVIDIA人工智能平台，包括NVIDIA NeMo微服务提供了高效管理与访问数据的能力，这对于构建响应式的代理AI应用程序至关重要。

代理式人工智能的应用潜力巨大，仅受创造力和专业知识的限制。从生成和分发内容等简单任务到编排企业软件等更复杂的用例，AI代理正在改变各行各业。

客户服务:AI代理通过增强自助服务能力和自动化常规通信来改善客户支持。超过半数的服务专业人士报告客户互动中的显著改进，减少响应时间并提高满意度。

也有日益增长的兴趣在于数字人— 具备人工智能的代理，能够体现公司的品牌形象，并提供逼真的实时互动，帮助销售代表在呼叫量高的时候直接回答客户的问题或解决相关问题。

内容创作:具身人工智能可以快速创建高质量的个性化营销内容。生成式人工智能代理可以帮助营销人员节省时间平均三小时对于每一件内容作品，让他们能够专注于策略和创新。通过简化内容创作流程，企业可以在保持竞争力的同时提高客户参与度。

软件工程：AI代理通过自动化重复的编码任务来提高开发人员的生产力。预计到2030年人工智能可以自动处理多达30%的工作时间，使开发人员能够专注于更复杂的挑战并推动创新。

医疗保健：对于分析大量医疗和患者数据的医生来说，人工智能代理可以提炼关键信息，帮助他们做出更明智的治疗决策。自动化行政任务并在患者的预约中记录临床笔记，减少了耗时的任务负担，使医生能够专注于建立医患关系。

AI代理可以提供全天候支持，提供有关处方药物使用、预约安排和提醒等信息，帮助患者遵守治疗计划。

具备规划和与各种工具及软件互动的能力，代理型人工智能标志着人工智能的下一个篇章，有望提升生产力并重塑组织运营方式。

为了加速生成式AI驱动的应用程序和代理的采用，NVIDIA NIM 代理蓝图提供示例应用程序、参考代码、样例数据、工具和全面文档。

NVIDIA合作伙伴包括埃森哲帮助企业使用基于NIM代理蓝图构建的代理型AI解决方案。

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