我们每天都依赖搜索引擎来提供我们需要的信息，但如果情况有所不同并且变得更好呢？认识一下人工智能代理，它们会为您完成艰苦的工作，让您摆脱从各种来源手动收集数据的困境。了解如何使用它们来获取、分析和组织数据，以实现有效的实时内容个性化。
从信息搜索到理想的问题解决
人工智能代理代表了与人工智能交互的根本变化。我们正在从繁琐的被动收集各个网站信息转向主动和智能的解决方案，其中多模式数据可以轻松地实时适应支持的界面。
您可以将其视为一个虚拟办公室，其中有多个独立的AI代理共同完成复杂的工作流程。鉴于这种不断改善的合作，专家预计在不久的将来数字环境将发生重大转变。
业内顶尖人才对人工智能代理的评价：
- 萨蒂亚·纳德拉：人工智能代理将主动预测用户需求并无缝地为他们提供帮助。
- 比尔·盖茨：人工智能代理正在推动自图形用户界面时代以来最重大的软件变革。
- 黄仁勋： IT 管理 AI 代理的方式就像 HR 管理员工一样。
- 杰夫·贝佐斯：人工智能代理充当数字副驾驶，改善日常互动。
- Gartner：随着人工智能聊天机器人和虚拟代理彻底改变客户互动方式，到 2026 年搜索引擎量将下降 25%。
如今，品牌和企业有绝佳的机会利用人工智能代理作为虚拟队友，为用户提供超个性化的体验。随着人工智能技术的发展，手动收集数据的耗时工作将被消除。
在不久的将来，人工智能代理将相互通信、收集信息、根据用户意图进行调整并无缝传递。这将使整个环境更快、更高效。
要了解人工智能代理如何提供智能体验，请探索其基本组件和层次的结构。
人工智能代理的结构
人工智能代理的建立是为了通过利用附加 手机号码数据 功能来提高大型语言模型 (LLM) 的能力。
它们由四层组成：
- 底层，
- 应用层，
- 管理层，
- 数据层。
人工智能代理通常具有以下组件：
- 记忆：存储并记住交互和反馈，以提供与上下文相关的响应。内存位于数据层。
- 工具/平台：与内部数据库并行工作，实时收集数据。选定的工具和平台位于应用层。
- 规划：使用推理方法将复杂 食品行业在线勘探的 5 大挑战 的任务分解为要求较低的单个步骤。
规划、行动、批评和角色都是管理层的一部分。
设置人工智能代理的平台
您可以通过适合不同用途的可用平台之一根据您的需要定制您的 AI 代理甚至多代理系统。
- AutoGen（微软）：对话式人工智能、自动化
- CrewAI：角色扮演代理的有效协作，
- LangGraph：在基于图 玻利维亚目录 形的模型中安排代理交互，
- Swarm（OpenAI）：教育、知识、
- LangChain：支持与LLM等工具进行代理协作。
根据具体的用例、可扩展性或复杂性，每个选项都有其独特的优势。