AI代理如何工作？

一个克服了传统AI的局限性，以使问题解决，决策和对外部环境的影响。尽管他们可以，但他们确实在适应动态环境并随着时间的推移优化结果时确实表现出色。

但是他们实际上是如何实现的？简短版本：代理AI的运行方式，几个关键步骤与您可能尝试过的其他AI系统不同。

假设您为AI代理提供了一个任务，例如“安排与我的营销团队的五名成员进行一次每周一次的会议。”代理AI将如何完成此请求？

1。代理定义目标和任务步骤。

AI代理首先要处理目标 - 在这种情况下，安排在特定时间范围内与特定人员进行反复会议。一些代理可以根据上下文自动开发该目标，这是多代理操作中的重要功能。

目前，该代理人将与基于人类的必需st。

在聊天窗口后面，AI代理用于解释提示并拉出关键细节。然后，它将部署一系列推理模型，例如了解上下文和结构化任务计划者，以将目标分为较小的操作子任务。

在我们的示例中，代理可能会构建一个列表：

收集团队的可用性。 确定日期和时间冲突。 找到整个团队的最佳时间。 发送会议邀请和后续消息。

这为机器提供了为自己操作开发指令的特定下一步。

2。代理通过多个步骤计划和理性。

AI代理不仅会在每个人的日历上获取第一个可用位置。它知道它需要其他上下文，以确保每周的经常性会议对每个人都一致。

为此，代理可能会收集和分析数据和约束：

过去的会议模式。 偏远团队的个人时区。 会议的优先级相对于日历上的其他人。 替代计划选项。

代理商的目标是找到最佳选择，因此它将权衡这些选项和约束以找到最佳选择。

根据代理的构造方式，它可能会运行计划算法以逻辑序列构造其任务。推理模型诸如或可能正在为代理生成和评估选项。该代理还用于收集来自日历和CRM平台等各种来源的数据。

3。代理做出决定并回应反馈。

在摄入和分析数据后，AI代理决定了重复的每周团队会议的最佳日期和时间。只要运行正确的API，代理就可以自动建立会议邀请并将其发送给所有各方。

真正的代理魔术在此阶段开始发生。

假设代理商在周三下午4:00选择了重复的会议。但是，一个团队MEMBER，艾伦（Alan）每天下午3:30必须从日托开始接他的孩子，而他没有将其添加到日历中。因此，他拒绝会议邀请。

不是结束操作，而是根据反馈来学习。当艾伦（Alan）说他这次无法做到这一点时，代理商会使用此新约束数据自动重新评估可用性。代理商选择了一个新的会议时间，并向营销团队重新邀请邀请。它在下午1:00选择星期三，艾伦可以做到这一点。

4。代理自动执行任务。

在此时间表准备过程中，AI代理人自行执行。想想所有可能触及的工具或系统来处理此请求：

Google日历或Outlook检查可用性。 松懈或电子邮件与营销团队进行通信。 放大或团队建立会议室。 CRM工具（例如HubSpot）来记录团队互动。

代理不仅提供日期和时间列表；它正在处理整个调度过程。

通过通过API调用功能和数据，代理与其他软件进行交互，以实现其目标而无需人工干预。根据目标的复杂性，代理人甚至可能采取“主动”，并决定完成工作需要哪些外部工具并相应地设置集成。

5。代理人记住并根据上下文进行调整。

现在，设置并忘记它非常容易。会议是安排的，团队很高兴，事情进展顺利。但是，代理AI可以继续其工作，以帮助确保完成任务的长期成功。

并非每个AI代理都有长期记忆和上下文意识。但是在那些这样做的事情中，他们可以随着时间的推移使用这些信息来帮助您的营销团队做出更好的决定。

例如，这个调度代理可以记住艾伦的日托需求，并随着几周的过去而存储历史会议模式。它可以将数据应用于未来的调度需求。

在AI的话语中，您是不再运行“无状态”操作，其中AI一次只能处理一个提示。相反，代理将模式数据存储在长期内存框架中，例如以后的召回。一些代理甚至包括情节记忆，这些记忆记得每个用户的过去互动（例如，艾伦的日托需求）。

6。代理人学习，适应和自我纠正。

随着时间的流逝，AI代理会完善自己的过程以确立更高的效率。对于我们的安排AI，它将监视会议并收集其他反馈以推荐调整。

它可以跟踪哪些时间获得最高的接受率或会议重新安排的次数，并随着时间的流逝而完善其逻辑。这镜像（RLHF），但通过自适应学习模型更接近实时优化。

然后，AI提高了预测最佳会议时间以减少冲突和优化效率的能力。它从“错误”和自我纠正中学到下次做得更好。 7。代理合作者与其他代理商一起吃饭。

在我们的调度示例中，一个AI代理可能就足够了。但是，调度代理可能会遇到其他AI代理，例如处理电子邮件回复或管理项目截止日期的AI代理。

多机构系统（MAS）需要两个或多个代理之间的合作，才能完成一个共同的目标，就像人类团队一样。这些代理通常使用结构化的坐标框架互相聊天。

随着AI更深入地整合到公司的工作流程中，我认为我们会看到更多的AI代理商在MAS中委派和协商任务的机会。

我什么时候使用AI代理？

AI代理商为任何企业提供了巨大的权力和机会。但是，您还需要考虑要如何应用该功能以及安装了哪些保障措施来监视和调整Agesic AI的使用。

要探索这个想法，是数字化转型咨询公司的首席运营官，分享了他对代理AI C的细分出现。

“第一个考虑因素之一是任务复杂性和范围。

“另一个至关重要的因素是您从AI代理那里需要的自治水平。一些AI解决方案需要独立运行，而其他人则是与人类用户一起使用的决策支持工具。AI的适应性和学习能力也很重要，” Berger补充说。

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“如果问题需要持续学习和完善，您将需要一个具有自学习能力的模型。另一方面，基于规则的预定系统可能就足够了。”

Berger确保强调人类在代理AI中的作用。他说：“您应该始终考虑决策透明度和合规性，尤其是在受管制行业中。” “如果需要审核AI生成的建议，像财务预测一样，系统必须提供可解释的产出。”

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