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在Salesforce AI研究中，一组参考指标，限制和模型，用于开发针对特定业务Haches优化的代理和应用程序。
来源:OSP网站大数据新闻Salesforce AI Research 公布了创建企业通用智能 (EGI) 的方法。目标是开发业务优化的人工智能，能够在复杂的场景中可靠地执行并与现有系统集成。
通用企业智能研究人员强调，智能体不仅仅是大型语言模型 (LLM)，而是由四个组件组成的复杂系统。
- 内存。允许代理存储最佳实践、政策、客户数据和之前交互等信息。
- 大脑。负责推理、规划行动和协调流程。
- 执行器。执行“大脑”计划的行动。
- 界面。通过语言、音频、视频等方式与人们进行交流。
“大脑”和“执行器”依赖于大型动作模型 (xLAM) - 受过训练以在特定环境中执行任务的 LLM 的专门版本。
Salesforce 并不将自主代理视为人员的替代品，而是将其视为人员能力的“放大器”。
在一个简单的场景中，一个人直接使用几个适合解决他的问题的人工智能代理。更复杂的是，他有一个个人人工智能助理，一个“编排者”，独立使用许多代理，适应一个人的喜好和工作方式。
关键问题之一是“智力参差不齐”，即人工智能可以成功地处理复杂的任务，但有时却无法处理人类可以轻松解决的简单任务。为了演示这个问题，Salesforce AI Research 创建了一个包含 225 个基本逻辑问题的 SIMPLE 数据集。其中之一是经典狼、山羊和卷心菜问题的稍微修改版本，其中允许您将三种不同的物体带入船上。在简单版本中，船可以一次携带三件物品。然而，诸如 ChatGPT-o1 之类的现代模型仍然通过忽略修改后的条件来提供经典解决方案。