详细内容或原文请订阅后点击阅览
代理AI：自学路线图
构建可以自动计划，推理和行动的AI系统的综合指南 - 从基本的使用工具代理到复杂的多代理协作。
来源:KDnuggets简介
从反应性到主动的AI的演变代表了自大语言模型出现以来人工智能中最重要的转变之一。尽管Chatgpt和类似系统对用户提示做出了出色的响应，但它们仍然具有反应性 - 在采取行动之前等待人类输入。相比之下，代理AI系统可以设定目标，制定计划并以最少的人类监督执行复杂的任务。
此转换远远超出了现有AI功能的增量改进。代理系统可以通过提出问题，搜索信息和综合发现来进行研究。他们可以通过了解要求，实施解决方案和测试结果来编写和调试代码。他们可以通过监视系统，检测问题并自动实施修复来管理工作流程。
对于开发人员和AI从业人员来说，代理AI既代表机会，也代表了一系列新的挑战。构建这些系统需要了解如何设计面向目标的行为，实施计划算法，管理长期运行的任务并协调多个AI组件。
该路线图提供了一种结构化的方法来开发代理AI专业知识。您将学习构建可以推论复杂问题，有效使用工具并与其他代理商或人类用户协调的系统。重点仍然是实用的：创建可以证明自主能力的工作系统，同时保持适当的人类监督。
第1部分：了解代理AI
是什么使AI“代理”
传统的AI系统在模式识别和响应生成方面表现出色 - 它们根据学习模式分析输入并产生输出。代理AI系统增加了面向目标的行为，自主决策以及采取行动追求目标的能力。
面向目标的操作 自主决策 环境互动 自适应行为