用于理解人工智能代理的“TACO”框架

作者：Swami Chandrasekaran，KPMG。

作者：Swami Chandrasekaran，KPMG。

AI 代理系统代表了企业 AI 的转型，从被动信息检索转向主动执行和决策。代理系统不仅检索和回答查询，还使用工具采取行动。

它们使用工具采取行动。

它们支持自主规划、推理和采取行动，动态适应不断变化的业务目标。在人工监督下（包括内部和外部），AI 代理充当合作伙伴，执行工作流，做出实时决策并推动业务成果。

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与更简单的生成模型不同，AI 代理可以协调复杂的任务，管理跨应用程序工作流以及其他 AI 代理和人类操作员之间的协作交互。

通过 T.A.C.O. 框架了解 AI 代理系统

通过 T.A.C.O. 框架了解 AI 代理系统

随着 AI 代理系统的发展，一个结构化的框架对于理解和根据其功能对其进行分类至关重要。我们可以通过检查它们实现的目标的复杂性、所需的规划深度以及所涉及的协调和编排水平来查看和评估它们。

为了理解这些变化，我提出了 TACO 框架 - 将代理分为四种主要类型：任务执行者、自动化者、协作者和编排者。每种类型都利用相同的基础工具和功能 - 目标解释、推理引擎（使用包括 LLM 在内的高级模型）、内存、工具和编排 - 但在目标规划、执行和复杂性方面有所不同。

TACO 任务执行者、自动化者、协作者和协调者

TACO 框架，KPMG，2025 年 – 经许可在此使用。

TACO 框架，KPMG，2025 年 – 经许可在此使用。

四种主要类型的 AI 代理

四种主要类型的 AI 代理 任务执行者 单一目标 自动化者 协作者 AI 队友