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代理AI服务
ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。 ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。 iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。 这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。
利用主动，道德t
在以前所未有的数字复杂性为标志的时代中，赛景观景观正在以惊人的速度发展，挑战了传统的防御范式。高级持续威胁（APTS）揭示了常规安全措施中的内在漏洞，并强调了迫切需要对连续，适应性和积极主动的策略，这些策略将人类的洞察力与尖端的AI技术无缝整合在一起。本手稿探讨了代理AI和Frontier AI的融合如何通过重新建立网络框架（例如网络杀戮链），增强威胁性智能过程以及将强大的道德治理嵌入在AU的响应系统中。借鉴了现实世界的数据和前瞻性观点，我们研究了实时监控，自动化事件响应以及永久学习在锻造稳定，动态的防御生态系统中的作用。我们的愿景是将技术创新与坚定不移的道德监督协调，以确保促进AI-Drienden的安全解决方案坚持公平，透明和问责制的核心人类价值，同时反对新兴的网络威胁。
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
开始使用Agent AI
Lahiru Fernando是全球公认的自动化和人工智能专家，经验超过13年。作为UIPATH MVP和AI大使，他专门设计智能自动化和AI解决方案来改变业务流程。Lahiru经常参加国际活动，热衷于促进代理AI的未来，并授权组织创新。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
2025 UIPATH代理AI报告
企业AI，尤其是生成AI（Genai）的承诺达到了一个拐点。在过去几年中，对这项技术的需求激增，但Genai作为独立技术的应用和价值可能已经平稳。大型语言模型（LLMS）对于内容创建可能很有用，但其能够为工人提供可行的情报，与其他业务应用程序和系统集成，并确保治理，安全和信任的能力有限。这些并发症清楚地表明，尽管AI正在迅速改变业务，但需要进一步的发展才能产生有意义的影响。输入代理时代，AI代理，自动化和人员合并以执行更复杂的自动业务工作流程。但是，这个新时代的新时代将如何改变企业？是否准备好了业务劳动力？
超自然时代的代理AI
本文讨论了有关代理AI的超自然的背景中发生的变化。在讨论AI作为代理的体现中，对自治和决策AI系统的增长进行了解决，该机构使行业能够以人为最少的干扰或帮助。对超自动生态系统中代理AI的分析对应于以下目标：AI的角色和应用，实施解决方案时出现的主要问题以及道德方面。物流，制造业和能源的案例示例采用定量和定性分析来证明技术在提高生产率，降低运营费用并改善决策方面的好处。的确，人们对诸如较短的交付时间和增强可持续发展等收益引起了人们的关注，但缺点包括算法开放性和失业损失。基于对平衡部署的分析，本文呼吁征求解决增长和社会接受问题的道德原则和政策。
代理AI：人工智能自主决策系统的综合框架
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。862-880，文章ID：IJCET_16_01_069在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue=1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_069©iaeme Publication