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新浪潮：代理AI
这些材料已由美国银行研究所（Bank of America Institute）准备，仅出于一般信息目的提供给您。在这些材料参考银行数据的范围内，此类材料并非旨在反思或指示，也不应依靠美国银行的运营，财务状况或绩效结果。美国银行研究所是一个智囊团，致力于发现推动商业和社会向前发展的强大见解。利用来自银行和世界各地的数据和资源，该研究所提供了有关经济，可持续性和全球转型的重要原始观点。除非另有明确说明，否则此处表达的任何观点或意见仅是美国银行研究所和所列出的任何个人作者，并且不是BOFA全球研究部或美国银行公司的任何其他分支机构或其分支机构和其附属公司和/或子公司（美国银行）的产物。这些材料中的观点可能与美国银行全球研究部或美国银行其他部门或美国部门所表达的观点和意见有所不同。已从认为可靠的消息来源获得了信息，但美国银行并不保证其完整性或准确性。这些材料对任何产品或服务的可持续性没有任何要求。对可持续性的任何讨论都受到本文规定的限制。观点和估计构成了这些材料之日起的判断，并且可能会更改，恕不另行通知。版权所有2025美国银行公司。本文所表达的观点不应被解释为任何特定人的个人投资建议，也不旨在作为特定人的特定证券，金融工具，策略或银行服务的建议。该材料不构成任何人或代表美国银行或代表任何人购买或出售任何安全或金融工具或从事任何银行服务的要约或邀请。这些材料中的任何内容构成了投资，法律，会计或税收建议。保留所有权利。
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
Jet.AI 推出用于私人飞机预订的“Ava” Agentic AI 模型
以及 Jet.AI 预测的未来结果。非历史性的陈述是 1933 年《证券法》第 27A 条和 1934 年《证券交易法》第 21E 条所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及未来事件或我们未来的业绩或未来财务状况。这些前瞻性陈述不是历史事实，而是基于对我们公司、我们的行业、我们的信念和我们的假设的当前预期、估计和预测。这些前瞻性陈述通常由“相信”、“预测”、“期望”、“预期”、“估计”、“打算”、“战略”、“未来”、“机会”、“计划”、“可能”、“应该”、“将”、“将”、“将会”、“将继续”、“可能导致”等词语以及类似表达或这些术语的否定或其他类似表达来识别，但没有这些词并不意味着陈述不是前瞻性的。前瞻性陈述是基于当前预期和假设对未来事件做出的预测、预计和其他陈述，因此，这些陈述受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与预期结果存在重大差异。因此，在依赖前瞻性陈述时必须谨慎，这些陈述仅代表其作出之日的观点。可能导致实际结果与前瞻性陈述中明示或暗示的结果存在重大差异的因素可在公司最新的 10-K 表年度报告、2024 年 6 月 27 日提交并于 2024 年 7 月 11 日修订的 S-4 表注册声明、2024 年 9 月 3 日提交并修订的 S-1 表注册声明以及公司向美国证券交易委员会提交的后续报告中找到，因为这些因素可能会在公司向美国证券交易委员会提交的定期文件中不时更新，这些文件可在美国证券交易委员会网站 www.sec.gov 上查阅。这些文件识别并解决了可能导致实际事件和结果与前瞻性陈述中所述的存在重大差异的其他重要风险和不确定性。
大语模型时代的建筑代理系统
建立可以推理，适应和与环境互动的智能自治系统一直是人工智能的长期目标。本文通过深度学习革命探索了代理系统的演变，从强化学习到现代大型语言模型（LLM），重点关注创建可靠的自主媒介所需的关键组成部分。首先，我们解决了深度强化学习（RL）中泛化的基本挑战，引入了一个系统的框架，用于评估和改善学习政治在环境中的掌握方式转移的方式。在此基础上，我们提出了事后的任务Relabeling（HTR），这是一种新颖的方法，它使Meta-RL算法能够在稀疏的奖励环境中学习适应策略，而无需在培训期间需要密集的奖励信号。最后，我们解决了使用大型语言模型建立可靠代理的新兴挑战。LLMS展示了前所未有的推理能力，但它们作为自主代理的有效性受其架构中的基本限制的限制 - 最值得注意的是，他们的无状态性质和固定上下文窗口。我们提出了一个由操作系统启发的框架，使LLMS能够管理自己的内存和状态，介绍虚拟上下文管理和自我指导的内存操作等概念。模因表明，通过将LLM视为一个新的计算基本单位 - 类似于CPU是传统操作系统中的基本单位 - 我们可以构建更可靠和有能力的自主剂。一起，这些系统追踪了代理AI系统的演变，并提供了创建更可靠和有能力的自主代理的关键构建块。通过解决概括，适应和内存管理方面的核心挑战，本文为工程设计下一代的AI系统建立了基础，该系统可以有效地推理并与世界互动。
LTIMindtree 宣布与 Voicing.AI 建立合作伙伴关系并进行战略投资，Voicing.AI 是一款用于客户参与流程的 Agentic AI 解决方案
新泽西州沃伦、印度孟买 – 2024 年 12 月 4 日：LTIMindtree USA Inc. 是全球技术咨询和数字解决方案公司 LTIMindtree [NSE: LTIM, BSE: 540005] 的全资子公司，该公司宣布建立合作伙伴关系，包括对下一代初创公司 Voicing.AI 进行战略投资。此次合作符合 LTIMindtree 的战略，即 AI 无处不在、万物为 AI、AI 为人人。Voicing.AI 的专有技术为 20 多种语言带来了类似人类的语音功能，具有对话、上下文和情感智能，通常被称为“代理 AI”。LTIMindtree 旨在利用 AI 主导的平台重塑业务流程的未来。这将使他们的客户能够优化成本、降低风险、增强用户体验、解决收入流失问题并增加追加销售机会。 LTIMindtree 将帮助客户将 Voicing.AI 与他们的自定义工具、知识库（结构化或非结构化）、CRM 系统以及领先的呼叫管理平台和系统相结合。Agentic AI 技术完全符合 SOC2、HIPAA 和多层数据安全协议。您可以在此处观看演示视频。LTIMindtree 首席执行官兼董事总经理 Debashis Chatterjee 表示：“我们对 Voicing.AI 的投资旨在重新定义企业如何通过智能自动化和人工智能与客户互动。此次合作和投资不仅凸显了我们对创新的承诺，而且还确保 LTIMindtree 能够抢占先机，利用平台运营中预期的颠覆性变革。”“Voicing.AI 通过推动新的收入增长、个性化客户联系以及促进企业与客户之间的人性化对话，从根本上颠覆了庞大的客户参与市场。 “LTIMindtree 为我们展示了这一负责任的 AI 转型的高度集中的全面愿景，我们很高兴与他们合作，”Voicing.AI 联合创始人 Abhi Kumar 表示。“随着越来越多的企业寻求实现平台运营自动化，我们期待与 LTIMindtree 的全球客户合作，满足日益增长的需求。”关于 LTIMindtree：LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术，帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新和实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，帮助在融合的世界中推动卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro 集团旗下的一家公司，拥有来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业专业人士，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。如需了解更多信息，请访问https://www.ltimindtree.com/。
用于简化标题和摘要筛选的代理 AI
利用置信度分数的一个关键挑战是，当提示提供置信度分数时，LLM 会表现出过度自信。Wei 等人(2024) 在他们的 SimpleQA 基准中证明了这种现象，观察到各种前沿 LLM（包括 GPT-4 和 Claude）都存在一致的过度自信。这种固有的局限性强调了仔细解释 LLM 生成的置信度分数的必要性。直接使用原始置信度分数作为人工审查的阈值可能不是最佳选择。Wei 等人(2024) 还发现，利用 LLM 的随机性来确定置信度作为答案频率的衡量标准可以改善校准，特别是对于较大的前沿模型，但除了 01-preview 之外，仍然表现出过度自信。值得注意的是，两种方法都表现出近似单调的关系，这可能表明重新校准是产生校准概率的潜在途径。
预测性 AIOps 中的 Agentic AI
摘要 Agentic 人工智能 (AI) 与预测性 AIOps（IT 运营的人工智能）的集成正在彻底改变 IT 系统的管理，显著提高 IT 的自主性和性能 (Smith & Johnson，2023)。本文探讨了 Agentic AI 在赋能 AIOps 平台主动预测、识别和解决系统问题方面的潜力。通过利用预测分析和机器学习，AIOps 不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少停机时间并支持复杂 IT 环境中的自主决策 (Lee 等人，2022)。我们研究了 Agentic AI 在改善性能指标、优化资源分配和减少对关键系统操作中人为干预的依赖方面发挥的关键作用 (Garcia & Patel，2024)。此外，本研究还探讨了对 IT 基础设施可扩展性、长期弹性以及向自治系统演进的影响 (Chen，2023)。研究结果强调了 Agentic AI 对未来 IT 运营的变革性影响，展示了其促进更高水平的自动化和运营智能的潜力。关键词：Agentic AI、预测性 AIOps、IT 自主性、异常检测、资源优化、主动问题解决、自主决策、IT 运营管理、风险管理、IT 基础设施中的 AI。简介 AI 优化的运营尤其引人注目，因为它们发现了以前无法想象的可能性，这些可能性根本不需要，但对于将 IT 运营提升到新的水平是根本必要的 (Compagnucci & Kasyanov, 2023)。帮助催生此类系统的 AIOps 系统已成为卓越的计算机化系统，可同时促进和整合大规模 IT 管理和业务运营。该领域最新的实现之一是引入 Agentic AI 系统——能够做出决策的自主系统，可以从信息中学习并无需帮助即可适应新环境 (Lee & Patel, 2023)。被归类为 Agentic 的 AI 系统已被预测为一种系统，它通过实时分析环境来预测环境中的问题，并在问题升级之前处理这些问题，同时减少 IT 系统运行的成本影响和停机时间，从而为 IT 业务的运营带来完全不同的范式转变 (Chen, 2024)。本文旨在分析 Agentic AI 在预测性 AIOps 背景下提高 IT 自给自足和效率方面的作用。我们还将重点关注异常检测和预防问题以及与其使用相关的资源优化挑战。此外，还将探讨在组织中使用此类系统的道德问题和风险管理的界限 (Smith, 2023)。技术进步带来的改进，特别是通过 - 在文献综述中结合 Agentic AI 预测性 AIOps 使流程变得更容易
Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
从RPA到APA的旅程：拥抱代理过程自动化
领先的医疗保健组织，美国宾夕法尼亚州匹兹堡摘要：自动化技术的加快增长导致从机器人过程自动化（RPA）转变为代理过程自动化（APA）。RPA使组织能够自动化重复性，基于规则的任务，推动效率和节省成本。但是，RPA的局限性（例如对结构化输入和预定义规则的依赖）导致了APA的出现。这种更聪明，自适应的自动化方法结合了机器学习和人工智能等认知能力，提供了一系列好处。APA处理非结构化数据及其学习能力随着时间的推移的能力，使其成为自动化景观中的强大工具。此过渡标志着迈出了更具动态，上下文感知的自动化模型的重要一步，该模型可以独立地分析数据，做出决策并执行复杂的任务而无需人工干预，灌输对其能力的信心[1]。本文探讨了RPA和APA之间的关键区别，重点是APA如何通过其代理特性增强自动化局势。它研究了这一转变对组织的含义，包括增加可伸缩性的潜力，减少对人类监督的依赖以及在管理非结构化数据和不断发展的业务流程方面的灵活性。通过拥抱APA，企业可以在快速变化的技术环境中释放创新和韧性的新机会[1]。然而，尽管取得了广泛的成功，但RPA并非没有其局限性[1]。从RPA到APA的旅程代表了组织如何使用过程自动化的技术演变和战略转变。关键字：代理流程自动化（APA），机器人过程自动化（RPA），自动化演变，认知自动化，AI-wired流程1。简介对运营效率，降低成本和服务提供的改善的需求不断增长，在过去十年中，自动化技术取得了重大进步。其中，机器人过程自动化（RPA）发挥了核心作用，使组织能够自动化重复性的基于规则的任务，该任务以前需要人类干预。通过模仿人类与数字系统的互动，RPA使企业能够简化工作流程，减少错误并加速流程，尤其是在金融，医疗保健和制造等领域。它主要在结构化数据和预定义的规则上运行，从而使其在处理复杂，非结构化任务或适应动态业务环境方面的有效性降低。