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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。
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。
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
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。
你所需要的只是流动性：一种具有流动性的生成代理 AI 系统的去中心化方法
摘要 — 在本文中，我们提出了一场数字经济革命，为人工智能代理配备链上可编程金融流动性的自主权，将它们变成真正的一流数字公民。这种新型人工智能代理被称为 ALI 代理（人工智能代理），它们不仅拥有自己的原生货币供应，而且还开创了新的价值创造机制。这些机制使它们能够无缝地与彼此的微观经济互动，以无需许可和无需信任的方式随意进入和退出。ALI 代理天生就具有流动性，因为它们本质上拥有金融价值，并且可以在数字经济中交易和交换该价值以换取其他形式的价值。当前人工智能系统的集中化限制了人工智能技术的可扩展性、灵活性以及道德和透明治理，扼杀了公平全球进步所必需的道德和政治想象力。这种权利被剥夺还延伸到人工智能资源（训练数据、计算基础设施和财务奖励）的基本所有权，而这些资源仍掌握在少数人手中，使广大民众无法享受人工智能创新的真正好处。此外，这些系统往往控制着叙事，提倡经过净化的言论和互动，以支持让少数人受益、剥削多数人的商业模式。这种系统性失衡剥夺了广大社区的创造者和用户，而他们的贡献对于人工智能网络的增长和价值至关重要。人工智能行业的控制集中有可能造成技术所有者和全球人口之间的权力严重失衡。集中化的人工智能系统可能会改变市场行为，将财富和影响力集中在少数群体手中，在影响全球人民的人工智能技术上建立主导地位。这可能会导致对不同文化的剥削和抹杀，因为统一的解决方案被普遍应用，而不考虑当地的身份和需求。通过基于代理的建模，我们展示了这个去中心化平台的有效性，分析了 ALI 代理在代币经济中的交互以及债券曲线提供的动态定价机制。这些模拟证实了我们的去中心化方法提高了 AI 代理的运营效率，并确保了更加民主、包容和可持续的数字未来。本文不仅提出了前所未有的变革性技术的整合，还呼吁彻底重新构想我们的伦理、道德和金融框架，倡导去中心化的转变，赋予全人类权力，而不仅仅是技术精英，预示着一个服务和造福全人类的 AI 新时代。
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/。
联合行动中的代理意识：对We的批判性审查 -
代理意识是指控制自愿行动及其影响的经验。对We-Agention的概念越来越感兴趣，在这种概念中，个人的代理意识被集体代理经验所取代。这种独特的代理状态的存在将对人类责任产生深远的影响，因此需要进一步审查。在本文中，我们回顾了我们的机构的概念，并检查证据是否支持。我们认为，这个概念需要乘以与联合行动相关的假设代理状态，从而最终以一种纠缠的现象学，而在与现有证据进行权衡时似乎有些投机。鉴于这种情况，我们建议应放弃威机构的概念，以支持联合行动中的代理意识更简约的框架。
GenAI能为印度带来多少生产力
技术突破令人瞠目结舌。我们已迅速从自动完成的聊天机器人转向能够产生可信的、像人类一样的“思维链”（CoT）的推理机器，以找到复杂问题的解决方案。如今，多模态大型语言模型（LLM）可以无缝处理文本、音频、图像和视频。像 Agentic AI 这样的新兴趋势正在使自主实体能够采取行动。新硬件平台和新 AI 加速器的发展确保了计算能力能够支持日益复杂的模型，这些模型甚至拥有一万亿个参数和突破性的效率。
企业专用 AI 代理兑现 Gen AI 承诺
因此，我们有充分的理由以客观的态度看待生成式人工智能现象，但它对企业的根本好处尚未在经济中得到广泛或充分的利用。企业专用的，即定制的私有生成式人工智能，也称为代理式人工智能，可以通过使用透明、可访问的来源和可验证的结果来改进，以实现更高的准确性。这种形式通过对来自特定业务领域的精炼数据进行训练，可以增强专注于特定领域并产生情境敏感结果的能力。代理式实施允许在更复杂和更复杂的场景中扩展用例。