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?? 本文將帶您快速瀏覽這份重磅報告的核心亮點(diǎn)。 什么是AI Agent？ 它是一個旨在通過感知環(huán)境并利用工具采取行動實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的應(yīng)用程序。Agent的核心在于其推理、邏輯以及訪問外部信息的能力。Agent的架構(gòu)包含三個基本要素：模型（Model）、工具（Model）和編排層（Orchestration layer）。 將AI Agent從概念驗(yàn)證階段推向生產(chǎn)環(huán)境并非不容易。報告引入了“Agent Ops”（Agent Operations）的概念。Agent Ops是指在生產(chǎn)環(huán)境中管理、監(jiān)控、評估和優(yōu)化自主人工智能體的一套工具和實(shí)踐，類似傳統(tǒng)的DevOps（開發(fā)運(yùn)維）或MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維），但專門針對AI agent的獨(dú)特需求。  圖：DevOps、MLOps與AgentOps的關(guān)系 衡量與優(yōu)化：Agent的成功指標(biāo)與評估 Agent的成功需要通過明確的指標(biāo)來衡量。報告強(qiáng)調(diào)了Agent特有的評估方法： 1、評估Agent能力：考察Agent理解指令、邏輯推理等核心能力，可以參考公開基準(zhǔn)測試。 2、評估軌跡與工具使用：分析Agent解決問題的步驟，包括工具選擇、策略和效率。這對于調(diào)試和優(yōu)化Agent至關(guān)重要，可以通過精確匹配、順序匹配、任意順序匹配、精確率、召回率等指標(biāo)進(jìn)行自動化評估。 3、評估最終響應(yīng)：評估Agent最終輸出的質(zhì)量、相關(guān)性和正確性?？梢允褂米詣踊u估器（如LLM作為評判者）或人工評估。 報告特別指出，自動化評估是提高效率的關(guān)鍵，但人工評估（Human-in-the-Loop）同樣不可或缺。  表：自動化Agent評估方法的優(yōu)劣勢對比 協(xié)同的力量：多Agent系統(tǒng) 報告深入探討了多Agent架構(gòu)，即多個專業(yè)Agent協(xié)同工作以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)。這就像一個專家團(tuán)隊(duì)，每個成員負(fù)責(zé)特定領(lǐng)域，共同解決問題。 多Agent系統(tǒng)相比單一Agent系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢：增強(qiáng)準(zhǔn)確性（比如Agent間可相互驗(yàn)證）、提高效率（比如Agent可并行工作）、更好地處理復(fù)雜任務(wù)（比如可以將大任務(wù)分解）、增強(qiáng)可擴(kuò)展性(可輕松添加更多Agent）、提高容錯性（類似魯棒性原理，單個Agent失敗不影響整體）、減少幻覺和偏差（可結(jié)合多Agent視角） 報告介紹了多Agent系統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式，如順序型、層級型、協(xié)作型、競爭型等，并討論了多Agent系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)（如任務(wù)溝通、任務(wù)分配、協(xié)調(diào)推理等）及評估方法。  圖：不同的多Agent拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖 RAG的演進(jìn)：Agentic RAG Agentic RAG（Agentic Retrieval-Augmented Generation）是RAG（檢索增強(qiáng)生成）的重要演進(jìn)。傳統(tǒng)的RAG依賴靜態(tài)檢索，難以處理模糊、多步驟或多視角的查詢。Agentic RAG則可以通過迭代推理主動優(yōu)化搜索，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、可解釋和適應(yīng)性強(qiáng)的響應(yīng)。 報告強(qiáng)調(diào)，優(yōu)化底層搜索是Agentic RAG的基礎(chǔ)，并列舉了提升搜索性能的關(guān)鍵技術(shù)。  圖：Agentic RAG示意圖 Agent在企業(yè)中的應(yīng)用 Agent正在改變企業(yè)的工作方式，提升員工生產(chǎn)力并實(shí)現(xiàn)自動化。未來的知識工作者將成為“Agent管理者”，協(xié)調(diào)、監(jiān)控和管理Agent團(tuán)隊(duì)。報告區(qū)分了兩類企業(yè)Agent： 1、“助手”型Agent：與用戶互動，執(zhí)行特定任務(wù)并提供結(jié)果（如會議安排、數(shù)據(jù)分析等）。 2、“自動化”型Agent：在后臺運(yùn)行，監(jiān)聽事件，監(jiān)控系統(tǒng)/數(shù)據(jù)變化，并自主決策和行動。   Agent的未來：從Agent到“承包商” 報告提出了一個更高級的概念：“合同式Agent”（Contract adhering agents），旨在解決高風(fēng)險場景下的復(fù)雜任務(wù)。核心思想是通過明確定義Agent與請求者之間的“合同”，精確指定預(yù)期結(jié)果、可驗(yàn)證的規(guī)范，并支持任務(wù)協(xié)商和反饋機(jī)制。這使得Agent能夠根據(jù)合同進(jìn)行自我驗(yàn)證和迭代改進(jìn)。  圖：Agent作為承包商 真實(shí)世界案例：汽車AI中的多Agent架構(gòu) 報告以汽車對話式AI為例，展示了多Agent架構(gòu)在實(shí)際場景中的應(yīng)用。通過導(dǎo)航Agent、媒體搜索Agent、消息撰寫Agent、汽車手冊Agent和通用知識Agent等專業(yè)Agent的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了流暢的車載體驗(yàn)。  圖：汽車AI中應(yīng)用的層級型多Agent模式 |
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