探索代理 AI：从框架到现实世界的实现

代理 AI 代表了人工智能的范式转变，它有多个代理可以合作、自动化和推理，以执行超出人类能力的复杂任务。这个概念正成为各个领域变革性 AI 应用的基石之一。让我们探索从转录中得出的主要见解，剖析像 AutoGen 和多模态检索辅助生成（RAG）管道如何改变利用 AI 的开发者和公司的游戏规则。

正在进行中的基于代理的架构

代理 AI 的崛起：应用设计的新前沿

代理 AI 设想了一个 AI 驱动的代理能够提供更高水平的自动化和复杂性管理的未来。这个范式旨在优化人类与技术之间的互动，在执行多步骤、复杂任务时，提供最小的人类干预。重要的是，代理 AI 并不仅仅局限于简单的人类交互工具，如聊天机器人或单实例决策者，而是朝着多代理协作的方向发展，以解决如科学发现、自治行为（例如，浏览、数据处理）或模块化软件开发等复杂问题。

代理 AI 的优势包括：

1. 灵活、自然的互动： AI 可以智能地理解并执行用自然语言描述的任务。
2. 高自治性的任务执行： 代理在需要最小监督的情况下完成任务。
3. 新颖的软件设计： 模块化架构通过协作的微代理实现长期可扩展性。

例如，新的代理系统能够构建整个软件系统或执行自动化的科学工作流程。早期的展示突出了代理自动化完全新形式的创造力，为艺术、科学和编码生成助手打开了新的途径。

为什么框架重要：剖析 AutoGen

AutoGen 是将代理概念和工作流程转换为真实生产就绪应用的领先工具之一。它整合了多代理协调原则，将模块化与层次结构和反射循环等重复模式结合起来。最初是为自动化机器学习工作流程而构建，现在 AutoGen 已成为更通用的多代理编程的基石。

AutoGen 标准工作流程：

1. 定义 AI 代理： 开发者为特定的代理“角色”进行分类，比如写作者、执行者或审阅者，并指定它们在单步骤或多步骤任务中的动作。
2. 启用对话： 代理与代理之间的沟通是关键，在这里任务被委派，并且后续工作流程将一个代理的结果重定向到另一个的输入。

例如：

• 一个“指挥官”代理可以解释用户任务并将责任委派给各自的下属代理（例如，代码审查、事实验证）。
• 对话模式包括小组协调，其中代理自主讨论依赖关系。

演示代理链进行多级数据解析

模块化协调：复杂的多代理场景

这里宣传了扩展的对话能力：开发者事先规划代理工作，但允许代理有更多自由以无缝互动。每个 AI 组件（代理）都有其独特的编程语法、后端（例如，脚本工具、模型逻辑）和故障保护安全层。

自我修复和预测智能

展示的一个突出特点是代理自动执行错误校正：

• 例如： 假设一个关键的基础软件（缺少的依赖项）导致系统失败。AutoGen 的代理可以独立“重新运行诊断”，识别、恢复任务或使用后备功能重新创建故障组件。

多模态研究助手系统

RAG 的显著扩展横向利用代理管道工作流程。越来越多的知识助手在 AI 增强应用程序下设计，包含：

• 回答多文档查询。 长循环研究辅助代理网格（GRID）控制的单元自主导航更多文档智能设置。

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