代理AI：人工智能的下一个前沿

代理AI代表了人工智能的重大飞跃，利用复杂的推理和迭代规划自主解决复杂的多步骤问题。根据NVIDIA博客，代理AI连接企业数据，提高了各个行业的生产力和运营效率。

理解代理AI

代理AI的出现标志着AI的新篇章，它超越了依赖生成性AI进行单次交互响应的传统AI聊天机器人。通过从多个来源摄取大量数据，代理AI系统独立分析挑战，制定策略，并执行如供应链优化和网络安全漏洞分析等任务。

代理AI的工作原理

代理AI通过四个步骤来运作：

1. 感知：AI代理从各种来源收集和处理数据，提取有意义的特征并识别相关实体。
2. 推理：一个大型语言模型作为协调者，生成解决方案并协调特定功能的专用模型。
3. 行动：通过API与外部工具集成，代理AI根据制订的计划执行任务，并内置有准确性的防护措施。
4. 学习：通过反馈循环或“数据飞轮”，代理AI不断改进，将交互数据反馈回系统中。

利用企业数据推动代理AI

生成性AI通过将大量数据转化为可操作的知识改变组织。代理AI通过加速AI查询引擎访问多样数据，在此基础上构建。诸如检索增强生成（RAG）等技术使AI能够接触更广泛的数据源，创建一个数据飞轮以优化模型并提高效能。

代理AI的应用

代理AI的应用广泛，从简单的内容创作到企业软件中的复杂协调。在客户服务中，AI代理增强自助服务能力，缩短响应时间并提高满意度。在内容创作中，它们通过自动化个性化营销内容生成来为营销人员节省时间。

在医疗保健中，AI代理通过从大量数据中提炼关键信息，自动化行政任务，并为患者提供24/7支持来协助医生。在软件工程中，AI代理自动化重复的编码任务，预计到2030年可以解放多达30%的工作时间。

开始使用代理AI

代理AI具有提高生产力和变革组织运营的潜力。NVIDIA提供了像NIM Agent Blueprints这样的工具，以加速生成性AI驱动应用程序的采用。这些资源包括示例应用、参考代码和全面的文档，以指导企业构建自己的AI代理。