什么是 AI 智能体开发？

AI 智能体开发是创建 AI 智能体的过程。这包括设计、构建、训练、测试和部署 agentic AI。

企业可以选择从头开始构建 AI 智能体。这使得企业能够完全控制智能体架构和功能。企业还可以根据自己的用例和业务需求定制智能体系统，并为特定任务定制 agentic AI。另一方面，从零开始构建 AI 智能体需要大量人工智能、机器学习和软件开发方面的专业知识。此外，还可能代价高昂。

一种更快捷、更具可扩展性的方法是使用 AI 智能体框架，特别是对于初学者而言。作为人工智能驱动智能体的基础结构，这些软件平台具有内置功能，有助于简化智能体开发流程，包括预定义的架构和模板、任务管理系统以及整合和监控工具。

实施 AI 智能体通常包括以下一系列步骤：

1. 目标设定和范围界定
2. 设计
3. 框架、模型和工具选择
4. 构建
5. 培训
6. 评估
7. 部署和监测

第一步是为 AI 智能体制定明确的目标和范围。以下是一些可以提供帮助的问题：

• 智能体将解决什么问题？
• 智能体需要完成哪些任务？
• AI 智能体需要哪些数据或用户输入？
• 它需要做出哪些决定？
• 决策是自主的吗？还是需要人机回圈方法？
• 用户是谁？他们将如何使用这个 AI 系统？

这些问题的答案有助于指导设计步骤。

智能体蓝图是在设计阶段起草的。该蓝图涵盖了架构、工作流、整合和体验。

对于简单的功能，例如客户支持智能体实时跟踪订单并为客户提供状态更新，单智能体架构可能就足够了。但对于复杂的任务，多智能体系统可能更合适。例如，在医疗保健领域，多智能体系统可以自动执行复杂的药物开发工作流，其中单智能体用于深入了解化合物库和总结医学研究，另一个生成式 AI 智能体用于生成新的分子设计。

架构有助于确定正确的 AI 智能体及其组件。架构还有助于制定智能体工作流，包括边缘案例和错误场景。对于多智能体生态系统，必须考虑通信协议、编排和协作策略。

如果智能体要直接与用户互动，则企业可以选择类似于聊天机器人的 AI 助手界面，例如 OpenAI 的 ChatGPT。智能体还需要制定与其他平台集成的计划，并考虑调用工具以访问应用程序编程接口 (API)、外部插件、客户数据和其他数据源，以便进行实时信息处理和动态决策。

设计完成后，下一阶段是选择正确的框架、AI 模型和其他相关的 AI 工具或库。

组织可以使用 Python 或 JavaScript 等编程语言自行构建智能体。对于采用智能体框架的用户，一些常见的选择包括开源框架，如 BeeAI、CrewAI、LangChain、LangGraph 以及 Microsoft 的 AutoGen 和 Semantic Kernel 软件开发工具包 ( SDK )。

要使机器学习算法或大型语言模型 (LLM) 与 AI 智能体的功能和任务相一致，模型选择至关重要。公司还可能会研究专门的工具，例如检索增强生成 (RAG) 系统或 PyTorch、scikit-learn 和 TensorFlow 等库，以进一步增强他们的 AI 智能体。

构建阶段是智能体开发操作发生的地方。为了避免不堪重负，企业可以采用模块化方法，单独制作每个组件，然后将它们组合成一个有效的 AI 智能体。这种模块化策略还便于维护，因为对每个部分的改动只会对整个智能体系统产生最小的影响。

除了构建 AI 智能体本身之外，组织在开发 agentic AI 时还必须考虑以下因素：

• 效率：AI 智能体必须快速处理数据、做出决策、执行操作并生成响应。
• 可扩展性：智能体必须足够强大，才能处理不断增长的数据量，而不会降低性能。
• 安全性：结合访问控制、身份验证和加密等安全防护措施，有助于防止对抗性攻击以及未经授权的访问和交互。

模型训练需要 AI 模型从与智能体的功能和操作相关的示例任务训练数据集中学习。这是一个迭代过程，包括准备数据集，在这些数据上运行模型、通过损失或奖励信号衡量其性能，以及调整模型参数以改进未来的预测。

从头开始训练机器学习模型可能耗时长、成本高且耗费资源。公司可能更倾向于使用预训练模型，并根据特定于 AI 智能体任务的数据集对其微调。

AI 智能体评估是对 AI 智能体进行测试和验证的过程，以确保其实现目标并按预期运行。这需要一个不同于训练数据集的测试或验证数据集，其多样性足以涵盖所有可能的测试案例并反映真实世界的场景。

在沙盒或模拟环境中进行测试，有助于在将智能体部署给真实用户之前，及早发现性能改进点，并识别任何安全问题和伦理风险。

与LLM 基准测试类似，AI 智能体也有一套评估指标。常见的包括成功率或任务完成率、错误率和延迟等功能指标，以及偏见、公平性分数和提示注入漏洞等伦理指标。与用户交互的智能体和机器人则会根据其对话流畅度、参与度和用户满意度得分进行评估。

在评估指标并分析测试结果后，智能体开发团队可以继续调试算法、修改智能体架构、完善逻辑和优化性能。

最后阶段需要将智能体系统部署到实时生产环境中，客户可以在其中与 AI 智能体进行交互并使用 AI 智能体。该阶段还包括持续监控，这对于跟踪和提升智能体性能、确保其适应新情况和挑战至关重要。

Amazon Bedrock AgentCore 和 IBM watsonx.ai 等平台有助于自动化智能体的部署和监控。例如，借助 watsonx.ai，开发人员可以利用一键部署和跟踪功能来实现可观测性。