摘要：AI 代理通过机器学习不断学习和适应，应用于客户服务、金融等领域。它们由模型、工具和编排层组成，需经历构思、数据处理、设计、部署、监控等生命周期阶段。采用云原生集成和变更管理至关重要。
AI 代理通过机器学习不断学习和适应，应用于客户服务、金融等领域。它们由模型、工具和编排层组成，需经历构思、数据处理、设计、部署、监控等生命周期阶段。采用云原生集成和变更管理至关重要。
译自：AI Agents and Their Life Cycle: What You Should Know
作者：Massimiliano Bianchessi
AI 代理正在改变你的工作方式，影响着从自动化客户互动到金融、医疗保健、零售等行业中的智能决策的所有方面。这些自主系统不再仅仅是实验性技术；它们正成为企业运营的重要组成部分。与遵循静态、确定性规则的传统应用程序不同，AI 代理 不断学习和适应，这使得它们更加强大，但也需要不同的管理方法。
你可能已经在用 AI 驱动的虚拟助手 处理客户咨询和 交易加密货币，或者使用智能代理优化供应链。这些系统有不同的形式：反应型、审议型、混合型、学习型、协作型或完全自主型。每一种都旨在处理特定的任务。
AI 代理的核心是遵循一个连续的循环：它们收集数据，使用机器学习 (ML) 模型分析数据，根据模式做出决策并执行操作，从而不断改进。这种适应能力使它们与传统的软件区分开来，后者除非手动更新，否则保持静态。
不可避免地，实施 AI 代理也意味着在软件开发范式中增加了一个额外的复杂性层，而使用诸如开发者平台等全面、整体的基础设施可以最好地解决和管理这个问题。
广义而言，AI 代理可以被称为一种通过执行特定任务来不断努力实现目标的应用程序或软件。代理具有自主性和主动性，因为它们可以推理和执行动作，无论是遵循明确的指令还是不遵循。只要设定了明确的目标，代理就会利用上下文和可用的工具来实现其最终目标。
与传统的软件（其中特定的输出以因果关系的方式跟随某些输入）相比，AI 代理通过语言模型、工具、编排器和上下文来源来产生定制的、有价值的结果，这些结果（在所有好处中）与业务目标更好地对齐。持续学习、适应和改进是塑造和驱动代理随着时间推移的行为的组成部分。
AI 代理是高度专业化的程序。尽管它们具有适应性，但它们被设计为处理特定的任务，因此具有不同的形态。根据它们的行为，它们可以分为一些宏观类别：
反应型： 它们立即响应输入，几乎没有或根本没有用于未来使用的记忆。审议型： 主要用于复杂的任务，它们通过深入的推理和精确的计划来执行。学习型： 它们使用过去的交互和 ML 来重新调整它们的答案。混合型： 这些平衡的代理共享不同的层，以解决更大的范围。除了类型之外，还值得考虑的是，在现实世界中，代理可以在数百种情况下运行。流行的用例包括用于客户支持或协助的 AI 助手、自动驾驶汽车、用于金融市场预测的交易机器人、家庭自动化控制系统以及用于患者护理和医疗保健的诊断工具。
AI 代理不仅仅是独立的模型；它们由多个组件组成，这些组件更好地描述了它们的行为，并且它们的组合构成了一种认知架构。
让我们更深入地研究认知架构框架。它通常包括：
模型： 代理使用的特定语言模型。它们可以是任何类型并遵循任何逻辑，但应根据特定的需求、数据和架构工具进行调整。工具： 扩展、函数、数据存储等。它们充当底层模型和外部世界之间的桥梁，使代理能够访问和处理真实世界的信息并完成各种任务。编排层： 基础层，通过不同复杂程度的循环驱动代理的行为，从简单的决策到高度推理的链式逻辑。这个过程会一直持续下去，直到代理实现了其主要目标或到达了终点。简单来说，这是一个 AI 代理如何执行与客户相关的任务的简要周期：
信息摄入： AI 代理接收客户请求，例如通过 AI 助手提出的问题。它使用自然语言处理 (NLP) 分析输入，以了解客户的需求，然后访问相关的数据和上下文知识。计划： 在掌握请求后，AI 代理制定一个计划来响应或完成任务。计划包括根据客户的意图识别相关信息或操作。在更复杂的任务中，代理可能会将提示或模型链接在一起。执行： 此阶段涉及生成对客户问题的响应、启动工作流或通过 API 与其他系统交互。例如，AI RAG 聊天应用程序使用知识库（特定来源）来提供有用的、有价值的答案。调整： 评估 AI 代理的性能。评估可以通过显式的客户反馈或对结果的隐式监控（例如解决时间或任务成功率）来完成。根据结果，可以通过微调模型、更新知识库或改进提示策略来调整 AI 代理或底层系统，以提高未来的性能。AI 代理的采用正在加速，这得益于计算能力的进步、对海量数据集的访问以及 ML 的改进。组织正在集成它们以自动化重复性任务、优化决策并增强用户体验。
AI 代理市场预计将从 2024 年的 51 亿美元增长到 2030 年的 471 亿美元。Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用程序将包括 AI 代理，而 AI 驱动的代理将取代数字店面 20% 的人工交互，并自主处理 15% 的日常业务决策。
然而，随着 AI 代理变得越来越强大，它们也带来了新的挑战。与传统的应用程序不同，它们会不断发展，从新数据中学习并调整其行为。这会带来诸如模型漂移、自动化故障和治理问题等风险，因此除了部署之外，还必须进行更深入的思考。
AI 代理生命周期涵盖了 AI 代理旅程的每个阶段，从最初的开发和训练到部署和日常管理，一直到治理和最终的停用（如果需要）。当你了解这个生命周期时，你就能全面了解 AI 代理是如何演变的，它们是如何与你现有的系统集成的，以及它们是如何影响你提供服务或做出决策的方式的。
管理 AI 代理生命周期意味着关注三个主要领域：完整的生命周期管理、与 云原生开发 的集成以及变更管理。每个领域都确保你的 AI 代理与你的目标保持一致，并随着时间的推移继续提供真正的价值。
管理 AI 代理的生命周期不是一次性的过程。它需要一种全面的方法，包括它们的创建、编排和演变。AI 代理不仅仅是独立的模型；它们由多个组件组成，这些组件更好地描述了它们的行为，并且它们的组合构成了一种认知架构。
AI 代理的组件。
AI 代理通过互连的组件运行，因此它们的生命周期远远超出了模型开发和部署。这包括持续监控它们的性能、更新它们的推理框架、优化它们与内部数据库的交互以及适应新的外部工具。如果没有结构化的生命周期管理方法，AI 代理可能会变得过时、不可靠或与业务目标不一致。
总的来说，AI 代理可能会经历一系列阶段：
构思和问题定义： 定义问题、范围、目标和潜在的投资回报率。数据处理： 收集、评估、清理和处理数据。通过适当的对齐、限定和治理，为 AI 消费准备数据。设计和开发： 设计代理的架构并相应地开发模型。伦理和安全考虑： 集成伦理和安全最佳实践。测试和评估： 测试和评估代理的性能。部署： 将代理部署到生产环境中。监控和优化 (AgentOps)： 在生产环境中持续监控、优化和管理代理的性能和行为。根据指标和反馈循环重新调整和改进代理的行为。在代理生命周期的所有阶段提供上下文并设置边界，可以让你获得定制的结果，同时保持 AI 的公正性，并确保代理在精确的范围内运行。
为了使 AI 代理保持适应性和高效性，你需要一个支持持续更新、可扩展性以及与其他服务无缝集成的基础设施。传统的架构可能很僵化，导致维护困难。像微服务和容器化这样的云原生方法提供了更高的灵活性，从而可以实现无缝扩展、数据集成和实时决策。
云平台还支持强大的 DevOps 实践，如 CI/CD，使 AI 代理能够接收定期的更新和改进，而无需进行重大的重新开发工作。这些平台还支持可扩展性、安全性和合规性，同时降低运营复杂性并确保可靠和高效的 AI 性能。
将 AI 代理引入你的工作流程不仅仅是关于技术。这是关于人的。当 AI 开始处理任务和决策时，角色会发生转变，并且可能会出现抵制。管理这种变化与部署 AI 本身同样重要。
为了使过渡顺利进行，你需要一个清晰的策略。沟通 AI 将如何增强工作，而不是取代工作。正面解决问题并提供培训以帮助团队适应。当员工了解 AI 如何提高效率和决策能力时，他们更有可能接受它。
AI 代理不只是遵循静态规则；它们会随着时间的推移进行适应和学习。这改变了任务的执行方式和决策的制定方式。在客户服务中，AI 可以处理常规查询并升级复杂查询，从而缩短响应时间。在金融领域，AI 通过实时分析交易来检测欺诈并管理风险。
AI 不仅仅是你实施后就忘记的工具。它对工作流程、决策和角色的影响需要经过深思熟虑的、迭代的管理才能推动真正的价值。
为了正确地利用 AI 代理，你需要结构化数据、清晰的治理和一个可扩展的平台。以下最佳实践有助于确保 AI 代理保持可靠、适应性强并与业务目标保持一致。
AI 代理依赖于高质量、结构良好、准备充分的数据 才能有效地发挥作用。你应该实施主动的 元数据管理 和 数据可观测性，以跟踪数据质量，同时保证符合隐私法规。
当涉及到数据时，建立角色和责任来管理数据以支持 AI 也很重要。管理 AI 代理需要跨不同团队定义明确的责任。数据管理员 应该监督数据的完整性和可访问性，确保 AI 代理接收到可靠的输入。AI 工程师负责训练和优化 ML 模型，而安全团队则执行数据保护策略和法规遵从性。
AI 代理在 集成了 开发、部署和管理的不同方面的 结构化平台 中能够发挥最佳作用。内部开发者平台 (IDP) 可以提供必要的结构，以全面地端到端 (E2E) 管理代理的生命周期。E2E 解决方案包括三个关键领域：平台工程，以提供坚实的基础设施、简化的 DevX 和嵌入式防护措施；可组合应用程序，用于更顺畅、更轻松地编排代理；以及 数据管理，以确保 AI 代理使用与用例对齐、不断限定和上下文治理的数据。
AI 代理正在重塑企业的运营方式，提供前所未有的效率、适应性和决策能力。然而，它们的成功不仅仅取决于先进的算法；它需要结构化的生命周期管理、云原生集成和强大的治理。如果没有这些，组织将面临不可靠的自动化、数据完整性问题和不一致的 AI 行为的风险。
随着 AI 代理的持续发展，那些采用全面方法（在创新与控制之间取得平衡）的公司将最能充分发挥其潜力。
来源：小周说健康
