實用指南：如何建立AI代理
OpenAI最近發布了一份實用指南，介紹如何建立AI代理。AI代理是由大型語言模型（LLMs）驅動的軟件系統，並配備了自己的工具包。這些代理不僅僅是簡單的問答機器人，而是從研究演示轉變為可實際使用的自主工具。
在過去的一年中，改進的推理能力、多模態技術和更便宜的推理成本促使公司提出了一個簡單的問題：如果ChatGPT能寫文章，那麼一個代理是否能運行整個工作流程？簡單的回答是肯定的，前提是你以明確的目標、嚴謹的安全措施和對風險的清醒認識來進行構建。
我們談論的是由大型語言模型驅動的複雜系統，旨在代表用戶或組織獨立執行複雜的多步任務。AI代理不僅僅是增量自動化；它們是朝向能夠推理、與各種工具互動並以顯著自主性管理工作流程的系統的變革。
對於那些面對複雜和重複流程的企業而言，這些流程長期以來抵抗傳統自動化，了解如何有效地構建和部署這些代理正迅速成為一個關鍵考量。
為什麼代理對商業重要
傳統自動化可以處理可預測的「如果這樣，那麼那樣」的任務。然而，代理在這種僵化的情況下卻能發揮光芒。它們在混亂的環境、不結構化的數據和判斷性決策中茁壯成長——例如詐騙審查、複雜的退款或長尾客戶問題。通過對模糊性的推理，代理能完成那些曾經在部門之間來回推進或從未實現自動化的任務。
什麼時候應該考慮使用AI代理？
在決定是否投資時，請在當前流程中尋找三個紅旗。考慮當前系統掙扎的領域：
1. **複雜決策**：需要細緻決策的工作流程或處理頻繁例外，例如批准非標準的客戶退款或根據對話數據評估獨特的保險索賠。
2. **難以維護的規則**：被龐大、脆弱的規則集拖累的系統，更新成本高且易出錯，例如複雜的供應商安全審查或動態定價調整。
3. **重度依賴不結構化數據**：涉及自然語言解釋、從文件（如PDF或電子郵件）中提取意義或與用戶進行對話以收集信息的過程。
如果工作流程簡單且遵循明確的確定性步驟，傳統自動化可能仍然是更好的選擇。然而，如果上述兩個問題聽起來很熟悉，那麼投入代理是值得的。AI代理在需要人類般推理和靈活性以應對模糊性時發揮作用——想想像一位經驗豐富的調查員一樣評估上下文和細微模式，而不是單純的檢查清單。
AI代理的構建基礎
OpenAI的指南將每個代理分為三個部分：推理模型、行動工具和將二者結合的指令。可以將其視為「大腦、雙手和操作手冊」。將這些組件弄對，你就已經成功了一半。
關鍵組件、功能和最佳實踐提示
– **模型（「大腦」）**：
– 先選擇最困難的步驟，然後再逐步降低難度。
– 基礎的LLM提供推理和決策能力。選擇合適的模型需要在能力、速度和成本之間取得平衡。
– 從一個有能力的模型開始設定性能基準；只有在準確性保持的情況下，才考慮用較小的模型替換。
– **工具（「雙手」）**：
– API、數據庫查詢、UI自動化。
– 代理使用這些外部功能或API與世界互動，訪問數據庫、發送電子郵件、閱讀文件，甚至使用其他專門代理。
– 將每個工具分類為數據、行動或協調，以便代理理解何時以及如何有效使用它們。
– **指令（「操作手冊」）**：
– 簡短而有力的提示勝過冗長的宣言，定義代理應如何行為，指導其決策和工作流程執行。
– 良好的指令將任務分解為清晰的步驟，定義具體行動，並預見邊緣情況。
在現實世界中協調工作流程
代理執行任務的方式可以從簡單到複雜不等。最初，一個單一代理系統可能就足夠了：閱讀、思考、行動，重複直到完成。這意味著一個配備必要工具和指令的LLM，處理整個工作流程，直到完成。這種簡單性使早期的調試過程保持可控。
隨著工作流程變得更加複雜或涉及太多重疊工具以至於一個代理無法可靠處理，則需要多代理系統。
這些系統可以以不同方式結構化：
– **管理者模式**：一個中央「管理者」代理協調專門代理，通過調用它們的工具並將答案綜合起來提供給用戶。這保持了單一控制點，有助於綜合結果或確保統一的用戶互動。
– **去中心化模式**：代理作為對等方工作，根據專業化將任務交接給彼此。這在客戶服務分流等情境中有效，例如，初始代理評估查詢並完全將控制權交給相關部門的代理（例如銷售、支持、訂單）。
這兩種方法都依賴於清晰的退出條件（「我們完成了」、「調用工具」或「升級到人類」）以避免無限循環。
安全防護：層級而非孤立
鑑於它們的自主性，代理需要強有力的安全措施。安全防護對於管理風險至關重要，從防止數據隱私違規（如洩露敏感信息）到確保代理的行為與品牌價值一致。
這需要一種分層的方法，結合：
– 基於LLM的檢查（例如，安全分類器檢測有害輸入或提示注入）。
– 基於規則的保護措施（例如，黑名單、輸入限制、正則表達式篩選）。
– 用於標記不當內容的審核API。
– 相關性檢查以保持代理在主題上。
– 能夠標記越獄嘗試的安全分類器。
– 基於行動風險級別的PII過濾器來清理輸出文本。
人類介入
即使是完美的代碼也可能因模型幻覺或用戶嘗試提示注入而偏離方向。人類的介入至關重要，必須成為計劃的一部分。代理並非無懈可擊。應該存在機制在代理反覆失敗時將任務升級給人類。
例如，在早期部署期間，棘手的案例應在三次失敗後或在不可逆的行動（如退款、支付或帳戶刪除）之前轉給人員處理。這在初始部署和評估期間尤其重要。這個安全閥不僅保護客戶，還為你的團隊提供了真實的數據，以快速調整提示和重新訓練模型。
關鍵特徵和概念：
– **定義**：代理是使用LLMs獨立完成多步任務的系統，通過推理、做出決策和使用工具。
– **適用性**：最適合複雜決策、難以維護的規則或依賴不結構化數據的工作流程。
– **核心組件**：代理由模型（LLM）、工具（API/功能）和指令（指南/行為）組成。
– **模型選擇**：從有能力的模型開始建立基準，然後在可能的情況下探索更簡單的模型以降低成本/延遲。
– **工具類型**：包括數據檢索、執行行動（如發送電子郵件、更新CRM）和協調（調用其他代理）。
– **指令**：應該清晰，包含任務的分解、定義的行動、涵蓋的邊緣情況，並最好利用現有文檔。
– **協調模式**：單一代理（簡單的開始）與多代理（應對複雜性）。多代理包括管理者（中央控制）和去中心化（對等交接）。
– **安全防護**：層級化的安全機制（基於LLM的、基於規則的、審核API、工具保護）以管理隱私、安全和品牌風險。
– **人類介入**：對於失敗、邊緣情況和高風險行動至關重要的保障。
結論：
AI代理不會在一夜之間取代整個部門。這是一份由OpenAI提供的實用指南，展示了AI代理如何通過自動化涉及推理和與多個系統交互的複雜和重複的商業工作流程來節省時間。然而，成功的部署並不是自動的。
這需要一種深思熟慮的方法，專注於強大的基礎，將正確的用例與有條理的構建相匹配——清晰的指令、明確的工具、適當的協調，以及至關重要的強大安全防護和人類監督。
那些首先學會這種平衡的公司將靜靜地重新劃定「自動化」和「不可能」之間的界限，一次解決一個工單。企業可以通過務實開始並逐步構建，開始將AI代理應用於解決實際的運營挑戰。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
