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不断演变的代理复杂性:利用 Mosaic AI 构建多代理系统.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718729 2025-06-22 49页 3.04MB

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本文介绍了构建多代理系统的实践和挑战,以Greenlight公司的多代理聊天助手为例,展示了如何利用Mosaic AI提高代理的复杂性。关键点如下: 1. **AI代理与LLM的区别**:LLM(大型语言模型)主要进行语言理解和生成,而AI代理结合了LLM、工具、记忆和自主性来智能行动。 2. **AI代理的组成**:包括数据、知识、LLM、工具等,通过整合这些组件,AI代理能执行复杂任务。 3. **代理复杂性的演变**:从简单的提示工程到具备检索增强生成能力的代理,再到使用结构化数据、工具调用和模型上下文协议(MCP)的更复杂代理。 4. **多代理系统架构**:包括基于路由的代理、元代理和监督/评审代理,每种架构都有其优点和局限性。 5. **Greenlight的多代理助手**:采用基于路由的架构,面临分类模糊问题和实时流式传输挑战,计划添加监督/评审功能。 6. **生产部署**:利用Databricks和Mosaic AI进行快速扩展,包括推理表、MLFlow代理追踪、Mosaic代理评估等工具,以实现性能监控和评估。 7. **招聘与展望**:公司正在招募人才,涉及AI视频生成、个性化支出和储蓄洞察、可疑交易监控等AI/ML项目。 文章强调了AI代理在提供专业服务、易于构建与调试方面的优势,并指出了其在复杂任务协调和实时交互体验中面临的挑战。
"AI智能助手的构建秘籍?" "多智能体系统如何工作?" "如何在Greenlight实现金融教育?"
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