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赞助方:Galileo Technologies Inc.通过可观察性驱动的评估驯服恶意人工智能代理.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719062 2025-06-22 29页 2.28MB

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本文主要讨论了提高人工智能代理(AI agents)可靠性的策略,强调了以下关键点: 1. **AI代理的挑战**:随着从单一应用向多代理系统的转变,评估和观察能力几乎不存在。 2. **关键组成部分**:AI代理包括推理/大脑、记忆、工具使用和行动协调等组件。 3. **实验和优化**:提出了一套8步策略,包括设置实验基础设施、优化提示、将评估资产视为一等公民等。 4. **监控和适应**:强调了实时监控和适应变化的重要性,并提出使用特定于代理的测试集。 5. **反馈和迭代**:介绍了使用人类反馈来改进度量准确性,并指出简洁的反馈同样有效。 核心数据引用: - "The 8-step playbook for agent reliability":一个提高AI代理可靠性的分步指南。 - "Galileo vs. OSS - Latency, Cost, Max Tokens":比较了不同系统在延迟、成本和最大令牌数方面的表现。 - "Critiquing explanations provides the highest performance improvements":批判性解释提供了最大的性能改进。 文章强调了通过持续学习和优化来提升AI代理性能的重要性,并提倡在开发到生产过程中集成监控和测试。
"如何提升智能体可靠性?" "多智能体系统面临的挑战有哪些?" "人工智能进步中的讽刺是什么?"
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