AI新手指南：构建智能代理的五大步骤
快速阅读: 本文介绍了AI代理的概念及其与传统自动化工具和聊天机器人的区别，强调了AI代理在简化任务、提高效率方面的潜力，同时指出选择合适的应用场景和工具的重要性。
这份面向初学者的指南解释了什么是AI代理（agents），它们如何区别于传统的自动化工具和聊天机器人，以及为何这些技术对企业和个人变得至关重要。当前，AI代理是技术领域最热门的话题之一。然而，对于那些渴望尝试的人来说，他们面临的是一个充满夸张宣传、矛盾观点、竞争平台和技术及伦理挑战的复杂迷宫。在一系列文章中，我将定义需要解决的问题、实际步骤和决策，以踏上这一旅程。
或许最令人兴奋的是，尽管AI代理代表了尖端技术，但其原理简单到任何人都能理解并开始使用。这意味着，现在无需成为AI专家、数据科学家或软件工程师也能利用AI解决问题，而这些问题在几年前还需要复杂的编程和技术技能才能解决。
AI代理不仅提供了自动化复杂任务乃至整个工作流程的机会，同时也引发了重要的问题和关键风险，这些也将在后续讨论中涵盖。不过，让我们先从简要回顾开始，以便那些不太清楚AI代理与其他自动化软件或类似ChatGPT的聊天机器人有何不同的读者能够跟上。
什么是AI代理？它们能做些什么？
所有软件应用程序通过遵循固定的编码指令来实现任务自动化。因此，虽然它们可以（而且经常）用于提供自动化服务，但本质上并不具备真正的自主性。相比之下，AI聊天机器人（如ChatGPT）则更进一步。我们向它们提供提示，它们据此解读我们的需求并找到解决方案。然而，它们通常一次只能处理一个指令，然后等待下一步指示。这使得它们擅长回答问题或生成内容，但无法规划和执行复杂的多步骤过程。
AI代理则更进一步。它们能够理解目标，制定实现目标的方法，并在最少的人类干预下工作。像软件应用一样，它们可以设计复杂的自动化工作流程；像聊天机器人一样，它们由大型语言模型驱动，我们可以通过自然语言与其交互。此外，AI代理还能与外部工具、数据源和系统连接。它们始终处于运行状态，持续管理正在进行的过程，而不是像聊天机器人那样“一问一答”。
AI代理的潜力几乎是无限的，从管理工业生产线到处理客户服务电话，或是作为“始终在线”的个人助手，主动组织信息并根据需要执行任务。有时，它们被称为“虚拟工作者”，但我对这种说法持谨慎态度，因为它暗示AI代理可以替代人类工作者或作为一种取代工具（稍后将深入探讨这一点）。
那么，如何开始呢？
鉴于AI代理的可能性几乎无穷无尽，仅仅是开始尝试就可能让人感到不知所措——有太多事情可以做，也有太多方法可以尝试。如何决定哪一种最好？
需要注意的是，也有很多事情可能会出错，一项旨在节省时间和精力的技术最终可能会耗费更多时间，并带来一些不愉快的风险。因此，这里有一个简单的五步指南，帮助任何人开始实验和学习。这只是高层次的概述，可以视为学习基础知识的行动计划。在后续的文章中，我将更深入地探讨每个阶段，以及这里简要提及的安全和伦理问题。
1. 选择一个应用场景
第一步是明确你希望用AI代理做什么。
从思考那些简单、重复、定期或日常的任务开始，这些任务占用了人们的时间，而这些时间本可以用在更有价值的事情上。在商业环境中，这可能包括：
– 编制每周销售报告以了解业务表现
– 总结会议纪要并向参会者发送包含下一步行动的跟进邮件
– 回复客户支持请求并解决客户问题
– 分析竞争对手活动及其对公司的影响
我认为，在个人生活中，我们将越来越多地使用AI代理来处理日常活动，从而让注意力集中在更重要的事情上。这可能包括：
– 管理日程和计划
– 管理个人财务，例如预算编制或收支追踪
– 安排旅行，规划行程并寻找最佳航班和交通方案
– 在复杂的市场中研究购买决策
关键在于从小处着手。选择一个简单且重复的流程，这是你非常了解的领域，同时也容易衡量代理的表现、速度和准确性。
如果有一项任务，你觉得花费了太多时间，决策过程相对简单，并且常常希望计算机能够代劳，那么这可能是一个很好的选择！
2. 选择工具
确定了具体用途后，下一步就是挑选合适的工具。
如果你是自学并希望了解基本操作，可能会希望从一个提供简单语言界面构建代理的平台开始。例如：
– OpenAI 的 AgentKit
– Microsoft 的 CoPilot Studio
– Salesforce 的 Agentforce
– Amazon 的 Bedrock Agents
这些平台在界面和适用场景上各有不同；GPT 适合快速、轻量级的自动化任务，如草拟邮件；CoPilot Studio 在涉及常用微软商业工具（如 Teams、Word 或 Excel）的工作流时表现出色；Agentforce 则专为销售和客户数据处理设计。后续文章将深入探讨如何选择平台。
对于具备技术背景或有开发支持的人来说，还有一些低代码选项可以提供更多控制，如 Autogen、Langchain 和 CrewAI。这些工具的使用原则大致相同，但如果你愿意编写一些代码，它们可以提供更精细的控制。
3. 准备数据
这意味着确保所有代理完成任务所需的信息都可访问，并且这些信息是清洁、最新、准确且无偏见的。
你需要确保允许代理访问这些信息不会引发数据保护问题，并且所有正确的安全措施和权限均已到位。
首先识别代理需要的数据所在位置，这可能是电子表格、云驱动器、销售或客户数据记录，或者是可以通过 API 连接到代理的第三方服务提供的市场数据、社交情绪、人口统计或气象信息。
然后，确保代理可以访问这些数据。这包括告知代理构建平台数据的位置，必要时配置 API，并设置相关访问权限。
接下来，清理数据。确保数据格式适合代理读取，移除重复或过时的记录，并标准化标签、日期格式和命名约定。
虽然代理通常足够智能以应对日期格式不统一或标签不标准等问题，但随着项目的复杂化，这些问题可能会导致麻烦，因此从一开始就遵循良好的数据管理原则是明智之举。
AI 可以帮助这一过程，也有多种方法可以自动化数据准备和清洗，从而在处理大型项目时节省时间。
但为了学习目的，建议使用一个简单的样本数据集，确保一切井然有序，即使出现错误或配置不当，也不会引起纠纷。
4. 定义工作流
下一步是定义代理的工作流。这是代理完成任务所需执行的一系列动作。
大多数平台允许通过定义基本参数来实现这一点，如输入、任务和输出，尽管不同平台的术语可能有所不同。
输入可以是触发器，如数据库中的信息发生变化或检测到某个事件，提示代理需要执行任务。这可能是创建了客户服务工单或销售记录，公司被社交媒体提及，或者其他任何情况。
任务是指代理应执行的具体操作，如生成报告、发送邮件、进行情感分析或总结活动。
输出是我们期望从行动中获得的结果。这可能意味着分类支持工单、分析销售事件以挖掘客户行为数据或回应社交媒体帖子。
关键是从定义高层次的工作流开始，即每次运行时均可应用于流程的一般动作序列。
5. 迭代、优化和扩展
如果你选择了一个简单且可重复使用的案例，那么将结果与过去通过手动流程所取得的结果进行比较应该是很直接的。从小规模开始更容易在安全的环境中测试、学习和改进。这个阶段的目标不是完美，而是理解构建代理工作流的过程，并利用它实现效率的小幅提升。如果效果不如预期，可以调整提示和参数，或者让其先处理较小的数据样本以减少出错的可能性。使用你正在使用的代理平台的活动日志功能来了解其具体操作及可能出错的地方。
一旦掌握了使用代理完成小型简单任务的方法，就可以考虑扩大规模。这可能意味着给它更大的数据集来处理，或者构建更多的代理来分别处理相关任务，相互协作以完成更大的工作。
机遇、风险与挑战
代理提供了巨大的机会，但也带来了风险。它们可以24/7不间断地工作，不会疲劳也不会犯错，真正的价值在于释放宝贵的人力资源去从事更高价值和更有回报的任务。然而，如果对它们使用的数据及其操作不够彻底了解，也可能构成安全威胁。
还存在人类用户过度信任代理的风险，未能提供适当的监督或忘记如何自己执行关键任务。过度依赖代理也可能导致员工感到被贬低或担心失去生计，因此需要仔细考虑如何分配任务，以确保不会对人类劳动力产生负面影响。关键是要始终将它们视为工具或助手，而不是独立的员工。始终保持人类的参与，并确保代理是在增强而非替代人类的创造力、解决问题和战略思维能力。
本文涉及了许多主题，旨在为希望开始使用AI代理的人提供一个高层次的概览。我将在后续文章中详细探讨过程中的每一步，无论是技术层面还是以人为本的方面。但不可否认的是，代理革命正在进行，现在是开始尝试、构建和学习的最佳时机，以免落后。
(以上内容均由Ai生成)
