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自主决策AI系统:架构设计与基础设施建设指南

创作时间:
2025-01-22 09:22:22
作者:
@小白创作中心

自主决策AI系统:架构设计与基础设施建设指南

代理AI架构指南:安全、合规、道德与性能全覆盖

人工智能代理的任务是通过独立的推理与规划来执行指令、做出自主决策并采取行动,通常无需用户干预。理想的人工智能代理应能够适应环境,实时获取新信息并进行调整,自主完成复杂任务。这类技术正在改变我们与技术互动的方式,使我们在半自动化操作中实现目标。

AI代理的核心通常由一个或多个大型语言模型(LLM)驱动。然而,构建智能代理比创建聊天机器人、生成式写作工具或交互助手更加复杂。大多数常见的人工智能应用需要用户在每一步提供参与,例如提示设计、反馈和主动监督,而智能代理能够实现完全的自主行动。

代理AI架构需求

  • 能力与访问权限:代理需要具备代表用户采取行动的能力,包括对相关系统的权限和经过身份验证的访问。
  • 推理与规划:代理通过推理在结构化的思维框架(如链、树、图或算法)中做出决策,并指导行动步骤。
  • 组件编排:智能代理需协调多个组件的协作,包括提示、LLM、数据源、上下文、内存、历史记录以及操作执行与状态管理。
  • 护栏机制:确保代理集中、高效运行的安全措施,包括防止错误的保护机制以及在失败时提供有用的诊断信息。

由于代理AI的复杂性,其架构和开发需要专门的原则,以支持自主决策、工具集成和可扩展性。一旦代理构建完成,还需坚实的基础设施和合适的软件组件以确保系统的可靠性与高效性。

AI代理的基础设施需求

人工智能代理区别于其他人工智能应用程序的核心在于其自主推理、规划和行动的能力——它们能够遵循指令,实现指定目标,而无需用户的持续输入或批准。

要构建一个有效的人工智能代理系统,合适的软件基础设施至关重要。这样的基础设施需要支持数据管理、实时处理和与现有系统的集成,同时确保弹性、安全性和可伸缩性。以下是成功部署AI代理的关键要求。

能力与权限

功能和访问权限是确保AI代理能够与各种系统和数据源进行有效交互的关键。与传统应用程序预设静态访问不同,AI代理需要动态、自主地访问工具、API和数据库。这需要复杂的凭据管理和安全连接,使代理能够在严格安全控制下独立操作。

传统人工智能通常依赖预定义的数据输入和输出,而代理AI必须能够在没有人为干预的情况下,对资源使用情况进行实时决策并自主采取行动。这要求基础设施在安全性和适应性方面具备处理动态权限的能力。

推理与规划

推理、规划和清晰的思维过程使AI代理能够自主做出明智的决策,而不局限于预定义脚本。传统软件依赖基于规则的决策,其结果严格依赖用户输入和系统状态。而代理AI则需具备适应性和灵活的推理能力,以应对多样化场景,并从不完整或动态变化的数据中得出结论。

AI代理需要能够执行开放式和可操作的推理(包括整合法学硕士),以便根据不断变化的输入和环境调整其决策和行动。为此,代理AI需要强大的基础设施支持自适应规划。

组件编排

组件编排确保代理系统的所有部分协同工作,实现预期目标。传统软件通常包含紧密耦合的组件,交互模式可预测;而代理AI需面对更大的不确定性,组件、工具和数据源需根据需要动态集成、移除或替换,使代理能够灵活适应并利用最佳资源完成任务。

与传统AI系统线性工作流不同,代理AI需协调多个异步运行的组件。有效编排需要管理状态、跟踪交互并维护会话上下文,这些能力是帮助代理导航复杂工作流并响应动态需求的关键。

护栏

护栏是确保AI代理在安全和道德界限内运行的机制,确保其行为符合用例需求、组织政策和社会规范。与传统软件以安全措施、错误处理和用户输入验证为主的护栏不同,代理AI需额外的监督机制,如道德准则、实时验证和动态监控,以防止意外后果。

代理AI的自主性要求其拥有复杂的护栏体系,以确保安全运行,监控道德行为并记录和审计行为。这些护栏机制可降低风险,确保代理在独立决策中始终保持与道德标准的一致性。

开始使用代理AI架构

在构建代理AI时,可以考虑使用以下工具和平台:

  • Langflow:基于LangChain并结合领先的AI工具,为构建RAG应用程序提供的可视化集成开发环境(IDE)。
  • Astra DB:超低延迟数据库,支持矢量功能与知识图构建。
  • 数据摄取:让你的数据为AI做好准备,包括分块处理、向量嵌入和知识图生成。
  • 生产级集成:支持与顶级AI云服务商(如NVIDIA、AWS、微软Azure和谷歌云)的无缝集成。

这些工具和平台能够帮助开发者更高效地构建和部署代理AI应用程序。

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