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LLM 代理是人工智慧代理的一個子集，它使用大型語言模型來完成基於語言的任務。
雖然人工智慧代理的廣泛類別包括非語言應用（內容推薦系統、圖像識別、機器人控制等）， LLM 代理通常是對話式人工智慧軟體。
什麼是LLM 代理？
LLM 代理是人工智慧驅動的工具，使用大型語言模型來解釋語言、進行對話和執行任務。
這些代理建立在經過大量文字資料訓練的複雜演算法之上，使它們能夠以模仿人類交流的方式理解和產生語言。
LLM 代理可以整合到人工智慧代理、人工智慧聊天機器人、虛擬助理、內容生成軟體和其他應用工具。
LLM 代理如何運作？
LLM 代理將LLM 的力量與檢索、推理、記憶和工具使用結合起來，以自主完成任務。讓我們來分析一下這些元件各自的功能。
結合這些功能，LLM 代理可以完全自主地執行複雜的多步驟工作流程。
例如：
- B2B銷售代理 擷取潛在客戶的 CRM 資料、分析交易進度、記憶過去與潛在客戶的互動，以便個人化後續追蹤，並使用電子郵件和行事曆 API 來傳送和排程。
- IT 代理擷取系統日誌以診斷錯誤、分析故障排除步驟以找出最佳策略、記住在先前使用者問題中有效的方法，以及執行指令碼以重新啟動服務或建立票單。
LLM 代理的特點
一個有四個主要特徵LLM 代理人：
語言模式
語言模型通常被認為是電腦的“大腦” LLM 代理人。其品質和規模直接影響企業的績效LLM 代理人。
它是一種在大量文字資料集上進行訓練的複雜演算法，使其能夠理解上下文、識別模式並產生連貫且與上下文相關的回應。
- 辨識和學習語言模式
- 獲得一定程度的情境意識（得益於其龐大的訓練資料）
- 適應不同領域並處理廣泛的主題
語言模型決定了反應的深度、準確性和相關性，這是智能體語言能力的基礎。
記憶
記憶是指保留過去互動中的資訊的能力，例如跨會話的事實、使用者偏好或主題。
這增強了代理對上下文的理解，並使對話更加連續和相關。
在某些設定中，記憶體允許代理隨著時間的推移保留資訊。這支援長期交互，代理從重複的用戶行為或偏好中「學習」——儘管這通常受到隱私和相關性的監管。
工具使用
它的工具使用需要一個LLM 代理從對話到行動。
一個LLM 代理程式可以與外部應用程式、資料庫或API整合以執行特定功能。
這意味著它們可以獲取即時資訊、執行外部操作或存取專用資料庫，使其能夠提供即時資訊。這包括：
- 呼叫API
- 提取即時數據，例如天氣更新或股票價格
- 安排會議或約會
- 查詢資料庫，例如產品目錄或人力資源政策文檔
工具的使用允許LLM 代理人從被動的、基於知識的系統轉變為能夠與其他系統互動的主動參與者。
規劃
規劃是一個人的能力LLM 代理將複雜的任務分解為一系列可管理的步驟。
一個LLM 代理可以在有或沒有回饋的情況下進行規劃。區別？
- 沒有回饋的計劃意味著LLM 代理將根據其初步了解制定計劃。它更快、更簡單，但缺乏適應性。
- 帶有回饋的規劃意味著LLM 智能體可以從環境中取得輸入，不斷完善其計畫。它更複雜，但隨著時間的推移變得更加靈活並提高性能。
透過規劃，一個LLM 代理可以建立逐步走向解決方案的邏輯流，使其更有效地處理複雜的請求。
LLM 代理的類型
創意代理商
這些代理商能夠產生原創和創意內容，例如藝術品、音樂或寫作，使用LLMs 了解人類的喜好和藝術風格，使他們能夠製作出與觀眾產生共鳴的內容。
範例：內容生成工具和圖像生成工具（例如Dall-E ）
合作代理
這些代理人與人類一起完成共同的目標或任務，促進團隊成員之間或人與機器之間的溝通、協調和合作。
LLMs 可以透過協助決策、產生報告或提供見解來支援協作代理。
例如：大多數企業人工智慧代理和專案管理聊天機器人
企業用例
企業受益LLM 涉及處理和回應自然語言的領域的代理，例如回答問題、提供指導、自動化工作流程和分析文本。
企業經常使用LLM 行銷、數據分析、合規、法律援助、醫療保健支援、財務任務和教育代理。
以下是 3 個最受歡迎的用例LLM 代理商：
銷售和潛在客戶開發
在銷售方面，LLM 代理可用於AI 線索的產生- 他們甚至可以在事後透過與潛在客戶對話、評估需求和收集有價值的資訊來限定線索。
他們還可以自動化後續交互，根據客戶的興趣發送個人化推薦或產品訊息。
另請參閱：如何使用人工智慧進行銷售
內部支援：人力資源與 IT
對於內部支持， LLM 代理透過處理員工的常見詢問來簡化人力資源和 IT 流程。在人力資源部門，他們回答有關福利、休假政策和薪資等主題的問題，而在 IT 部門，他們提供基本技術問題的故障排除或自動執行帳戶設定等日常任務。
這使得 HR 和 IT 團隊能夠專注於更複雜的職責，而不是重複性的忙碌工作。
另請參閱：人力資源的最佳人工智慧代理
如何建立LLM 代理
定義目標
建立 AI 代理程式或聊天機器人的第一步，是確定您想要它完成的工作。
明確你想要什麼LLM 代理要達成的目標，無論是協助客戶查詢、產生內容或處理特定任務。
確定明確的目標將影響代理程式的設定和配置。
選擇 AI 平台
最好的人工智慧平台將完全取決於您的目標和需求。
選擇符合您要求的平台，考慮客製化選項、整合功能、易用性和支援等因素。
該平台應該：
- 支援您所需的用例
- 提供您的首選LLMs
- 提供整合能力
配置LLM
根據平台的選項，選擇預先建置的LLM 或在必要時針對專門任務微調模型。
許多平台提供預先訓練且可供使用的內建語言模型。
如果您有興趣定制您的LLM 請閱讀我們的文章，了解我們的成長工程師為您的 AI 專案選擇自訂LLM選項， Patrick Hamelin 。
整合工具
大多數平台都提供外部工具的整合選項。連接您的代理程式需要存取的任何 API、資料庫或資源，例如 CRM 資料或即時資訊。
測試與改進
使用平台的內建測試工具徹底測試代理程式。根據測試結果調整參數、提示措詞和工作流程，以確保代理人在實際場景中表現良好。
部署與監控
使用平台的監控工具來追蹤部署後代理程式的互動和效能。
利用平台提供的任何回饋機制，收集見解並根據需要完善設定。
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