大多数人认为，构建人工智能代理需要掌握深度学习、概率论以及对机器学习博士级的理解。 ，幸好事实并非如此。
真正的准入门槛并不在于技术的复杂性，而在于了解什么才是真正重要的。
借助现代人工智能代理构建工具和最佳实践，LLMs 已不仅仅是聊天机器人--它们可以汇总知识、自动执行工作流程并采取实际行动。
但是，建立一个优秀的人工智能代理并不仅仅是插入一个模型那么简单。它需要实际技能--对话设计、应用程序接口集成、调试和性能优化。
本指南将为您详细介绍构建能正常工作的人工智能代理所需的知识，同时避免不必要的复杂性。
1.意图识别
大多数人工智能代理的失败并不是因为它们生成了糟糕的响应，而是因为它们不理解用户的意思。意图识别可确保人工智能代理正确地对用户输入进行分类，并做出适当的回应。
学什么
- 人工智能如何将用户输入分类为预定义意图。
- 基于关键词的意图检测与基于机器学习的意图检测。
- 构建回退意图，以处理边缘情况并防止人工智能混乱。
示例场景：
- 问题：用户询问 "我可以退回订单吗？"，但人工智能代理却触发了 "跟踪订单 "意图。
- 修复：用更多的意图变化示例来训练人工智能，并改进实体识别。
- 影响：人工智能能正确识别 "返回 "与 "跟踪 "的区别，从而提高回复的准确性。
2.无代码人工智能代理构建
无代码代理构建器，如 Botpress、Voiceflow 和 LangChain 等无代码代理构建工具使人工智能代理开发变得容易，但要有效使用这些工具，需要了解对话设计、上下文管理和 API 触发器。
学什么
- 设计自然流畅的对话。
- 使用内存和变量使对话充满活力。
- 连接外部应用程序接口和数据库，增强机器人功能。
示例场景：
- 问题：一个潜在客户生成聊天机器人询问用户的公司名称，但后来在对话中忘记了。
- 修复：将公司名称存储在会话变量中，以便动态引用。
- 影响：聊天机器人个性化了后续信息，改善了用户体验，提高了转化率。
3.应用程序接口基础知识
没有 API 访问权限的聊天机器人就像一个无法采取行动的智能助理。API 允许人工智能代理获取数据、更新记录、发送消息并自动执行工作流程。
学什么
- 了解 REST API--端点、身份验证和请求/响应结构。
- 处理网络钩子，以便在事件发生时触发操作。
- 安全调用应用程序接口，防止数据泄露和滥用。
示例场景：
- 问题：聊天机器人本应提供实时股票价格，但却总是以模糊的数字作为回应。
- 修复：将聊天机器人连接到实时股票市场 API，而不是依赖预加载的静态数据。
- 影响：用户可获得准确、实时的库存更新，而不是模糊和断章取义的信息。
4.调试和故障排除
没有一个人工智能代理是完美的。错误、失灵和不正确的反应都会发生。一个优秀的人工智能开发者和一个苦苦挣扎的开发者之间的区别就在于知道如何有效地诊断和解决问题。
学什么
- 识别错误的意图分类并完善训练数据。
- 调试 API 故障--跟踪请求错误和身份验证问题。
- 利用日志和对话历史记录，找出人工智能代理出现意外行为的原因。
示例场景：
- 问题：每当用户询问产品详细信息时，聊天机器人都会停止响应。
- 修复：检查API 日志，发现 API 密钥已过期，导致请求失败。
- 影响：修复 API 密钥可恢复聊天机器人功能，避免用户停机。
5.人工智能伦理与偏见处理
LLMs 是在大量互联网数据的基础上训练出来的，这意味着它们可能会继承偏见、错误信息或不当行为。合乎道德的人工智能开发就是要了解这些风险，并设计保障措施，确保人工智能代理保持准确、公平和负责任。
学什么
- 识别人工智能输出中的偏差并实施调节过滤器。
- 设置警戒线，防止有害或误导性回复。
- 监控用户反馈回路，不断改进人工智能行为。
示例场景：
- 问题：一个金融人工智能助手被问到："什么是最适合我的贷款方案？"但它优先考虑高息贷款，因为它的训练数据更多代表的是贷款人的促销活动，而不是消费者的利益。
- 修复：人工智能会交叉检查贷款类型，确保推荐优先考虑用户需求，而不是有偏差的数据。
- 影响：防止算法偏差影响推荐，确保人工智能提供公平、以用户为中心的建议。
6.系统架构规划
建立一个人工智能代理很容易。让多个代理高效协同工作？这就是架构的重要性所在。如果没有适当的规划，人工智能代理就会变得资源繁重、不可扩展、难以维护。
学什么
- 构建人工智能代理，使其能够独立工作或作为多代理系统的一部分工作。
- 管理长期对话的状态和内存。
- 设计可与外部数据库和自动化工具交互的人工智能代理。
示例场景：
- 问题： 人工智能票务系统可以处理基本查询，但当用户询问账户详细信息时，却无法从客户关系管理中检索数据，因为特定代理缺乏必要的权限。
- 修复：重新设计人工智能系统，将受限查询委托给授权的后台服务，而不是直接尝试请求。
- 影响：人工智能在提供有用回复的同时仍能保持安全，在不中断对话流程的情况下无缝移交敏感请求。
7.性能优化
缓慢的人工智能响应和高昂的应用程序接口成本会扼杀用户体验。优化性能可确保人工智能代理快速、高效地响应，并且不会产生不必要的处理开销。
学什么
- 通过缓存经常请求的数据，减少应用程序接口调用的延迟。
- 调整LLM 参数（温度、令牌限制）以提高效率。
- 优化工作流程的执行，防止不必要的循环或多余的查询。
示例场景：
- 问题： 人工智能驱动的常见问题机器人需要5 秒钟 和 0.2 美元的额外费用来回答简单的询问，长期来看会让用户和你的钱包感到沮丧。
- 修复：系统会缓存频繁的响应，并优先处理基于规则的常见查询逻辑，而不是将所有内容都发送给LLM。
- 影响：响应时间降至1 秒以下，改善了用户体验，降低了 API 成本。
8.人工智能代理的 CI/CD
人工智能代理需要持续更新--无论是新意图、API 集成还是模型改进。如果没有适当的 CI/CD 管道，推出变更就会变得混乱且容易出错。
学什么
- 自动进行人工智能代理测试，以便在部署前发现问题。
- 使用版本控制来跟踪和管理人工智能工作流程的变更。
- 在不破坏现有功能的情况下部署更新。
例如
- 问题：聊天机器人的更新破坏了一个重要的用户流程，但却没有回滚系统。
- 修复：实施CI/CD 管道可确保新版本上线前在暂存环境中进行测试。
- 影响：更新更顺畅、更安全，出现问题时可立即逆转。
9.MLOps 和数据管理
当人工智能代理从真实的用户交互中学习时，它们就会得到提高，但糟糕的数据管理可能会导致漂移、过时的响应或低效的培训周期。
学什么
- 管理知识库和反馈回路，促进代理改进。
- 确保用相关、干净的数据更新工作流程。
- 使用日志和监控来跟踪人工智能的准确性和用户满意度。
示例场景：
- 问题：聊天机器人一直提供过时的政策信息，因为它依赖于静态数据集。
- 修复：人工智能使用检索增强生成（RAG）模块进行更新，该模块通过知识库从公司的内容管理系统中提取最新数据。
- 影响：机器人始终提供准确、实时的响应，无需人工干预。
10.安全与合规
人工智能代理可处理敏感数据、API 调用和用户交互--确保它们的安全对于防止数据泄露、滥用或合规失败至关重要。
学什么
- 确保API 调用和验证方法的安全，防止未经授权的访问。
- 实施输入验证，防止提示注入攻击。
- 确保符合GDPR、SOC 2等法规和特定行业的指导方针。
示例场景：
- 问题：由于 API 响应没有经过适当过滤，人工智能销售助理暴露了敏感的客户数据 。
- 修复：系统已更新，可在发送响应前对敏感字段进行编辑，确保不会暴露任何私人信息。
- 影响：人工智能仍然合规、安全，并受到用户的信任。
11.保持更新
人工智能技术发展迅速。今天有效的技术可能在六个月后就会过时。最好的人工智能构建者不仅技术娴熟，他们还一直在学习。当真正的创新发生在开发者论坛、研究论文和开源社区时，纯粹依靠聊天机器人来寻找答案会拖慢你的脚步。
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