数据智能老司机

在前面的章节中，我们探讨了治理多个智能体如何在一个健壮系统架构中协作的模式。现在，我们将把镜头拉近，聚焦于任何此类生态系统的基本单元：单个自治智能体（individual autonomous age

在前几章中，我们建立了让智能体系统实现协同（coordinated） 、合规（compliant）与鲁棒（robust） 的架构模式。一个可靠且透明的系统，是最关键关系的必要基础：也就是 AI 智能体

在上一章中，我们详细介绍了使多个智能体能够协同工作的协调模式，通过结构化协作来处理复杂问题。我们已经具备了让智能体进行规划、共享知识并解决冲突的蓝图。然而，要让一个智能体系统超越原型、进入生产级企业环

在上一章中，我们建立了单个智能体的架构蓝图，探讨了它们的解剖结构与核心能力。我们看到，一个设计良好的单智能体就已经能够成为自动化任务的强大工具。然而，企业中最复杂、最有价值的挑战往往超出任何单个智能体

在本书的第一部分，我们为理解生成式AI奠定了基础，并描述了它向更复杂、更分布式的AI形态演进，以及向更自主系统发展的路径。我们探讨了GenAI在企业中的变革性潜力，借助“智能体式AI成熟度模型（Age

在上一章中，我们探讨了选择和部署大语言模型（LLMs）时需要考虑的关键因素，并将其确立为驱动AI智能体推理和决策能力的认知引擎。我们看到，LLM在理解、规划和工具使用方面的能力是智能体有效执行其指定功

正如我们在第一章中探讨的那样，智能体AI系统代表了生成AI演变的下一步。这一转变涉及从集中式智能向分布式智能的过渡。随着监控、治理和智能体系统的引导变得更加普遍和可靠，严格的控制逐渐放松。这使得系统的

生成式 AI（Generative AI，GenAI）是人工智能（AI）的一个领域，它通过从海量数据集中底层模式的学习，使系统能够创建新的或合成的内容、进行推理、理解上下文并给出推荐。不同于主要分析既

随着我们进入本书的生成式 AI（GenAI）部分，值得先回顾一下：使用这项技术可能会触发哪些伦理红旗。需要说明的是，并非所有 GenAI 的用法本质上都不好，但我不建议你把生成式文本作为“常规工具”，