AI教我做事之AIAgent开发-2 虚拟助手

您是否曾希望拥有一个虚拟助手，可以处理重复性任务、做出明智决策并像专业人士一样做出响应，而所有这一切都无需不断输入？这正是 AI 代理所做的。从自动化客户查询到优化工作流程，这些智能系统正在成为软件开发的重要组成部分。

但是，如果你是 AI 新手，那么构建一个 AI 的想法可能听起来很难接受。好消息是，你不需要成为机器学习专家就可以开始使用。通过正确的方法，即使是初学者也可以构建解决实际问题的功能性 AI 代理。

在本指南中，我们将引导您了解基础知识，将所有内容分解为简单、可操作的步骤。到最后，您将了解：

• 什么是人工智能代理以及它们如何工作
• 让它们运转的核心组件
• 构建第一个 AI 代理的分步方法
• 让流程更简单的最佳工具和框架

让我们开始吧！

什么是 AI 代理？

在讨论技术细节之前，我们先来了解一下 AI 代理到底是什么。简单来说，AI 代理是一种可以感知环境、处理信息并采取行动实现目标的软件程序，所有这一切都无需人工干预。

可以把它想象成一辆自动驾驶汽车。它从传感器（如摄像头和雷达）收集数据，分析路况，预测障碍物，并实时做出决策。同样，软件应用程序中的人工智能代理收集输入，分析模式，并采取行动完成任务。

人工智能代理的关键特征

人工智能代理有不同的类型，但它们都具有一些核心特征：

• 自主性——它们可以在极少的人为干预下或无需人为干预的情况下自行运行。
• 感知——它们从环境中收集信息（文本、语音、图像或结构化数据）。
• 决策——他们分析数据并确定最佳行动方案。
• 适应性——他们从互动中学习并随着时间的推移而进步。

人工智能代理的类型

AI 代理并非千篇一律。根据其复杂性和能力，它们可分为：

1. 反应代理——人工智能的最简单形式

• 这些代理根据预定义的规则运行，并且不存储任何过去的经验。
• 它们可以实时对输入做出反应，但无法随着时间的推移进行学习或改进。
• 由于它们缺乏记忆，因此它们速度快、效率高，非常适合简单的基于规则的任务。

例子：

• 垃圾邮件过滤器——电子邮件系统根据固定规则对传入的消息进行分类（例如，某些词语会触发垃圾邮件检测）。
• 游戏中的基本 AI – 以可预测的方式对玩家动作做出反应的非玩家角色 (NPC)。
• 自主传感器——根据环境变化触发警报的设备，如运动探测器。2

2. 有限记忆代理——从过去的互动中学习

• 这些代理会在短时间内保留过去的数据以改善决策。
• 它们根据最近的输入做出调整，但不会根据长期经验不断进步。
• 当今的许多人工智能系统都属于这一类，因为它们将实时反应与短期学习结合在一起。

例子：

• 聊天机器人（例如，由 GPT 驱动的机器人） ——这些代理会记住对话的各个部分以维持上下文，但在会话结束时会重置。
• 自动驾驶汽车——它们分析过去几秒钟的数据来预测车道变化、行人运动和交通信号。
• 基于人工智能的客户支持——根据最新查询提供答案但不保留长期交互历史记录的系统。

3. 基于目标的代理——评估行动以实现目标

• 这些代理不仅会做出反应，还会在做出决定之前评估多种可能的行动。
• 他们使用搜索算法和决策树来确定最佳行动方案。
• 与记忆有限的代理不同，它们会积极考虑未来的结果，而不仅仅是过去的互动。

例子：

• 国际象棋和棋盘游戏中的人工智能——像 AlphaZero 这样的程序会评估所有可能的动作，然后选择最佳策略。
• 导航系统（例如谷歌地图） ——它们计算多条路线并建议最有效的路径。
• 金融领域的机器人顾问——由人工智能驱动的系统，可评估不同的投资策略以优化回报。

4.学习代理

• 这些代理使用机器学习和深度学习来根据经验不断改进。
• 它们采用强化学习，这意味着它们会随着时间的推移通过反馈变得更好。
• 与内存有限的代理不同，它们存储大量数据集并利用过去的经验来改进决策。

例子：

• Netflix 的推荐系统——分析您的观看历史以提供个性化建议。
• 人工智能助手（例如 Siri、Alexa、Google Assistant） ——了解用户偏好并相应地调整响应。
• 自主机器人（例如波士顿动力公司的机器人） ——每次迭代都会改进行走、物体识别和任务执行。

人工智能代理为何如此重要

从 Siri 和 Alexa 等虚拟助手到人工智能客服机器人，人工智能代理正在塑造企业自动化任务和与用户互动的方式。它们帮助企业扩展客户服务、优化工作流程，甚至增强决策能力。

现在我们知道了什么是 AI 代理，让我们继续了解如何从头开始构建一个 AI 代理。

构建和训练人工智能代理的 7 个步骤

构建和训练人工智能代理涉及设计、开发和部署智能系统的系统过程，该智能系统可以感知环境、从数据中学习并做出决策以实现特定目标。

此过程通常涉及几个关键步骤，从定义代理的用途到将其部署到现实环境中。以下概述了创建自己的 AI 代理所涉及的核心阶段。

步骤 1：定义 AI 代理的目的

在开始编码之前，第一步是明确定义您的 AI 代理将做什么。没有明确目标的 AI 代理就像没有目的地的 GPS——没有方向，没有效率。

问自己这些问题：

• 这个AI代理将解决什么问题？
• 谁将会使用它？如何使用？
• 它会处理什么类型的输入？（文本、语音、图像等）
• 它会做出什么样的决定？
• 它需要什么程度的自主权？

例如，如果您正在构建客户支持聊天机器人，其目的可能是：

• 回答常见问题。
• 引导用户到正确的支持渠道。
• 通过自动执行重复查询来减少响应时间。

如果您正在创建人工智能电子邮件分类器，它可能会：

• 根据紧急程度对电子邮件进行分类。
• 检测垃圾邮件并过滤促销内容。
• 突出显示优先消息。

选择正确的人工智能代理类型

根据您的回答，您将确定哪种 AI 代理类型最适合您的目标：

• 基于规则的任务？→ 反应代理
• 短期学习？→ 有限记忆代理
• 复杂的决策？→基于目标的代理
• 持续学习？→ 学习代理

一旦确定了目的，您就可以进行下一步了：选择正确的工具和框架。

第 2 步：选择正确的工具和框架

现在我们已经明确了 AI 代理的用途，下一步就是选择正确的编程语言、框架和库。您的选择取决于 AI 代理需要做什么 – 无论是处理文本、分析图像、处理对话还是进行预测。

用于人工智能开发的编程语言

任何 AI 代理的基础都是其所用的编程语言。虽然 AI 可以用多种语言开发，但以下是最常用的语言：

4. Python – 最适合初学者且使用最广泛的语言

原因何在？ Python 易于阅读，并且拥有庞大的 AI 和机器学习库生态系统，使开发更快、更高效。

最适合：人工智能聊天机器人、推荐系统、预测分析、基于 NLP 的代理和深度学习应用程序。

5. JavaScript – 最适合基于 Web 的 AI 应用程序

原因是什么？如果您的 AI 代理将嵌入到网站或 Web 应用中，JavaScript（使用 TensorFlow.js 等框架）可让您直接在浏览器中运行机器学习模型。 最适合：基于 AI 的聊天机器人、基于 Web 的助手和基于浏览器的 AI 工具。

6. Java – 在企业 AI 应用中很受欢迎

原因： Java 因其速度快、可扩展性而被用于大规模 AI 解决方案，尤其是银行、医疗保健和企业 AI 应用程序。 最适合： AI 驱动的欺诈检测、自动化工具和企业级 AI 代理。

7. C++ – 适用于实时应用的高性能 AI

原因何在？ C++ 是性能密集型应用程序的首选，例如游戏、机器人和嵌入式系统中的 AI。 最适合： AI 驱动的自动驾驶汽车、机器人和游戏 AI。

人工智能库和框架

选择编程语言后，您将需要专门的库和框架来支持您的 AI 代理。这些工具有助于自然语言处理、机器学习、语音识别等。

自然语言处理 (NLP) 的 AI 工具

用于聊天机器人、语音助手和文本分析。

• NLTK（自然语言工具包） ——提供标记化、语音标记和文本分类工具。
• spaCy – 比 NLTK 更快、更高效，最适合实时 NLP 应用。
• Transformers（由 Hugging Face 开发） ——能够与 GPT、BERT 和 T5 等预先训练的 AI 模型集成，减少从头开始训练的需要。

用例示例：如果您正在构建客户支持聊天机器人，它将需要 NLP 库来理解和处理用户查询。

机器学习和模型训练的人工智能工具

用于训练人工智能代理做出决策。

• TensorFlow – 用于复杂 AI 模型训练和部署的强大深度学习框架。
• PyTorch – 比 TensorFlow 更灵活，用于人工智能研究和高级机器学习应用。
• Scikit-learn – 最适合传统机器学习算法，如分类、回归和聚类。

用例示例：如果您的 AI 代理需要根据过去的交互来预测客户行为，您将使用 Scikit-learn 或 TensorFlow 对其进行训练。

计算机视觉的人工智能工具

用于图像和视频识别AI代理。

• OpenCV（开源计算机视觉库） ——有助于物体检测、图像处理和面部识别。
• TensorFlow/Keras for Vision——用于基于深度学习的图像分类和识别任务。

用例示例：如果您正在构建分析图像（例如，医学X射线或安全录像）的AI代理，那么OpenCV + TensorFlow将是您的最佳选择。

语音识别人工智能工具

用于基于语音的AI助手。

• CMU Sphinx——一款轻量级、离线语音转文本工具。
• DeepSpeech（由 Mozilla 开发） ——一种由深度学习驱动的语音识别引擎。
• Google 语音转文本 API——一种基于云的实时语音识别和转录服务。

用例示例：如果您正在构建像 Siri 这样的语音助手，则需要一个语音识别工具将口头命令转换为文本进行处理。

基于 Web 的 AI 代理的 AI 工具

用于人工智能驱动的网络应用程序和聊天机器人。

• Rasa – 一个具有内置 NLP 功能的开源聊天机器人框架。
• Dialogflow（由 Google 开发） ——无代码/低代码 AI 聊天机器人构建器。
• TensorFlow.js——一个用于直接在网络浏览器中运行 AI 模型的 JavaScript 库。

用例示例：如果您想要为网站提供人工智能聊天机器人，Rasa 或 Dialogflow 将是最简单的实现方法。

专业提示：如果您是 AI 新手，请先从 Python 和 Scikit-learn 开始，然后再使用 TensorFlow 等高级深度学习工具。

一旦你选择了正确的工具，就该向你的 AI 代理提供数据，以便它可以学习并做出明智的决策。

步骤 3：收集数据

确定目标并规划流程后，下一步就是收集相关数据。此阶段是收集定性和定量数据，以支持流程图。以下是方法：

1. 确定数据源：首先从内部系统（如 CRM、ERP 或电子表格）以及外部来源（如客户反馈、调查或行业报告）收集数据。
2. 收集定量数据：寻找可衡量的指标，如销售数字、响应时间或生产率。这些有助于查明可能存在瓶颈或效率低下的地方。
3. 收集定性见解：与团队成员、客户或供应商等利益相关者交谈。这些见解为数字提供了背景，帮助您了解某些结果发生的原因。
4. 确保数据准确性：确保您的数据是最新且可靠的。过时或不完整的信息可能会导致错误的见解。

通过收集正确的数据，您将能够识别关键的改进领域，从而指导您未来流程改进的设计。

步骤 4：设计 AI 代理

现在您已经确定了 AI 代理将要解决的问题并设定了明确的目标，现在是时候设计代理本身了。此步骤涉及创建 AI 运作方式的蓝图，包括架构、算法和用户体验。

以下是此阶段应涉及内容的细分：

1. 选择正确的 AI 模型：
   1. 确定您是否将使用预先训练的 AI 模型（如 GPT、BERT 等）或从头开始构建自定义模型。
   2. 考虑任务的复杂性以及现有模型是否可以适应您的需求或是否需要定制解决方案。
2. 设计工作流程：
   1. 概述 AI 代理处理用户输入和生成响应所采取的步骤。
   2. 规划出交互：当代理收到查询时会发生什么、它如何处理信息以及它如何响应。
   3. 思考不同的用户流程和边缘情况。如果代理不理解某些内容或遇到错误，它应该如何表现？
3. 选择正确的技术堆栈：
   1. 选择支持开发 AI 代理的工具和平台。例如，您可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架进行机器学习，或使用 Dialogflow 和 Rasa 进行聊天机器人开发。
   2. 选择合适的 API、编程语言（Python、JavaScript 等）和数据存储解决方案（SQL、NoSQL 等）。
4. 创建用户界面（UI）：
   1. 如果您的 AI 代理具有可见的用户界面（例如聊天机器人或虚拟助手），请勾勒出用户界面和用户体验。
   2. 专注于打造直观且用户友好的界面。设计自然的对话并确保您的代理可以处理各种输入，包括语音或文本。
5. 确定积分点：
   1. 规划 AI 代理如何与其他系统或平台（CRM、数据库、第三方服务等）交互。
   2. 考虑数据流和安全问题，例如如何存储、访问和保护数据。
6. 建立反馈循环：
   1. 结合反馈机制，用户可以对人工智能的性能提供输入。
   2. 这对于长期改进 AI 代理至关重要。根据用户交互规划定期更新和改进。

到此步骤结束时，您应该对符合目标的 AI 代理有清晰的设计、开发计划，并了解您将使用的工具和技术。此设计阶段为下一步构建和训练 AI 代理奠定了基础。

步骤 5：开发 AI 代理

在此阶段，您将深入研究 AI 驱动的事件管理解决方案的核心：开发 AI 代理本身。这涉及创建一个智能的自动化系统，该系统能够快速准确地处理 IT 事件，最大限度地减少人工干预，并最终减少停机时间。

以下是如何完成这一关键步骤的方法：

1.了解人工智能在事件管理中的作用

你正在构建的 AI 代理必须能够执行多项任务：

• 事件检测：代理应该能够通过分析系统警报、日志和用户报告来实时检测事件。
• 分类和优先级：需要对事件（例如软件故障、硬件问题、网络中断）进行分类，并根据紧急程度、业务影响和可用资源确定优先级。
• 根本原因分析：人工智能应该深入研究历史数据、以前的事件和日志，以找出重复出现的问题的根本原因，甚至预测潜在的未来事件。
• 自动响应：在许多情况下，人工智能应该能够自主解决事件（例如，通过重新启动服务、修补漏洞或提出解决方案）。
• 升级：当代理无法独立处理问题时，必须将案例升级给人工技术人员并提供相关详细信息，以加快解决速度。

7. 选择正确的 AI 模型

AI 代理的核心功能取决于选择和训练正确的机器学习模型。您需要确定最适合您的事件管理需求的模型组合：

• 监督学习：用于分类（例如，对事件进行分类）和优先排序等任务。
• 无监督学习：在系统行为中的异常和潜在问题升级为全面事件之前检测它们。
• 自然语言处理 (NLP)：如果您的代理需要与用户或技术人员交互，NLP 模型可以帮助它理解并生成类似人类的响应。
• 强化学习：根据环境反馈优化决策。AI 代理可以根据过去的行动和结果“学习”处理某些类型事件的最有效方法，这很有用。

8. 与现有系统集成

为了使您的 AI 代理有效，它需要与您现有的 IT 基础设施顺利集成：

• 监控系统：人工智能必须能够从 New Relic、Datadog 或 Nagios 等工具中提取数据，以进行实时系统监控。
• 票务系统：它应该与 Jira 或 ServiceNow 等平台集成，以自动创建、跟踪和解决票务。
• 知识库：人工智能应该能够访问内部知识库或常见问题解答，以帮助它为常见事件提出解决方案，而无需上报给人工团队。

9. 数据收集和预处理

强大的 AI 代理依赖于高质量的数据。您拥有的历史事件数据越多，代理的性能就越好。首先收集：

• 事件日志：系统日志、过去的票证以及以前 IT 事件的报告。
• 已解决的事件：有关如何解决先前问题的历史数据，包括解决时间和解决方案的有效性。
• 系统指标：有关系统性能、停机事件和负载指标的数据。

收集数据后，需要对其进行清理、结构化和标记。例如，根据严重性和解决步骤对事件进行分类。此步骤可确保使用准确、可操作的数据对代理进行培训。

5.创建知识库

知识库对于 AI 代理做出明智的决策至关重要。您可以使用机器学习自动从事件解决数据中创建知识，或者手动将常见问题和解决方案填充到知识库中。

知识库应包括：

• 常见事件的故障排除步骤。
• 事件严重性和优先级别的指南。
• 用于升级复杂案例的标准操作程序 (SOP) 。
• 最大限度减少事件再次发生的最佳实践。

6.训练AI代理

使用准备好的数据，您现在可以开始训练 AI 模型。此步骤涉及向 AI 提供历史事件数据并调整模型以识别模式。AI 代理将学习：

• 识别事件中的模式：例如，认识到系统停机通常与特定的服务器故障相关。
• 预测结果：基于先前数据的模式，它可以开始预测事件结果并提出纠正措施。

您可以从一个小的、受控的数据集开始验证其性能，并随着对其准确性的信心增强而逐步扩展。

第 6 步：测试和迭代

没有一个 AI 代理是完美的。在全面部署之前，您必须在受控环境中测试其性能：

• 模拟事件测试：向人工智能输入模拟事件，了解其如何处理事件，并衡量其对事件进行分类、优先排序和解决的能力。
• 人机协同 (HITL) 测试：在初始部署期间，允许人类技术人员在 AI 向他们上报事件时进行审查和干预。此反馈回路将帮助您微调系统。
• 持续学习：随着新数据的进入和更多事件的解决，确保人工智能代理能够从每个案例中学习，从而随着时间的推移提高其准确性和性能。

步骤 7：监控和优化

一旦 AI 代理上线，持续监控就至关重要，以确保其表现良好并适应新的挑战：

• 跟踪事件解决时间：事件解决速度是否比手动解决更快？
• 监测准确性：人工智能是否正确识别问题的根本原因？
• 收集团队的反馈，了解 AI 代理的建议和解决方案如何影响他们的工作流程。

随着 IT 环境的发展，您的 AI 代理必须能够处理增加的负载和更复杂的事件。确保 AI 代理周围的基础设施能够根据业务需求进行扩展。

打造 AI 代理是一项重大成就。现在，通过在您的业务中战略性地实施它来确保其成功。

结论：您的 AI 代理正在等待！

创建自己的 AI 代理乍一看似乎是一项艰巨的任务，但希望本指南能为您揭开这一过程的神秘面纱。我们将整个过程分解为可管理的步骤，从定义代理的用途、选择合适的工具到有效地训练、测试和部署代理。现在您了解如何：

• 明确代理的目标和范围
• 选择适当的堆栈
• 收集并准备训练数据
• 选择正确的开发平台和库
• 培训、评估和改进座席的表现
• 部署并集成您的 AI 代理

但请记住，打造成功的人工智能代理是一个持续的过程。持续学习、改进和适应是确保其有效性和相关性的关键。