GraphQL API滲透測試指南
盡管我們近年來見證了人工智能的突破，但此類解決方案的開發開始得要早得多。專家系統早在 1970 年代至 1980 年代就出現了。這些解決方案可以模擬特定領域的決策。例如，DENDRAL系統可以推測有機化合物的分子結構，從而輔助化學家的研究工作。
另一個例子是 MYCIN，它是根據 DENDRAL 的經驗開發的，并于 1970 年代在斯坦福大學設計。專家系統可以分析多種因素并建議使用抗生素來治療細菌感染。盡管它非常有幫助，但由于1970年代的硬件限制，它無法在實際的臨床環境中得到應用。然而，該系統仍然是AI代理開發歷程中的一個重要里程碑。
來源： slideshare.net
雖然 AI 開發成就引起了轟動，但它們從未產生實質性成果。曾有預測認為財富500強公司會廣泛應用AI技術，但這些預測隨著1980年AI Winter的到來而落空，那時對AI研究的投資降到了冰點。
盡管如此，人工智能的新突破發生在 1980 年代后期。這一次，IBM T.J. Watson 研究中心的成員建議，機器中的知識獲取應該通過統計分析來實現。這一建議與普遍實施的 AI 任務和行動方法相反，并為 AI 的進一步發展奠定了基礎。
下一個里程碑發生在 1990 年代至 2010 年代，當時機器學習模型取得了突破。得益于機器學習，AI 代理無需顯式編程即可分析數據。因此，公司將它們作為推薦系統和自然語言處理系統引入。亞馬遜、eBay 和 Coursera 就是其中之一。
近年來，AI 代理在多個方向上發展。深度學習和神經網絡為人工智能代理提供了新功能。這些技術有助于圖像識別、駕駛車輛和理解自然語言。AI代理所具備的學習能力，在機器人技術和游戲領域促成了眾多的改進。
如今，AI 代理不斷發展。由于計算、數據和算法的增強，AI 代理變得更加先進和通用。它們橋接網絡和平臺、連接和自動化 IoT、支持預測性維護等。
AI 代理專為不同的任務而設計，具有不同的功能和名稱。基于上述方面，我們可以概括出人工智能中的幾種代理類型，并將在下文進行詳細描述。
反應性代理是此類技術中最簡單的類型。它們根據映射的行動輸入進行操作，而不考慮過去的經驗。這意味著此類代理是通過預編程的方式對特定事件做出反應的。反應式代理沒有內存，它們不會從交互中學習。它們有助于執行需要快速響應的簡單、可預測和重復的任務。
反應式代理通常用于非玩家角色的游戲。代理具有與玩家交互的簡單規則。此外，這種類型的代理適用于基本的家庭自動化。它們會在檢測到移動時自動打開燈，而在一段時間內未檢測到任何移動時則會自動關閉燈。
這種類型的代理比反應代理更先進。深思熟慮的代理能夠依據自身的知識和目標進行推理和規劃。它們對世界擁有基礎性的理解，并會利用這個模型來執行各項任務。由于深思熟慮的代理可以制定目標、計劃和做出決策，因此他們可以在比被動代理更復雜的環境中行動。
我們可以在決策和規劃至關重要的任務中找到深思熟慮的代理人。因此，深思熟慮的代理在制造和勘探任務中充當機器人。例如，借助視覺識別技術，IBM Watson 可以幫助您發現飛機中的故障和缺陷。
為什么是“混合”？那是因為它們結合了反應代理和深思熟慮代理的優勢。在需要迅速做出反應的場景中，混合代理會采用反應式的方法。如果您需要基于實時數據做出決策，則激活審議端。因此，混合代理可以快速響應簡單的情況，并且可以在環境發生變化的地方進行規劃和決策。
混合智能代理示例包括自動駕駛汽車和高級機器人系統。對于自動駕駛汽車，系統會規劃路線并對障礙物做出反應。混合機器人系統可以在預定義的輸入上完成任務，并在需要時適應不斷變化的環境。
Learning Agent 的與眾不同之處在于他們處理反饋并隨著時間的推移而改進的能力。這要歸功于他們擁有的四個組件：
這些技術在需要不斷改進的地方非常有用。在eBay、Netflix等市場和流媒體平臺上，您可以實際看到學習代理的效果。它們會分析客戶的輸入，并據此推薦相關的產品或節目。
另一個應用程序是自學聊天機器人。由于具有學習能力，此類聊天機器人可以以有意義且類似人類的方式處理客戶查詢。
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AI 代理承擔日常任務和流程，并為人類工作釋放資源。例如，AI 代理接管數據輸入、調度和客戶服務查詢。因此，復雜而富有創造性的任務就交給了人類團隊。自動化和人工執行流程的這種組合提高了運營和效率。
此外，AI代理能夠同時處理多個進程，并且無需休息。例如，聊天機器人提供即時響應，并且可以比人力資源更快地解決問題。因此，持續的可用性和速度使 AI 代理成為快速處理許多任務的寶貴工具。
隨著業務的不斷擴展，AI代理也能相應增長。當操作規模擴大時，您可以部署更多的AI代理來應對增加的負載。由于這種可擴展性，AI 代理將幫助您管理運營，而無需雇用更多員工。
例如，在電子商務中，AI 代理處理來自數百萬客戶的數據，并為每個客戶提供個性化建議。此外，AI 代理還可以在云服務中分配資源。此功能可確保資源均勻分布，并在高峰時段支持生產。
由于 AI 代理可幫助您保持高生產力并擴展運營，因此還可以節省成本。根據麥肯錫的《2024 年初 AI 現狀》報告，在合規領域、IT、服務運營以及供應鏈和庫存管理方面節省的成本最多。
由于電子商務網站或SaaS（軟件即服務）平臺可能會遇到高負載的情況，因此AI代理會被用來承擔這些高負載的任務。由于他們處理信息的能力，他們可以幫助您處理與大團隊相同的工作量。這意味著您可以節省團隊招聘、培訓和基礎設施的成本。
此外，AI 代理可以快速檢測欺詐。此功能可幫助金融網站保持安全、建立信任并避免代價高昂的損失。此外，由于這種財務保護，市場可以確保安全銷售并吸引更多的賣家和買家。
根據 AI 代理收集的數據，您可以獲得見解并做出決策。由于分析了大量數據，AI 代理可以幫助您發現用戶行為模式并自定義您的服務。您可以獲得有關庫存流量、客戶行為和市場趨勢的信息和預測。
例如，營銷中的 AI 代理可以幫助您了解客戶并查看您的活動在哪些方面表現良好。在供應鏈中，AI 代理可幫助您分析庫存將如何根據客戶需求移動。因此，企業能夠清晰地了解在哪些方面需要進行改進和補充。這樣一來，他們的運營就能保持穩定，并隨著時間的推移而持續增長。
AI 代理可幫助您的客戶解決問題并了解您平臺上的流程。因此，您的客戶可以全天候獲得對他們的查詢的及時解答。此外，您可以通過運用自然語言處理（NLP）技術來優化您的AI代理。這樣一來，它們就能理解復雜的查詢，并提供更具個性化的支持。
醫療保健領域的 AI 代理工具可以承擔人類的工作量，幫助接待員和助理專注于更有意義的任務。有了AI代理，患者就無需等待20分鐘僅僅是為了告知取消預約的情況。因此，這會帶來更好的服務和調度體驗。
AI代理能夠加速重復處方的開具流程。它們在與患者通話的過程中收集所需信息，并將這些信息發送給醫生。醫生隨后會檢查處方的準確性，并將其開具給患者。這個過程很簡單，并且確保安全，因為醫生會檢查所有內容。然后，醫生通過 AI 代理將處方發送給患者。
AI 代理在金融行業非常有價值。由于 AI 可以處理大量數據，因此它可以發現異常和潛在的欺詐活動。客戶還可以及時獲得有關賬戶、余額和交易的查詢的答案。更為關鍵的是，您可以獲得robohelp這一智能助手，它會根據您的投資目標和風險承受能力，為您提供具有潛力的投資建議。
電子商務市場平臺也受益于 AI 代理。它們為推薦引擎提供支持，并幫助客戶查找項目。此外，AI 代理處理訂單溝通，因此賣家可以簡化他們的操作。由于 AI 代理可以檢測欺詐，它們可以保護賣家免受非法活動的侵害，使電子商務平臺值得信賴。
AI 代理還可以幫助您進行庫存管理和交付。因此，您或是您平臺上的賣家能夠清楚地知道需要哪些庫存，以及訂單中應該處理哪些內容。
簡化制造運營至關重要，AI 代理有助于處理流程中的關鍵點。AI 代理可以幫助檢測生產流程和設備中的異常情況，并防止重大故障。他們還可以安排生產流程并確保優化資源使用。
此外，AI 代理可以根據來自傳感器和攝像頭的數據檢查產品并發現缺陷。通過監控生產環境，AI 代理可以檢測危險情況并確保生產環境的安全。
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這些工具使用 NLP 和理解來幫助完成不同的任務。AI 虛擬助手可以管理日程安排、回答查詢并提供建議。這些生成式AI代理會處理大量的數據，以便能夠隨著時間的推移進行自我學習和持續改進。
讓我們看一下 AI 虛擬代理的一些示例。Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Amazon 的 Alexa 是最好的 AI 代理，可幫助您執行不同的任務。您可以控制智能家居設備并獲取天氣預報。此外，虛擬助手使您能夠在線訂購產品、獲取烹飪食譜和處理日常任務。
這些 AI 代理可幫助用戶解決問題。它們通常用于客戶服務、營銷和支持應用程序。聊天機器人可以回答常見問題和其他查詢。此類助手為用戶提供他們需要的一般信息。這些 AI 代理通常是與您的平臺或客戶支持交互的開始。
聊天機器人非常普遍，您肯定知道它們是如何工作的。不過，讓我們看看著名的智能代理示例。例如，ChatGPT?已成為我們使用 AI 驅動的聊天機器人的轉折點。Zendesk Chat 是聊天機器人如何在客戶支持和?SaaS 開發服務中服務的一個例子。與此同時，Kuki（其前身為Mitsuku）是一款備受贊譽的聊天機器人，它以高情商和幽默感而廣為人知。
您可以在自動駕駛汽車中使用 AI 代理來導航和操作它們，而無需人工干預。這些車輛結合使用傳感器、攝像頭和機器學習算法來感知其環境。因此，他們可以做出決策并安全地運送乘客或貨物。
耗資數十億美元的產品包括特斯拉的 Robotaxi 車隊、谷歌的 Waymo、亞馬遜的 Zoox、通用汽車的 Cruise 和梅賽德斯-奔馳的 Drive Pilot。這些技術使用部分自主性和完全自主性。他們幫助轉向、車道引導、限速、制動等。
自動駕駛汽車雖然前景廣闊，但由于當前存在的安全問題，實現全自動駕駛還屬于未來的挑戰。
機器人技術涉及控制機器人執行各個行業任務的 AI 代理。它們包括制造、醫療保健和物流。這些機器人能夠被編程或訓練，用以應對重復性任務、危險環境以及精密操作，從而提高了生產效率和安全性。
例如，波士頓動力公司的 Spot 在生產設施中工作，即使在最危險的條件下也能進行日常檢查。Rethink Robotics 的一款名為 Sawyer 的協作機器人與人類一起工作，幫助完成制造任務。
最佳 AI 代理的另一個例子是 Intuitive Surgical 的達芬奇。這是一種外科手術系統，可在超出人類能力的手術中提供精確和控制。
我們擁有超過 9 年的經驗，依靠成熟的技術來實施 AI 代理。例如，AI 開發服務幫助我們改進了在線招聘平臺。由于集成了 AI 代理，人力資源專家現在可以快速創建符合最新標準的職位列表。
讓改進后的平臺脫穎而出的特色在于其語義搜索功能。招聘人員只需輸入對職位名稱的任何改動，系統就能智能地推薦正確的修改建議。例如，如果 HR 專家鍵入 “PM”，系統將返回 “Project Manager”。
此外，該平臺還有一個聊天室，人力資源專業人員可以在其中回答問題。這一系列 AI 問題和人工答案將導致合規的職位描述。它將符合知名平臺上的當前職位描述標準。下面是此類發布的示例。
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正如我們所看到的，AI 代理在許多行業和領域都為我們提供幫助。它們減輕了工作負載，并為我們提供了幫助我們達到更好的標準和服務的能力。借助自動化，人類員工可以專注于復雜的戰略任務。
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原文鏈接：https://www.codica.com/blog/brief-guide-on-ai-agents/
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