#AIAgentFrenzy AI代理和知識提取：自主解決方案的未來
AI代理的概念讓人對未來充滿期待，但現在看起來更像是一個空想。爲什麼？因爲目前還沒有一個經濟上可行的AI代理能夠在任何領域自主解決任務，哪怕是初級員工的水平——也許除了娛樂或加密貨幣操作。老實說，這些並不算是穩固的商業模式。🧐
區分AI自動化、AI助手和AI代理至關重要——這些術語常常被混淆，但它們並不相同。
當我談論一個經濟上可行的AI代理用於商業時，我的意思是能夠自主處理人類水平任務整整一個月，並且成本低於該員工工資的代理。如果你知道這樣的代理，請在評論中分享！例如，備受關注的Devin甚至無法解決初級開發者一半的工作負擔。
爲什麼這還不是現實？🤔
情況可能很快會改善，因爲：
- 代幣變得更便宜。
- 模型變得更聰明，更專業。
- 針對特定領域的精細化語言模型出現。
然而，有一個主要障礙：數字化專業知識。爲了讓AI代理取代人類，它必須理解並複製他們的技能，但企業很少全面記錄他們的流程。要創建一個成功的AI代理，這種專業知識不僅必須被記錄，還必須結構化爲以下格式：
- 知識圖譜
- 算法
- 狀態機
一個有前景的方向🌟
流程挖掘和知識提取等領域對推動AI代理的發展至關重要。即使手動將專家的工作形式化——收集知識、構建決策原則以及創建知識提取框架——也將完成80%的工作。
如果我們進一步結合：
- 領域驅動設計（DDD）
- 數字化專業知識（例如，JSON或Neo4J數據庫）