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The Agent Exchange: Practitioner Insights
2025/3/3
MLOps.community
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Chiara Caratelli
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Dmitri Jarnikov
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Steven Vester
Dmitri Jarnikov：我认为AI智能代理的构建需要在通用性和专业性之间取得平衡。专业化代理在执行特定任务时更精确，但缺乏可扩展性；而通用型代理虽然可扩展，但精确度不足。未来理想的代理应该在推理能力上具备一定的专业性，并在执行能力上结合通用性和专业性，能够在需要时回退到通用执行模式。这需要考虑代理的推理能力和执行能力两个维度上的专业化程度。
例如，一个食品订购代理需要理解用户的偏好，生成订单，并在不同的食品服务平台上进行订购。在执行方面，从可以使用电脑或浏览器的通用型代理，到只能在特定网站上运行的专业化代理，都有其应用场景。OpenAI的Operator就是一个兼具通用推理和混合执行能力的例子。
Chiara Caratelli：我最初的工作是通用型Web代理，但很快转向了更专业的代理。最终，我发现两者之间的平衡才是最佳方案。代理的强大之处在于它们可以根据实际情况动态调整工作流程，就像人一样。代理可以调用其他代理作为工具，从而实现非常专业的代理仍然由通用代理管理，反之亦然。
例如，一个专业的购物代理可以很好地浏览大型平台，但对于小型网站，它也可以作为一个通用的Web浏览器。与之前的模型相比，代理更容易采用这种混合方法。最近出现的工具，如OpenAI Operator，也体现了这种趋势，它们既可以利用API快速集成，也可以进行通用的Web浏览。从客户互动的角度来看，这种混合方法最大的优势在于速度和成功率的提升。虽然专业化代理在特定场景下的成功率更高，但对于需要长时间和多次调用的任务，通用型代理仍然可以取得不错的效果。
Steven Vester：我认为AI代理的采用将是一个迭代过程，类似于我们使用人类助理的方式。起初，我们会将简单的任务交给代理，例如购买咖啡。随着信任度的提高，我们会逐渐赋予代理更复杂的任务，例如撰写报告或进行市场调研。
目前，通用型代理的性能不足以胜任复杂任务，因此专业化代理将率先获得成功。用户会先尝试并信任专业化代理，然后随着通用型代理能力的提升，用户会逐渐转向通用型代理。这与在线支付的普及过程类似，起初人们只在特定场景下使用在线支付，但现在已经成为一种普遍的支付方式。
Demetrios Brinkmann：我认为电商平台起初会采取防御措施抵制AI代理，但最终会与之合作。平台会采取反爬虫措施，例如IP地址限制和honeypots等，但这些措施最终难以奏效。随着AI代理的普及，平台会转变策略，与AI代理合作，例如开放API或提供向量数据库访问权限，从而改变其商业模式。这将需要电商平台从单纯的流量变现模式转向其他模式。同时，平台还可以利用自身的推荐系统，为AI代理提供已排序的结果，甚至可以将广告内容融入代理的响应中。最终，用户体验将决定平台和AI代理的合作方式。
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