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Orchestrating agents, APIs, and MCP servers
2025/4/14
Practical AI: Machine Learning, Data Science, LLM
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Daniel Whitenack
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Pavel Veller
Pavel Veller: 我是EPAM的首席技术专家，我们公司开发了一个名为Dial的AI编排平台，它可以连接多个AI代理和工具，并进行负载均衡。Dial是一个类似ChatGPT的对话式应用，但功能更强大，可以返回UI元素和交互式元素。它最初是一个负载均衡的模型无关代理，现在已经发展成为一个应用托管生态系统，并正在与MCP协议集成，以连接更多工具。我们还开发了一个名为CodeMe的AI助手，它在SWE bench排名第五，可以用于代码编写和维护。使用AI代理进行软件开发时，需要考虑如何构建工具的层次结构，以及如何平衡LLM的自主决策和人工干预。我曾经尝试使用AI代理提高效率，但由于过度指令导致失败，这说明迭代式开发和适度授权给LLM更有效。在大型代码库维护方面，AI代理的应用仍处于早期阶段，需要进一步探索其在代码修改和维护方面的应用。使用AI代理会改变工作流程，增加认知负荷，需要适应新的工作方式。将工具和功能连接到大型语言模型（LLM）时，技术实现相对容易，但确保其在实际应用中的实用性和有效性则更具挑战性，需要考虑用户提示、数据语义、身份验证和遗留系统等因素。在数据分析相关的用例中，语义层能够弥补底层系统在数据理解方面的不足。
Daniel Whitenack: 在大型代码库维护方面，AI代理的应用仍处于早期阶段，需要进一步探索其在代码修改和维护方面的应用。使用AI代理会改变工作流程，增加认知负荷，需要适应新的工作方式。
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