詹姆斯·丁
2025年5月23日12:36
根据Nvidia的说法，发现大语言模型（LLM）代理商对AI推理和测试时间扩展的影响，突出了它们在工作流和聊天机器人中的使用。
大型语言模型（LLM）代理人在应用AI解决复杂问题方面已经变得关键，如Tanay Varshney在NVIDIA博客上所讨论的那样。自2023年引入AutoGPT以来，已经出现了各种技术来建立跨行业的可靠代理，增强AI推理模型并扩大其应用范围。
了解LLM代理
LLM代理是使用语言模型来解决复杂问题，计划行动方案以及使用工具或API来完成任务的系统。这种方法对生成AI应用程序特别有益，例如智能聊天机器人，自动代码生成和工作流动自动化。 LLM代理是更广泛的AI代理景观的子集，其中还包括计算机视觉模型，语音模型和强化学习，以增强各种应用程序从客户服务聊天机器人到自动驾驶汽车的能力。
工作流程中的LLM代理商
传统上，机器人过程自动化（RPA）管道已被用来自动化机械任务，例如数据输入和客户关系管理。但是，由于其刚性设计，这些管道通常会面临局限性。通过合并LLM，这些过程变得更加适应性，从而可以进行复杂的决策和解决问题。例如，LLM代理可以通过处理非结构化数据并适应动态工作流程来彻底改变保险和医疗保健索赔处理，其中包括识别潜在的欺诈和分析复杂的索赔方案。
AI聊天机器人：探索和辅助代理商
LLM代理在AI聊天机器人中也起着重要作用，该机器人根据响应延迟和任务性质进行分类。 探索代理 正如Openai和困惑的深入研究所见，独立解决复杂的多步任务。这些代理在没有迭代用户互动的情况下解决问题，接受较高的延迟性用于综合解决方案。 辅助代理另一方面，涉及一种人类的方法，促进了诸如文档创作和较低延迟和更高用户协作的个人帮助之类的任务。
LLM推理及其应用
使用LLM的推理涉及逻辑和明智地思考，并为此目的开发了几个框架，例如计划和执行，LLM编译器和语言代理树搜索。这些框架可以实现各种推理策略，分为长时间思考，寻找最佳解决方案以及思维批判性的方法论。这些技术可以通过扩展测试时间计算来解决更复杂的问题解决，从而通过增强的代币产生提高响应质量。
未来的方向
随着AI模型和技术的迅速发展，企业必须专注于市场上的时间和功能改进，以有效地创造业务价值。 NVIDIA为快速轨道应用程序开发提供了蓝图和NIM等解决方案，从而确保有效，安全和可靠的基础架构。开发人员还可以探索NVIDIA的Llama Nemotron模型，以拥抱面对面或尝试AI蓝图进行研究和报告。
要更深入地了解LLM代理商及其应用程序，请访问NVIDIA博客上的全文。
图像来源：Shutterstock
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