2024年AIAgent市场发展指南，附实战指南

📍大模型的出现为AI Agent提供了“聪明的大脑”，由大模型驱动的AI Agent架构是当前比较常见的AI Agent落地架构，包含 1⃣️规划（Planning） 2⃣️记忆（Memory） 3⃣️工具（Tools） 4⃣️执行（Action）四大要素。 👍与RPA这些自动化工具相比，AI Agent代表了不同的复杂程度和功能。而AI Agent是一种更加智能化的系统，不仅能自动执行任务，还具有一定程度的代理能力，这意味着它可以自主运行，根据处理的数据做出决策，并从经验中进行学习。 📍AI Agent用例有哪些？ ✅AI Agent具有自动执行任务、做出决策以及与周围环境智能互动的能力，因此有可能彻底改变各行各业和各种环境。AI Agent可以配置在任何数字化的环境中运行，包括： • 消费环境：销售或购买产品、组成解决方案以满足客户的独特需求； • 工业环境：动态优化、执行流程或自动执行跨流程活动； • 信息环境：分析、增强、整理、评估和总结信息，改善决策或理解能力； • 创意环境：合成、优化、生成多模态或多元化资产； • 社会环境：在社会群体之间有效地促进、协作和交流； • 物流环境：运输和供应链管理。 📍AI Agent有哪些独特风险？ ✅由于AI Agent会自主行动，并且通常在目标环境中运行时进行学习和适应，因此可能会带来巨大的风险。企业需要面对AI Agent的三大类独特风险： 第一类：内容异常检测。 • 不可接受的内容或恶意使用； • 通过Agent传输未经管理的企业内容，危害机密数据输入； • 幻觉或不准确、非法、侵犯版权和其他不需要的输出，从而损害企业决策和其他流程。 第二类，数据保护。 • 托管供应商环境或内部管理环境中的数据泄漏； • 无法管理外部托管环境中的隐私和数据保护政策； • 由于第三方Agent的“黑盒”性质，难以进行隐私影响评估和遵守各种地区法规。 第三类，AI Agent安全。