AI技术迅猛发展的今天，众多企业纷纷寻求通过构建AI Agents来提升业务效率和决策能力。然而，AI代理的开发并非想象中的那么简单，它涉及到一系列复杂的技术和管理挑战。
本文将探讨在构建AI Agents时面临的主要问题，并提出相应的应对策略。
RAG系统的理解 (Understanding RAG Systems)
AI代理的核心之一是检索增强生成（RAG）系统 (Retrieval-Augmented Generation, RAG System)，它结合了数据检索和生成能力，允许模型从大量信息中提取相关内容。然而，许多企业对这一过程缺乏足够的理解，导致在实现预期功能时遇到重重困难。为了克服这一挑战，企业需要投资于员工培训和专业知识的积累，以确保对RAG系统有深入的理解。重排名的重要性 (Importance of Re-ranking)
重排名 (Re-ranking) 是确保模型能够利用高质量数据的关键步骤。当用户提供大量文档时，模型需要返回最相关的文档。然而，由于上下文窗口的限制，用户可能需要手动选择，这不仅增加了人力成本，还可能导致模型的准确性下降。企业需要认识到重排名过程的重要性，并投资于技术以自动化这一过程，减少对人工干预的依赖。开发周期漫长 (Long Development Cycles)
构建和优化一个RAG系统通常需要6到8周的时间，初始版本的准确率可能仅有55%，经过多次迭代后，最终版本的准确率才有望接近100%。这一过程不仅需要专业技术人员的参与，还可能需要数据科学家 (Data Scientists)、产品经理 (Product Managers) 和业务分析师 (Business Analysts) 的协作。企业需要准备好长期投入，并建立跨部门合作机制，以确保项目的顺利进行。数据质量与可用性 (Data Quality and Availability)
企业在使用AI时，必须对数据的质量和可用性有清晰的认识。优质的数据是确保模型准确性的基础，而不可靠的数据则会导致错误的输出。为了使AI代理真正发挥价值，企业需要投入时间和精力来评估和清洗数据，确保数据的质量和可用性。创造性设置的挑战 (Challenges of Creative Settings)
AI模型的“温度”设置 (Temperature Setting) 会影响其创造性输出的程度。一些企业可能会对创造性设置过于保守，限制了模型的表现。企业需要找到平衡点，既要保证模型的输出符合业务需求，又要允许一定程度的创造性，以激发模型的潜力。持续的测试与支持 (Continuous Testing and Support)
构建AI系统并不是一劳永逸的任务，持续的测试、验证和支持至关重要。企业需为团队提供专业的AI培训，以确保项目在实施过程中的顺利进行。此外，建立反馈机制，定期更新和优化AI代理，以适应业务环境的变化，是保证其长期有效性的关键。治理与监控的重要性 (Importance of Governance and Monitoring)
随着公众对AI系统的关注度不断提升，企业需要加强对AI模型及其数据使用的治理和监控。这不仅是为了合规，也是为了增强用户的信任。企业应当建立明确的数据使用政策，并确保相关人员能够监控和评估AI的行为和输出。
总而言之，构建和部署AI Agents并非易事，而是需要企业投入大量的时间、资源和专业知识。必须通过持续的技术创新和严格的管理，才可以克服这些挑战，实现AI代理的最大价值。
