作为具有大语言模型的自主生物动作，代理商从原型转变为制造，其“代理”系统已成为关键。这份白皮书系统地解释了AgentOps如何通过基于DevOps和MLOP的人员，流程和技术集成来大力部署和管理代理。它为数据分析师提供了一个重要的见解，以了解AI系统的可靠性和大小。代理商成功的主要衡量标准在于纳入企业和技术指标。业务的“北极星”指标（例如用户收入或交互）是最终的衡量标准。同时，代理的目标完成率，任务完成率以及遥测指标的应用（例如延迟，错误率）很重要。人类反馈（“ TOP/STEP”）和详细的监视（跟踪）提供了深入的观察，从而确保了数据驱动数据的持续优化。大纲of代理商的审查是准备这样做的基础。该报告指出，基本功能是通过公共基准测试（例如BFCL，AgentBench）评估的。轨迹检查着重于动作遵守，采用的指标，例如准确的匹配，和谐匹配，不公正的匹配匹配以及准确性和回忆的准确性。最终响应可以由LLM自动评估为“裁判”。手术 - 分析填补了自动化极限并提供校准信号。通过专门的通信for，多代理系统提高了罪的准确性，效率，可伸缩性和容忍度，并有效地减少了幻觉和偏见。它的分析基于单个代理，并进一步关注与代理商的合作和协调，资源使用的计划和效率的推理。诸如分层，协作和副词之类的设计模型共同加在一起增加了复杂的数据挑战，例如Task Allocation和上下文管理。母亲 - 在检索增强的生成（代理抹布）的过程中是通过迭代推理获取知识的过程。它可以执行了解上下文的查询，理解和选择资源的许多步骤，并验证和纠正搜索结果。在企业中，外国人的知识使用“助手”和“自动”代理人（例如Google Agentpace和Notesbooklm Enterprise）更改为“代理经理”，以提高数据管理和决策效率。为了提高高风险复杂任务的可靠性，白皮书前瞻性地建议将代理商更改为“承包商”。通过安排“合同”来澄清任务，交付，成本和报告机制，代理可以检查，调整和分解“分包合同”。它为AI代理业务的集成提供了更强的数据控制，并预测了更标准的AI服务模型。总之，代理技术的演变Ology是数据审查和业务自动化的深刻开发范式。从精致的指示系统，一个自动启动和手动分析的框架，到优化多古系统的合作，使用“签名”模型标准，所有这些都指向更受控，计算和高度可靠的未来AI增强AI。财务和数据分析师需要积极地接受这一趋势，并深深地包括在运营和维护AI中的数据管理，以推动更多的业务决策和更好的资源分配。文档链接将与199IT知识星球共享。 i -scan下面的QR码进行检查！