在生产中扩展人工智能代理所需的条件
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内容提要
随着推理模型的发布，复杂问题的解决可通过标准API实现。然而，依赖大型语言模型（LLM）作为中间件会导致可扩展性瓶颈，缺乏共享语义层的通用代理架构使得系统难以有效处理多跳推理，最终输出不可靠。构建可扩展产品需关注上下文层、编排层和治理层，以避免“胶水代码”问题。
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关键要点
- 推理模型的发布使复杂问题的解决通过标准API变得可行。
- 依赖大型语言模型（LLM）作为中间件会导致可扩展性瓶颈。
- 缺乏共享语义层的通用代理架构使得系统难以有效处理多跳推理。
- 构建可扩展产品需关注上下文层、编排层和治理层，以避免“胶水代码”问题。
- 行业正在向代理转变，代理作为“通用适配器”在运行时检查能力。
- 没有治理的领域层，即使是先进的能力也会加速生成未经验证的输出。
- GraphRAG是一种强大的查询时检索技术，但不能替代领域知识图（DKG）。
- DKG用于管理状态，而GraphRAG用于在该状态上进行更好的检索。
- 在反洗钱（AML）等环境中，治理架构通过引入子垂直精度改变工作流程的物理特性。
- 构建自己的语义翻译层相当于自己构建身份管理数据库，复杂性要求一个管理层。
- 智能是商品，但上下文不是，工程领导者必须决定团队的杠杆所在。
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延伸问答
如何解决依赖大型语言模型（LLM）导致的可扩展性瓶颈？
需要构建一个共享语义层的通用代理架构，以有效处理多跳推理，避免生成不可靠的输出。
什么是GraphRAG，它与领域知识图（DKG）有什么区别？
GraphRAG是一种查询时检索技术，主要用于改善事实基础，而DKG则用于管理系统状态，二者在功能上互补。
在构建可扩展产品时，应该关注哪些层次？
应关注上下文层、编排层和治理层，以确保系统的可扩展性和可靠性。
为什么治理层在人工智能架构中至关重要？
治理层确保输出的准确性和可审计性，防止生成未经验证的输出，提升系统的可靠性。
如何在反洗钱（AML）环境中应用治理架构？
通过引入子垂直精度和多步骤工作流，治理架构可以显著减少误报率并提高工作效率。
构建自己的语义翻译层有什么风险？
构建自己的语义翻译层可能导致维护复杂性增加，需承担集成和实体解析的持续工程成本。
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