使用Apache Flink构建真实的企业AI代理
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原文英文，约2000词，阅读约需7分钟。
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内容提要
当前对AI聊天机器人的关注忽视了企业的真正机会：构建自主代理。企业需要实时监控和响应的系统，而不仅仅是被动回答问题的聊天机器人。实现这一目标需要采用状态感知的流处理架构，如Apache Flink，以支持持续事件流的处理，确保代理能够快速、准确地做出决策。
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关键要点
- 当前对AI聊天机器人的关注忽视了企业构建自主代理的机会。
- 企业需要实时监控和响应的系统，而不仅仅是被动回答问题的聊天机器人。
- 实现自主代理需要状态感知的流处理架构，如Apache Flink。
- 自主AI代理的愿景面临基础设施瓶颈，主要问题在于数据访问和系统复杂性。
- 需要将代理视为事件驱动的微服务，而不是请求-响应应用。
- 事件驱动架构提供了实时、上下文相关的数据，适合处理连续的业务流程。
- Apache Flink是构建自主代理的理想基础，支持状态计算和低延迟处理。
- Streaming Agents使得数据处理和AI逻辑的无缝集成成为可能。
- Streaming Agents在实际应用中可以自动化保险索赔处理、供应链管理和产品目录维护等高频业务流程。
- Streaming Agents的目标是使每位工程师都能轻松构建智能应用，推动AI开发的普及。
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