不要构建聊天机器人 — 构建有明确任务的代理
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内容提要
在企业中，AI代理不应拥有无限制访问权限。尽管大型语言模型（LLMs）功能强大，但其可靠性不足，容易出错。有效利用AI应专注于封闭世界问题，设计专用代理，并提供明确的上下文和工具。通过控制和目的性设计，AI才能在实际应用中可靠交付结果。
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关键要点
- 企业中，AI代理不应拥有无限制访问权限。
- 大型语言模型（LLMs）功能强大但可靠性不足，容易出错。
- 有效利用AI应专注于封闭世界问题，设计专用代理，并提供明确的上下文和工具。
- LLMs与人类大脑不同，不能期望其表现得像人类。
- 基础模型灵活但对特定业务缺乏理解，需要通过提示设计和上下文化来获得有用结果。
- 可靠性需要工程设计，且不是二元的，而是一个光谱。
- 理想的AI用户体验不是聊天框，而是信号驱动的系统，能够在后台自动反应。
- 专注于封闭世界问题可以提高可测试性、可解释性和安全性。
- 目的明确的代理比通用聊天机器人更有效，能够处理特定任务。
- 为LLMs设计的工具应具备强类型、约束性、自描述性和访问控制。
- 治理和测试是AI系统的重要组成部分，需要进行重复性和确定性的测试。
- 控制是特性而非限制，设计应以控制和目的为导向。
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延伸问答
为什么企业中的AI代理不应拥有无限制访问权限？
因为大型语言模型（LLMs）虽然强大，但其可靠性不足，容易出错，可能导致企业信任的脆弱。
什么是封闭世界问题，为什么它们适合AI系统？
封闭世界问题是指输入和输出明确、可测量的任务，如处理保险索赔，这使得AI系统更容易信任和测试。
如何设计有效的AI工具以支持LLMs？
有效的AI工具应具备强类型、约束性、自描述性和访问控制，以减少模糊性并提高模型的可靠性。
为什么目的明确的代理比通用聊天机器人更有效？
目的明确的代理专注于特定任务，能够更好地处理复杂的工作流程，从而提高效率和可靠性。
如何确保AI系统的可靠性？
确保AI系统的可靠性需要工程设计，包括明确的上下文、测试和治理机制，以便在实际应用中提供一致的结果。
AI代理的治理和测试为何重要？
治理和测试是AI系统的重要组成部分，确保其在实际应用中能够稳定、可靠地运行，并减少潜在风险。
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