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演讲：开创未来：推动人工智能代理的基础设施发展
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原文英文，约5900词，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文探讨了代理人工智能（Agentic AI）的发展与应用，作者回顾了在Oracle的经历，强调企业在AI应用中面临的数据转化挑战。代理AI与生成AI的区别在于其自主行动和多代理协作能力。文章还讨论了代理AI的未来，强调微代理的协作与定制化，以及构建这些系统时的基础设施和治理挑战。成功的关键在于关注人和流程，而非仅仅是技术。
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关键要点
- 代理人工智能（Agentic AI）的发展与应用面临数据转化挑战。
- 代理AI与生成AI的区别在于自主行动和多代理协作能力。
- 成功的关键在于关注人和流程，而非仅仅是技术。
- 生成AI的采用速度几乎是个人电脑和互联网的两倍。
- 代理AI强调多步骤的自主行动，而非单一的生成任务。
- 代理AI需要具备学习能力和多代理协作能力。
- 微代理的协作与定制化是代理AI未来发展的重要方向。
- 企业在构建代理AI时需关注基础设施和治理挑战。
- 定制化代理AI的构建面临基础设施堆栈和抽象层次的挑战。
- 透明度和可解释性是代理AI成功应用的关键因素。
- 企业需要在技术与人、流程之间找到平衡。
- 成功的早期采用者将70%的精力投入到人和流程上，30%投入到技术上。
- 伦理问题是代理AI发展的重要考量，需谨慎对待。
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