探索LLM代理及其在AI推理和测试时间缩放中的作用
realtime news May 23, 2025 13:04
了解大语言模型（LLM）代理对AI推理和测试时间缩放的影响，强调它们在工作流程和聊天机器人中的应用，来源于NVIDIA。
正如Tanay Varshney在NVIDIA的博客中所讨论的，大语言模型（LLM）代理已成为将AI应用于解决复杂问题的关键。自2023年AutoGPT推出以来，各种技术涌现，以在各行业中构建可靠的代理，增强AI推理模型并扩大其应用范围。
了解LLM代理
LLM代理是利用语言模型来解决复杂问题、规划行动方案并使用工具或API完成任务的系统。这种方法特别有利于生成式AI应用，例如智能聊天机器人、自动代码生成和工作流程自动化。LLM代理是广泛的AI代理领域的一部分，其中还包括计算机视觉模型、语音模型和强化学习，以支持从客户服务聊天机器人到自动驾驶汽车的多种应用。
LLM代理在工作流程中的应用
传统上，机器人流程自动化（RPA）管道用于自动化数据输入和客户关系管理等机械任务。然而，由于设计上的刚性，这些管道常常面临局限。通过整合LLM，这些流程变得更具适应性，允许进行复杂的决策和问题解决。例如，LLM代理可以通过处理非结构化数据和适应动态工作流程来革新保险和医疗理赔处理，包括识别潜在的欺诈和分析复杂的理赔场景。
AI聊天机器人：探索性和辅助性代理
LLM代理在AI聊天机器人中也发挥了重要作用，这些机器人根据响应延迟和任务性质分类。探索性代理独立解决复杂的多步骤任务，如OpenAI和Perplexity的深度研究。此类代理处理问题时不需用户迭代交互，接受更高延迟以获得全面解决方案。而辅助性代理则采用以人为中心的方法，促进文档撰写与个人助理等任务，具有较低的延迟和更高的用户协作。
LLM推理及其应用
通过LLM进行推理涉及逻辑和明智的思考，为此开发了多种框架，如计划与执行、LLM编译器和语言代理树搜索。这些框架支持多样化的推理策略，分为长思考、寻找最佳解决方案，以及思考-批判-改进的方法论。这些技术通过扩展测试时间计算，提高响应质量，增强令牌生成，从而实现更复杂的问题解决。
未来方向
随着AI模型和技术的快速进步，企业必须关注上市时间和功能完善，以有效创造商业价值。NVIDIA提供像Blueprints和NIM这样的解决方案，以加速应用开发，确保高效、安全和可靠的基础设施。开发者也可以在Hugging Face上探索NVIDIA的Llama Nemotron模型或试验AI Blueprints用于研究和报告。
要深入了解LLM代理及其应用，请访问NVIDIA的博客阅读完整文章。
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