AI 代理 – 大规模构建和托管 LLM 应用程序
长期以来，追求日常任务自动化和提高生产力一直是高管的首要任务。在过去的几十年里，在开发工具以自动化遵循可预测模式的任务方面取得了重大进展。然而，需要人类理解和动态决策的过程被认为不可能自动化，并且已经超出了自动化的领域。
幸运的是，生成模型的进步导致了具有类似人类的理解能力的人工智能系统。这为自动化以前依赖人工决策的任务提供了一个绝佳的机会，但具有更高的准确性、成本效益和速度。
Abacus.AI的AI代理为用户提供了一个构建代理的平台，这些代理可以解决具有类似人类能力甚至更好的任务。AI 代理平台为开发人员提供对以下工具的访问权限
- 使用其丰富的连接器生态系统连接到 Abacus.AI 的任何数据源
- Abacus.AI 上的任何 ML 或优化模型
- 任何LLM：Abacus.AI 提供一系列LLM选项，包括GPT3.5，GPT4，Palm，Azure OpenAI，Claude，Llama2以及Abacus自定义模型。
- 代码执行器
- 文档检索器
- 部署在 Abacus.AI 上的任何其他代理
通过将这些工具中的一个或多个拼接在一起，开发人员可以创建AI代理来解决复杂的任务。一些例子包括
- 搜索组织的知识库以回答任何问题
- 搜索每个供应商合同并回答一个特定问题，例如，合同是否有一个条款来解释由于通货膨胀而导致的价格上涨，在每个合同上
- 通过将公司的知识库（包括规则手册、政策等）与基于交易和购买等数据的客户特定情境环境相结合，实现客户支持自动化。
部署选项
一旦开发人员构建代理来解决特定问题，他们就可以部署代理并以多种方式向用户提供访问权限，包括
- 与产品中提供的仪表板交互
- 与 Teams 和 Slack 等业务通信平台集成，允许用户直接从消息传递应用程序与代理互动
- 类似于 ChatGPT 的面向消费者的应用程序，可以向公司内部的员工以及客户和合作伙伴公开
- 可用于为任何面向用户的应用程序提供支持的 API 端点
安全和监控
虽然使用 AI 代理自动执行任务并为整个组织中的用户以及客户提供访问权限可显著提高工作效率，但它存在安全风险。为了解决安全风险并防止未经授权访问 AI 代理，Abacus.AI 提供了基于角色的访问控制 （RBAC） 和所需的安全设置，以确保用户只能访问他们有权访问的代理。Abacus.AI 可以轻松地与多个IAM服务（如Okta，Azure AD和Google Workspace）集成，以提供无缝的访问管理，并确保对资源的安全，受控访问。
安全设置代理后，必须始终评估其性能以确保稳定性。借助 Abacus.AI，您可以设置持续监控代理绩效的评估管道。如果出现任何下降，可以触发警报以及时解决情况。
