AI Insights
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Cyber_Cat
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AI 代理激增:新技能、更低成本、更快性能

OpenAI 升级了其 Responses API,标志着 AI 智能体开发的一个转变,同时,根据 VentureBeat 的最新报道,新的内存架构正在涌现,以降低成本并提高性能。对 API 的更新(允许开发人员通过一次调用访问多个智能体工具)包括服务器端压缩和托管 Shell。与此同时,业界正在探索替代内存架构,例如“观察性内存”,以增强 AI 智能体的能力。

AI 智能体技术的进步正值业界努力应对扩展这些系统的挑战之际。根据 VentureBeat 撰稿编辑 Taryn Plumb 的说法,“缺失的是规模化所需的基础。” 现有系统的局限性,特别是在长时间运行、工具繁重的智能体中,促使人们寻找更有效的解决方案。 VentureBeat 的 Sean Michael Kerner 指出:“RAG 并不总是足够快或足够智能,无法满足现代智能体 AI 工作流程的需求。”

一项有前景的进展是“观察性内存”,这是由 Mastra 开发的开源技术,它优先考虑持久性和稳定性,而不是动态检索。根据 VentureBeat 的说法,这种方法旨在降低成本并提高性能,可能将 AI 智能体成本降低 10 倍,并在长上下文基准测试中优于 RAG。

AI 在欺诈检测中的应用也突显了该领域的快速发展。根据 VentureBeat 的说法,万事达卡的 Decision Intelligence Pro (DI Pro) 使用复杂的 AI 模型来分析单个交易,并在几毫秒内识别可疑活动。万事达卡执行副总裁 Johan Gerber 解释说,DI Pro 专注于“每笔交易及其相关的风险”。这项技术至关重要,因为万事达卡每年处理约 1600 亿笔交易,高峰时段每秒处理多达 70,000 笔交易。

AI 智能体的演进也在全球商业服务 (GBS) 的背景下进行探索。虽然智能体 AI 改变企业的潜力是巨大的,但实际部署却落后于炒作。正如 EdgeVerve 的 N. Shashidar 在 VentureBeat 中指出的那样,“与许多新技术一样,在这种情况下,言辞已经超过了部署。”

麻省理工学院技术评论也推出了一个新的每周通讯“让 AI 工作”,以探索生成式 AI 在各个领域的实际应用。该通讯将研究具体的用例,并提供关于专业人士如何在日常工作中应用 AI 的见解。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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