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在上实施代理人工智能系统的成功模式 AWS - AWS 规范性指导

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

在上实施代理人工智能系统的成功模式 AWS

企业人工智能采用现状（ISG 2025 报告）显示，成功实施人工智能的主要障碍不是技术能力，而是学习差距。该术语是指无法适应、记住背景或无法随着时间的推移而改进的系统。实施静态 AI 工具的组织的失败率很高。以下是取得成功的代理人工智能系统的共同特征：

  • 情境记忆 — 保留对话历史记录和用户偏好的系统

  • 反馈整合 — 能够从更正中吸取教训并提高绩效

  • 工作流程调整 — 自动调整以适应不断变化的业务需求

  • 持续改进 — 通过运营经验实现可衡量的改进

成功实现人工智能实施的组织通常会优先考虑以下几点：

  • 使用全面的合作伙伴生态系统，而不是独立构建和探索人工智能能力

  • 与静态工具相比，具有学习能力的系统

  • 将业务结果重点放在技术功能比较上

  • 工作流程集成而不是独立工具

  • 持续调整而不是一次性实施

这些模式与许多 AWS 服务 功能一致，尤其是 Amazon Bedrock 中的基础模型访问、中的事件驱动架构以及通过 Amazon 提供的全面监控。AWS Lambda CloudWatch有关集成人工反馈和支持学习的系统的更多信息，请参阅本指南中的将人类反馈整合到代理人工智能系统中。