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AI代理是一种能够做出决策和行动的软件，而不仅仅是回答问题。AI代理类别的Zinners构建的代理能够从您的系统中读取数据，调用您的工具，并端到端地完成任务，无论是分类支持工单、研究潜在客户列表，还是在无人干预的情况下运行预定的数据工作。
代理工作与几个相邻的专业领域重叠。如果您的需求更接近脚本序列而不是自主代理，请查看AI自动化和工作流。要将代理基于您自己的文档，请参阅RAG和知识库，或浏览所有AI开发。
聊天机器人响应消息后停止。代理被赋予一个目标并为之努力，选择要调用的工具，读取结果并决定下一步，直到任务完成或达到限制。这种自主性既是价值也是风险，这就是为什么一个构建良好的代理具有明确的权限、支出或步骤限制，以及其所采取的每一个行动的日志。
准确地写下一个人今天执行任务的方式，包括他们打开的系统和他们做出的判断。列出代理可能需要的API或账户，它可以和不能接触的数据，以及一个好的结果是什么样的。还要决定在哪些地方人类必须批准一个行动。代理最常因范围不明确而失败，而不是模型本身。
每个Zinner在列表中设置并显示自己的美元价格，因此您在下单前就能看到。成本通常反映了代理必须集成的系统数量，它是托管运行还是在您自己的基础设施上运行，以及包含了多少评估和防护工作。请注意，模型和托管使用费由这些提供商单独收取，与您支付给Zinner的费用分开，因此请商定谁持有这些账户。
是的，这是数据不能离开网络的常见要求。自托管代理针对本地部署的模型或私有端点运行，这使得提示和文档保留在您的环境中。权衡是硬件和维护，因为您拥有运行时。尽早告诉Zinner您的基础设施和限制，因为本地部署会影响整个设计，而不是在最后更改设置。
设计好限制，而不是信任模型。要求具有任务允许的最窄权限的范围凭据，对步骤和支出进行硬性限制，允许调用的工具白名单，以及在任何不可逆转的操作（例如发送电子邮件或写入生产数据库）之前进行人工批准步骤。要求完整的日志记录，以便事后可以审查每个决策。
在构建开始前商定一个测试集：一个包含实际输入和您期望的每个结果的列表。在预生产环境中针对它们运行代理，审查日志而不仅仅是最终答案，并像检查成功案例一样仔细检查失败案例。要求Zinner移交文档，说明如何在将来任何更改后自行重新运行这些测试。
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