本文认为,AI代理需要正式的本体和模式,而不仅仅是改进的提示,才能在真实的业务环境中确保可靠运行。文章强调,虽然大型语言模型可以很好地进行推理,但在执行不正确的业务逻辑时常常会失败。提出的解决方案包括使用机器可读的定义,例如万维网联盟(W3C)的SHACL标准定义的定义,作为确定性护栏。这些本体定义了领域内有效的状态和关系,允许在代理执行操作之前对其进行机械验证,从而防止错误并为代理纠正或升级提供清晰的反馈。 AI
影响 正式的本体和模式可以通过提供确定性护栏来提高AI代理在业务应用中的可靠性和安全性。
排序理由 文章讨论了一种改进AI代理可靠性的技术方法,而不是新的发布或事件。
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