AI Agent 有哪些痛点问题

最新推荐文章于 2025-05-05 10:21:40 发布
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分类专栏： 2024大模型以及算力 教学 文章标签： 人工智能 语言模型 自然语言处理 机器学习
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AI Agent 有哪些痛点问题

目录

身份安全问题

  • 身份界定模糊：AI代理既非完全意义上的人类，也不同于传统的机器，现有的身份管理工具难以准确对其进行定位和管理，导致在权限分配、责任追溯等方面可能出现混乱。
  • 易受钓鱼和提示注入攻击：AI代理具有模拟人类行为的特点，可能像人类一样受到网络钓鱼的欺骗，点击恶意链接等。研究人员还能通过提示注入让AI助手变成数据窃贼，骗取用户登录凭据等信息。
  • 身份认证困难：传统的身份认证方式难以适用于AI代理，需要探索如短期令牌、一次性密钥等新的认证方式，以确保AI代理身份的真实性和安全性。

数据安全问题

  • 数据泄露风险：AI Agent在执行任务过程中，可能会在数据收集、传输、存储、处理等环节暴露或外泄敏感数据，比如个人身份信息、企业商业机密等。
  • 数据中毒攻击：攻击者可能向AI Agent的训练数据中注入恶意样本，使AI Agent学习到错误知识，导致做出错误决策，影响其正常功能和输出结果的准确性。
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AI Agent有哪些痛点问题
ZJQ的博客
02-13 98
AI Agent有哪些痛点问题 AI Agent领域有哪些知名的论文 缺乏一个将智能多智能体技术和在真实环境中学习的两个适用流程结合起来的统一框架 LLM的代理在量化和客观评估方面存在挑战 自主代理在动态环境中学习、推理和驾驭不确定性存在挑战
什么是AI Agent的身份安全问题
ZJQ的博客
02-15 164
**Ping Identity**：构建了Helix人工智能驱动的身份核心，赋予AI Agent独特身份，确保其与用户安全交互，可解决数据隐私问题，推动AI与IAM深度融合。 **Okta FGA与RAG结合**：许多AI应用使用RAG架构，存在敏感信息泄露风险。Okta FGA可实现细粒度授权，通过设置用户、对象和关系元组，控制对特定资源的访问，结合LlamaIndex等工具，能构建安全的RAG代理。
基于 LLM 大模型 Agent 的实践总结和困境分享
2301_78285120的博客
04-20 2044
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。本文提到大模型通常的工作方式，即通过提示词进行问答，并指出了两个主要问题：历史对话信息的管理和令牌数量的限制。文章讨论知识库问答和个人助手两个应用场景，并分析了各自面临的困境，如知识库无法有效处理多模态信息和大型文档，个人助手则受限于工具参数的复杂性和令牌长度。
如何评价当前的 AI Agent 落地效果普遍不佳的问题？
最新发布
2401_84204413的博客
05-05 604
Agent，AI Agent和Agentic AI。用来形容智能体达到的级别。家里的热水器恒温器就是个典型Agent。它感知温度（环境感知），开关加热系统（采取行动），保持设定温度（实现目标）。它只是按照预设规则工作，不需要任何AI能力。Agent是任何可以被视为通过传感器感知其环境并通过执行器作用于该环境的事物。— Russell & Norvig，《人工智能：现代方法》（2016）
AI Agent目前应用落地有哪些局限性？
SHIZAIZHINENG的博客
03-21 1635
实在智能创始人、CEO表示，2024 年将是 AI Agent 的元年，AI Agent 是大语言模型优先落地的最佳形态。 目前，全球范围内的各大厂商推出了多款大型语言模型（LLM），如LLaMA、BLOOM、StableLM以及ChatGLM等，均为开源的LLM。与此同时，全球科技厂商所推出的数以千计的大型语言模型，为AI Agent在不同领域的多样化应用提供了更为广泛的基础支撑。
AI Agent: AI的下一个风口 当前的研究难点与挑战
AI天才研究院
06-16 930
AI Agent: AI的下一个风口 当前的研究难点与挑战 1. 背景介绍 1.1 人工智能的发展历程 1.1.1 早期人工智能
如何保证Agent的安全性？
AI天才研究院
05-02 354
以下是关于"如何保证Agent的安全性"的技术博客文章正文内容: 1.背景介绍 1.1 什么是Agent? 在人工智能领域,Agent指的是一种自主的软件实体,能够感知环境、处理信息、做出决策并采取行动以实现既定目标。Agent可以是虚拟助手、机器人、游戏AI等。随着
智能体的隐私与安全:保护AIAgent免受恶意攻击
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-30 395
1. 背景介绍 随着人工智能技术的飞速发展，智能体（AI Agent）在各个领域发挥着越来越重要的作用，从智能家居到自动驾驶，从虚拟助手到智能医疗，它们正在改变我们的生活方式。然而，随着智能体应用的普及，其隐私和安全问题也日益凸显。恶意攻击者可能利用智能体的漏洞窃取用户数据、操纵其行为，甚至造成物理伤害。因此，保护智能体的隐私和安全至关重要。
为什么人工智能代理将带来巨大灾难
qq_28791753的博客
02-25 518
因此，如果你在科技领域工作了一段时间，你可能会听到很多这样的话：“2025 年将是代理之年”和“人工智能代理将接管世界”。虽然它们很强大，但我完全不同意它们将接管世界的说法。甚至 Meta 和 Salesforce 也声称他们可能会用人工智能代理取代部分劳动力。相信我，这些都是提高股价的策略。
有关去中心化算路大模型的一些误区：低带宽互连导致训练速度太慢；小容量设备无法生成基础规模的模型；去中心化总是会花费更多；虫群永远不够大
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神经网络和算力共享结合：基于深度学习的算力资源智能分配机制；一种支持跨云、跨边缘计算平台的协同训练框架；模型自适应优化策略
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算力共享方案
ZJQ的博客
07-15 4万+
平台的整体方案不但包括集群系统网络、存储、安全、可视化设备、计算服务器等硬件算力资源池的构建而且包含算力调度系统、算力交互门户、算力运行基础环境和算力应用等软件系统构建，这是一个庞大而系统化的工程。在算力资源池规划中，根据需求可分为工业设计、AI研发所需的可视化资源池，科学计算资源池和AI训练推理资源池，这些资源池使用统一的存储空间，按照其业务特性进行个性化网络配置，为平台提供算力基础能力。
Tinygrad，llama3，Reward Model
ZJQ的博客
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根据公开发布的信息，Llama 3是一款文本生成AI，与OpenAI的GPT和Anthropic的Claude模型类似，用户可以编写文本提示，然后Llama 3会生成相应的文本响应。在复杂的实际应用场景中，设计一个合适的奖励模型并非易事，因此研究如何构建有效的奖励模型成为了强化学习领域的关键技术与挑战。总的来说，Tinygrad是一个轻量级但功能强大的深度学习框架，它以其简洁的设计和易用性吸引了众多开发者的关注。Llama 3是一个“开放权重”模型，意味着模型本身是开源的，提供了一定程度的透明度。
Megatron-LM在训练过程中怎么保证参数传递并保证每块GPU都在工作
ZJQ的博客
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Megatron-LM通过数据并行、张量并行和流水线并行等多种并行策略的综合运用，确保了训练过程中每块GPU都在工作，实现了高效的并行训练。这种分布式训练框架特别适用于训练超大规模的语言模型，如GPT-3等。
区块链技术和系统；ZKRollup ；区块链交易打包和审查
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区块链技术作为一种去中心化、不可篡改且高度安全的分布式账本技术，近年来在统等多个领域展现出了巨大的应用潜力。：熟悉区块链的基本概念，如等核心技术。能够解释区块链如何工作，以及它的去中心化、透明性和安全性的基本原理。：了解并实践过至少一种或多种主流区块链平台，如等。熟悉这些平台的特性、开发环境、交易模型、智能合约编写语言（如Solidity）等。：能够，理解其在区块链上自动执行合约条款的重要性。了解智能合约的安全隐患，如重入攻击、时间戳依赖等，并知道如何避免这些问题。
算力共享：环形结构的算力分配策略
ZJQ的博客
07-25 4万+
因此，在这个例子中，节点将首先根据它们的内存大小进行降序排序，如果内存大小相同，则根据节点ID进行降序排序（尽管在内存大小不同的情况下，节点ID的比较通常不会影响最终排序结果）。是基于前一个分区的结束位置更新的，并且每个分区的结束位置都是基于内存比例计算的，因此所有分区的总和可能不会恰好等于 1（即整个资源池的比例）。由于元组在Python中是按位置进行比较的，因此当用作排序关键字时，会首先比较元组的第一个元素（内存大小），如果两个元素的内存大小相同，则会比较第二个元素（节点ID）。参数指定了排序的方向。
AI Agent 开发步骤
04-03
### AI Agent 开发的具体步骤 开发 AI Agent 是一个多阶段的过程，它不仅依赖于理论知识的学习，还需要大量的实践经验来验证和完善设计思路。以下是基于已有资料整理的详细开发流程： #### 1. 需求分析与目标设定 在开发初期，明确 AI Agent 的功能需求和预期目标至关重要。这一步骤需要深入了解用户的痛点以及业务场景中的具体挑战[^1]。 #### 2. 数据准备与预处理 数据是训练 AI Agent 的基石。开发者需收集高质量的数据集并对其进行清洗、标注和结构化处理。这些数据将用于后续模型的训练和优化[^3]。 #### 3. 技术架构设计 技术框架的设计决定了整个系统的性能边界。根据引用内容可知，AI Agent 的核心技术由 **规划**、**记忆** 和 **工具** 这三个核心组件构成[^2]。 - **规划模块** 负责制定策略以完成特定任务。 - **记忆模块** 存储历史交互记录以便上下文感知。 - **工具模块** 提供外部接口调用能力（如搜索引擎或数据库访问）。 此外，在现代实现中，大型语言模型 (LLM) 可作为增强推理能力和决策支持的重要组成部分引入。 #### 4. 模型选择与训练 此环节涉及选取合适的算法或者预训练模型，并针对特定应用场景微调参数设置。例如，《AI Agent 开发实战》提到过如何利用 LLMs 来显著提高智能体的表现水平。 #### 5. 测试与迭代改进 经过初步部署之后，应对系统进行全面测试以发现潜在缺陷。同时依据反馈不断调整配置直至达到满意效果为止。 --- 下面给出一段简单的 Python 实现代码片段展示了一个基本版对话 agent 架构雏形： ```python class SimpleDialogAgent: def __init__(self, memory=None, tools=None): self.memory = memory or [] self.tools = tools or {} def process_input(self, user_query): context = ' '.join(self.memory[-3:]) # 使用最近三次对话作为背景信息 response = f"User said: {user_query}. Context is: {context}" if "weather" in user_query and "tool_weather_api" in self.tools: weather_data = self.tools["tool_weather_api"]() response += f"\nCurrent Weather Info: {weather_data}" self.memory.append(user_query) return response agent = SimpleDialogAgent(tools={"tool_weather_api": lambda: {"temperature": "20°C"}}) print(agent.process_input("What's the current temperature?")) ``` 上述例子定义了一种简易形式下的对话管理逻辑，其中包括了对先前交流的记忆存储机制以及对外部服务 API 的集成方式演示。 ---
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