代理AI架构指南:安全、合规、道德与性能全覆盖

代理AI架构指南:安全、合规、道德与性能全覆盖

人工智能代理的任务是通过独立的推理与规划来执行指令、做出自主决策并采取行动,通常无需用户干预。理想的人工智能代理应能够适应环境,实时获取新信息并进行调整,自主完成复杂任务。这类技术正在改变我们与技术互动的方式,使我们在半自动化操作中实现目标。

AI代理的核心通常由一个或多个大型语言模型(LLM)驱动。然而,构建智能代理比创建聊天机器人、生成式写作工具或交互助手更加复杂。大多数常见的人工智能应用需要用户在每一步提供参与,例如提示设计、反馈和主动监督,而智能代理能够实现完全的自主行动。如果你想了解更多关于LLM的相关内容,可以阅读以下这些文章:
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代理AI架构需求

  • 能力与访问权限:代理需要具备代表用户采取行动的能力,包括对相关系统的权限和经过身份验证的访问。
  • 推理与规划:代理通过推理在结构化的思维框架(如链、树、图或算法)中做出决策,并指导行动步骤。
  • 组件编排:智能代理需协调多个组件的协作,包括提示、LLM、数据源、上下文、内存、历史记录以及操作执行与状态管理。
  • 护栏机制:确保代理集中、高效运行的安全措施,包括防止错误的保护机制以及在失败时提供有用的诊断信息。

由于代理AI的复杂性,其架构和开发需要专门的原则,以支持自主决策、工具集成和可扩展性。一旦代理构建完成,还需坚实的基础设施和合适的软件组件以确保系统的可靠性与高效性。

DataStax的人工智能平台结合了Astra DB的矢量和传统数据库功能,以及Langflow的可视化集成开发环境(IDE)。Astra DB提供无缝的数据集成、可扩展性和企业级安全性,而Langflow简化了复杂人工智能系统的设计与部署。

以下内容涵盖AI代理的工作原理、关键设计原则、部署基础设施需求,以及如何利用Astra DB、Langflow等工具构建和部署AI代理系统。

AI代理的基础设施需求

人工智能代理区别于其他人工智能应用程序的核心在于其自主推理、规划和行动的能力——它们能够遵循指令,实现指定目标,而无需用户的持续输入或批准。

要构建一个有效的人工智能代理系统,合适的软件基础设施至关重要。这样的基础设施需要支持数据管理、实时处理和与现有系统的集成,同时确保弹性、安全性和可伸缩性。以下是成功部署AI代理的关键要求。

能力与权限

功能和访问权限是确保AI代理能够与各种系统和数据源进行有效交互的关键。与传统应用程序预设静态访问不同,AI代理需要动态、自主地访问工具、API和数据库。这需要复杂的凭据管理和安全连接,使代理能够在严格安全控制下独立操作。

传统人工智能通常依赖预定义的数据输入和输出,而代理AI必须能够在没有人为干预的情况下,对资源使用情况进行实时决策并自主采取行动。这要求基础设施在安全性和适应性方面具备处理动态权限的能力。

Astra DB 将向量功能与NoSQL技术相结合,为代理提供执行复杂上下文敏感搜索的能力。它能够无缝集成主流AI服务,使代理能够高效地访问和利用数据。此外,Astra DB 支持多种编程语言,开发者可以使用熟悉的工具,从而大大简化了代理的开发流程。

AI代理的关键组件

  • 工具集成:AI代理需能够自主调用API、执行函数并访问服务。常见集成工具包括 OpenAI API、Google Cloud API、Microsoft Azure 服务和 AWS。
  • 数据访问:AI代理需要访问多种数据存储,包括矢量数据库(用于非结构化数据)和传统数据库(用于结构化数据)。Astra 平台作为混合数据存储,可轻松整合各种数据类型。
  • 工具功能理解:代理需了解所交互工具的功能、端点和限制。这些信息可以嵌入应用逻辑、通过API或服务访问,或存储在文档或数据库中,以便需要时检索。
  • 凭据与身份管理:代理需安全存储和处理凭据,以便自主访问系统。工具如 AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault 或 Azure Key Vault 能保护敏感信息,同时确保权限适当。
  • 预定义工作流:LangChain 和 LlamaIndex 等工具提供预构建工作流,使代理能够自动化API交互、管理数据流并创建结构化任务链。Zapier、IFTTT 或 Apache Airflow 等工具则可帮助代理触发其他服务中的操作,编排复杂任务序列。

推理与规划

推理、规划和清晰的思维过程使AI代理能够自主做出明智的决策,而不局限于预定义脚本。传统软件依赖基于规则的决策,其结果严格依赖用户输入和系统状态。而代理AI则需具备适应性和灵活的推理能力,以应对多样化场景,并从不完整或动态变化的数据中得出结论。

AI代理需要能够执行开放式和可操作的推理(包括整合法学硕士),以便根据不断变化的输入和环境调整其决策和行动。为此,代理AI需要强大的基础设施支持自适应规划。

AI代理的关键组件

  • 开放式推理能力:与 LLM 的集成使代理能够进行适应性推理,应对动态输入和不断变化的环境。OpenAI、Anthropic 的 Claude 和 Hugging Face 等平台可提供 LLM 功能,助力代理决策。
  • 结构化思维过程:代理需跟踪决策步骤、输入和输出,以确保透明性和可审计性。思维链或思维图推理方法,以及 LangChain 或 Dagster 框架,可帮助代理组织并实现结构化推理。
  • 前瞻性规划:代理需预测潜在场景、设定中间目标并动态调整行动。LangChain、Hugging Face 和 OpenAI API 可用于创建规划模块,而 Apache Airflow 或 Prefect 等工作流编排器可高效管理多步骤计划。
  • 可扩展的存储与检索:可扩展的数据存储与会话记忆工具的集成,使代理能够高效检索上下文、保存状态并维护历史记录,从而支持自适应规划。Astra DB 提供高度可扩展的存储和检索能力,满足代理对多样数据的需求。

组件编排

组件编排确保代理系统的所有部分协同工作,实现预期目标。传统软件通常包含紧密耦合的组件,交互模式可预测;而代理AI需面对更大的不确定性,组件、工具和数据源需根据需要动态集成、移除或替换,使代理能够灵活适应并利用最佳资源完成任务。

与传统AI系统线性工作流不同,代理AI需协调多个异步运行的组件。有效编排需要管理状态、跟踪交互并维护会话上下文,这些能力是帮助代理导航复杂工作流并响应动态需求的关键。

AI代理的关键组件

  • 动态工具感知:代理需维护动态注册表,记录可用工具、API和功能,使其能根据需要使用最佳资源。LangChain 和 LlamaIndex 等框架可帮助代理动态集成新工具并有效管理功能。
  • 状态与上下文管理:管理状态、上下文和历史记录对于代理适应新挑战和维持一致性至关重要。Astra DB 提供动态混合存储,是代理应用中数据管理的理想选择。
  • 实时数据处理:代理需实时接收输入、处理数据并生成输出。Apache Kafka 或 Apache Flink 等工具可促进实时数据管道,确保基于实时数据流的高效决策。
  • 可扩展、容错架构:分布式架构通过重试逻辑、故障转移支持和数据复制,确保系统容错性。Kubernetes 等工具提供必要的基础设施支持,使AI组件编排更加健壮。
  • 上下文感知搜索:代理需具备复杂的上下文感知搜索能力,以支持决策。Astra DB 等向量数据库结合LLM功能,可高效完成跨数据集的搜索任务。
  • 开发工具:AI代理开发可能非常复杂,LangFlow 等可视化开发工具提供拖放界面和预构建模板,简化设计、测试与部署流程。

护栏

护栏是确保AI代理在安全和道德界限内运行的机制,确保其行为符合用例需求、组织政策和社会规范。与传统软件以安全措施、错误处理和用户输入验证为主的护栏不同,代理AI需额外的监督机制,如道德准则、实时验证和动态监控,以防止意外后果。

代理AI的自主性要求其拥有复杂的护栏体系,以确保安全运行,监控道德行为并记录和审计行为。这些护栏机制可降低风险,确保代理在独立决策中始终保持与道德标准的一致性。

人工智能代理的关键组件

企业级安全性与合规性

确保人工智能代理具备强大的安全保障,并满足企业级需求至关重要。例如,AWS身份与访问管理(IAM)和Azure Active Directory等工具可帮助实施安全策略,确保系统符合合规要求。

防止偏离预期行为

实时验证和内容过滤对于保持代理聚焦其预期领域至关重要,同时避免发生偏离主题的行为或生成幻觉。例如,OpenAI的内容审核API或定制的内容过滤工具可以用来强化这些边界,确保代理行为符合目标。

道德AI框架与验证

引入实时评估代理行为的道德AI框架有助于降低偏见风险,并防止出现不道德行为。像MLflow这样的验证工具或“人类参与循环”方法可以根据可信数据源对代理输出进行验证,从而确保输出的准确性与可靠性。

记录与监控

全面的记录和监控是实现问责制与透明性的关键。Prometheus和ELK Stack等工具可提供实时审计日志记录、代理操作的可见性,以及详细的性能指标,为代理的有效监视提供支持。

增强可观察性

人工智能代理需要实时洞察其行为,以便进行跟踪、审计和问责。日志管理工具(如Sumo Logic或Grafana)与Prometheus的结合,能够高效提供代理行为和应用性能的可观察性,为系统优化与问题诊断提供支持。

开始使用代理AI架构

请浏览Langflow AI平台页面,其中提供了以下教程与工具:

  • Langflow:基于LangChain并结合领先的AI工具,为构建RAG应用程序提供的可视化集成开发环境(IDE)。
  • Astra DB:超低延迟数据库,支持矢量功能与知识图构建。
  • 数据摄取:让你的数据为AI做好准备,包括分块处理、向量嵌入和知识图生成。
  • 生产级集成:支持与顶级AI云服务商(如NVIDIA、AWS、微软Azure和谷歌云)的无缝集成。

你还可以在平台中找到所有必要的信息和链接,帮助你利用Langflow和Astra DB构建代理AI应用程序。

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原文作者:Brian Godsey
翻译作者:过儿
美工编辑:过儿
校对审稿:Jason
原文链接:https://medium.com/building-the-open-data-stack/a-guide-to-agentic-ai-architecture-c665f2ba30c2