AI智能体的复杂程度各不相同，从简单的编码助手到可以自动化当今需要团队人员参与的流程等复杂网络。以编码为例，我们可以看到各种类型的智能体可以实现的不同复杂程度：
在最简单的级别上，人们可以在开发人员的基础上进行简易的代码开发。而更高级的智能体可以自动提取现有代码库并适当地定制其输出。该智能体甚至可以在开发人员编写测试后自动生成通过单元测试的代码，而无需询问即可生成输出。
更高级的AI智能体不仅可以开发代码，还可以在测试环境中编译和运行应用程序。未来的AI智能体可能会更进一步，在人工批准后通过自动化通路将测试的应用程序部署到生产环境中。这将有效地允许任何人使用简单的语言创建和部署整个应用程序。
强大的AI智能体性能来自于密切模仿人类遵循的过程。这是因为 LLM（现代代理的核心规划组件）能够“继承”人类认知——它们接受了大量人类输出的训练，因此可以解决与人类相似的问题。
与 LLM 一样，人工智能中的智能体在可以分解的任务中表现良好。它们需要小型、定义明确的任务。它们需要相关的上下文。当有紧密的反馈循环时，它们的表现会更好，这样可以在迭代时纠正错误。
标准化业务流程的自动化：AI智能体可以准确、快速地处理重复性任务，减少人为错误并使员工能够专注于更高价值的工作。
与人类协作：作为智能协作者，AI智能体通过提供可操作的见解、支持决策和执行增强人类专业知识的任务来增强人类团队。
揭示数据洞察：在数据丰富的环境中，AI智能体可以以人类团队无法比拟的规模分析和综合信息，识别模式并提供推动战略决策的洞察。
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