AI 代理

知识库的"代理"部分涵盖了您需要了解的有关 FlowHunt 中代理的所有内容。您将学习它们是什么、可用的代理类型、它们如何工作，以及如何构建和使用它们。

什么是 AI 代理？

AI 代理是一个可以采取行动以达到目标的系统。它不仅仅是生成响应，而是计算出所需的步骤，使用工具执行这些步骤，并持续进行直到完成工作。

例如，以 AI 客户服务聊天机器人为例：普通聊天机器人会尽力回答您的问题，但可能很快就会达到其限制。它会根据已有的知识给出模糊的答案，可能会陷入无限循环。将相同的任务交给由 AI 代理驱动的客户服务聊天机器人，它会实际浏览实时数据、查找您的订单、更改送货地点，或者如果无法做到这一点，它会决定是时候升级给人类而不是陷入循环。

AI 代理如何工作

AI 代理的核心遵循一个循环：

1. 接收目标 — 来自您的任务或指令
2. 规划 — 将目标分解为步骤
3. 行动 — 使用工具（搜索、API、代码执行等）完成每个步骤
4. 观察 — 检查结果并决定下一步做什么
5. 重复 直到达到目标

这个循环是代理与一次性提示根本不同的原因。它们在解决问题而不仅仅是预测下一个词。代理将遵循此循环，直到它要么达到目标，要么意识到无法做到。

标准代理与深度代理

并非所有代理都是相同的。在 FlowHunt 中，您将使用两种主要类型：

标准 AI 代理 非常适合定义明确的任务。您给它一个目标、一组工具和明确的指令。它逐步完成任务并返回结果。快速、可预测且易于配置。

深度代理 为更复杂或更长的任务而构建。它们可以反思自己的输出、识别某些不工作的情况并尝试不同的方法。它们在开放式研究、复杂推理和解决路径不明显的任务方面更好。

简单的经验法则：如果您可以描述所需的确切步骤，标准代理就可以完成。如果任务需要判断和迭代，请使用深度代理。

使用代理团队

有些任务太大——或太多样化——无法由单个代理完成。这就是团队的用处。

代理团队 是一组专门的代理一起工作。每个代理都有特定的角色和重点。一个进行研究，一个进行写作，一个进行审查。他们相互交接工作并朝着共同目标合作。

FlowHunt 支持两种团队类型：

• 顺序团队 — 代理按固定顺序一个接一个地工作。一个的输出成为下一个的输入。当工作流可预测时很好。
• 自管理团队 — 管理器代理动态协调团队，根据任务决定谁做什么。更适合复杂、开放式的工作。

您可以用代理构建什么？

FlowHunt 中的代理可以处理范围广泛的现实任务：

• 研究和总结 — 从多个来源收集信息并提炼它
• 内容创建 — 端到端地研究、起草和完善内容
• 客户支持 — 回答问题、查找数据、在需要时升级
• 数据处理 — 从外部系统拉取、转换和分析数据
• 潜在客户资格认证 — 评估入站潜在客户并自动路由它们
• 监控和警报 — 监视变化并触发操作

共同的线索：曾经需要人工干预、完成多个步骤的任务，现在可以自动运行。