代理型AI安全与性能：构建高效可靠的AI助手

在Agentic AI系列的第二篇文章中，作者继续探讨了创建AI代理过程中的关键步骤，包括“护栏”、代理评估和监控。文章首先介绍了“护栏”机制，这是一种限制大型语言模型（LLM）响应特定话题的功能，旨在保护用户免受潜在的有害信息影响。使用Guardrails AI框架可以帮助开发者轻松设置这些规则，通过安装相关包并配置API密钥，开发者可以快速开始使用预定义的护栏规则。文章举例说明了设置限制主题护栏的具体方法，使代理只能谈论运动或天气，而不能涉及股票。 接下来，文章详细介绍了代理评估的重要性及方法，特别是对于生成式AI系统而言，传统的数据科学模型评估方法并不完全适用。DeepEval库提供了一种有效的AI评估方案，通过使用不同的AI模型来“评分”其他模型的回答，从而衡量其相关性、正确性和清晰度。文中给出了如何使用G-Eval方法评估一个简短回答的具体例子，结果显示该代理的评价分数为0.9，远高于默认阈值0.5，表明回答质量较高。此外，还介绍了一个更复杂的任务完成评估案例，代理成功完成了基于维基百科搜索的时序分析总结任务，取得了1.0的满分。 最后部分则聚焦于代理监控，使用Agno框架提供的内置应用可以方便地监测代理的性能。通过设置监控选项为True，用户可以在Agno的网页仪表盘上实时查看代理的行为，包括令牌消耗量和执行任务所花费的时间。这有助于优化代理的工作效率和成本控制。 总的来说，这篇博文中介绍了三种有效管理和增强AI代理的方法。“护栏”机制能够防止代理传播有害信息；DeepEval库提供了一套全面的评估工具，帮助开发者确保代理响应的质量；Agno的内置监控应用则允许用户轻松跟踪代理的表现，以便及时调整和优化。 业内专家普遍认为，随着AI技术的发展，合理管理和评估AI代理变得尤为重要。不仅能够提高代理的服务质量，还能保护用户的安全与隐私。Agno作为一个新兴的开源框架，在这一领域内表现突出，为初学者提供了易于上手的工具和支持。 Agno是一家专注于开发代理式AI系统的创新型科技公司，其目标是简化AI应用的构建流程，推动更多领域实现智能化。公司的官方网站和GitHub仓库提供了丰富的资源和教程，帮助开发者深入了解和实践。