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一旦确定了潜在的用例，下一步就是选择最合适的代理AI类型及其架构。此选择取决于任务的复杂性、所需的自主性水平以及可用的数据资源。

准备连接数据
您需要提供对代理AI的访问权限，以便其能够收集和连接企业数据。这涉及评估组织的数据基础设施，确保数据可用性和质量，并建立数据访问协议。与现有系统的有效集成将增强代理的自主运行、处理实时信息和做出明智决策的能力。

培训与学习
代理型人工智能 (Agentic AI) 受益于持续学习和改进。与 卡塔尔电报号码数据 遵循静态规则的传统自动化工具不同，这些代理可以根据交互和结果进行调整。组织应建立持续培训和更新的机制，以不断完善代理的能力。这可以运用机器学习技术，持续分析性能数据、用户交互和环境变化，从而优化代理的功能。
测试与评估
在全面部署之前，对代理型人工智能进行严格的测试至关重要，以确保其按预期运行并达到性能预期。此阶段可能涉及模拟环境和实际试点项目，以评估代理完成指定任务的有效性。在此阶段，用户的反馈对于进行必要的调整和改进至关重要。

组织可以按照以下步骤实施代理 AI，转变运营方式并提高整体效率。