Agent Computing是一种通过利用自主代理进行计算的方法。这些代理是由具有特定目标和任务的计算机程序组成的，他们可以独立地进行决策和执行操作。Agent Computing的核心概念是自主性、社会性、反应性和主动性。自主性意味着代理可以在没有外部干预的情况下运行。社会性意味着代理可以与其他代理和环境进行交互。反应性意味着代理能够对环境变化做出反应。主动性意味着代理能够主动地采取行动以实现其目标。
AI代理是Agent Computing的一种具体实现，AI代理作为角色的实例，是数字化专业能力的执行机制。其核心组成包括知识库、推理引擎和交互界面，目的是专业化地完成某项具体行动。知识库存储了大量的结构化和非结构化的信息和知识。推理引擎负责处理和分析这些知识，以便为特定问题提供解决方案。交互界面则为用户与AI代理进行交互提供了平台。
RAR(retriver aurgument reasoning)和RAG（retriver aurgument generator）是AI代理的关键技术。RAR负责从知识库中检索相关信息，然后通过推理引擎进行分析和处理，以生成可能的解决方案。RAG则根据RAR的结果，生成具有说服力和逻辑性的论证，以支持这些解决方案。
AI代理的主要作用是提供知识管理和决策支持。通过利用AI代理，企业可以有效地管理其内部和外部的非结构化知识，提高知识的获取和利用效率。此外，AI代理还可以为企业提供有针对性的决策支持，帮助企业解决复杂的业务问题，提高决策的效率和质量。
总的来说，AI代理是一种强大的工具，可以帮助企业实现有效的知识管理和高效的决策支持。通过引入AI代理，企业不仅可以提高其知识的获取和利用效率，还可以提高其决策的效率和质量，从而让AI在业务执行层面发挥实际作用，最终提高企业的竞争力。