解密NVIDIA团队的代理式AI技术实践

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文章摘要

在数字化转型的背景下，代理式AI（Agentic AI）作为前沿技术，正在成为企业提升效率和优化决策的关键工具。NVIDIA团队通过多个实践展示了代理式AI在不同场景中的应用，为开发者提供了可参考的落地范本。

AI销售助手的开发是NVIDIA的首个实践。销售团队依赖于内外部文档，但跨系统数据一致性难以保障。为了解决这一问题，NVIDIA使用LLM和检索增强生成（RAG）技术，开发了一个集成到工作流中的AI销售助理。该助理能够即时访问专有数据和外部数据，简化销售工作流。通过Perplexity API和网络搜索，内部数据与更广泛的见解相结合，使用Llama-3.1-405B-instruct等模型处理各种查询，并通过Text2SQL方法直接在CRM系统中汇总销售数据。AI销售助理优化了查询处理，确保高性能和准确性，提供即时的定制见解，显著提高工作流程效率和用户参与度。

代码审查优化的实践展示了微调小语言模型（SLM）的应用。微调SLM通常利用知识蒸馏等技术，可以应对LLM带来的成本高、数据隐私问题等挑战。NVIDIA构建了一种自动微调方法，通过使用数据飞轮策略优化微调过程，使较小的模型能够更有效地处理复杂任务。经过微调的SLM增强了NVIDIA自动代码审查，提高了LLM在分配严重程度时的准确性和推理清晰度。

Slackbot智能助手的构建是NVIDIA的第三个实践。Slackbot作为虚拟助手，能够处理各种任务，节省时间和资源，打造更具协作性和高效的工作环境。使用NVIDIA NIM和LangChain，针对特定用例创建自定义Slackbot智能体。初始实施支持通过Slack通道、线程和聊天机器人个人信息进行交互，主要模型是llama-3_1-405b-instruct，可以访问外部工具来增强响应。这一解决方案增强了简单的Slack界面，使其能够处理更复杂的任务并解决独特的挑战。

自动化测试生成的Hephaestus框架是NVIDIA的第四个实践。在软件开发中，测试对于确保最终产品的质量和可靠性至关重要。NVIDIA的DriveOS团队开发了Hephaestus（HEPH），这是一个用于自动测试生成的内部生成式AI框架。HEPH可自动执行各种测试的设计和实施，包括集成测试和单元测试。HEPH在测试生成过程的每个步骤中都使用LLM智能体，实现了整个测试工作流程的自动化，为工程团队节省了大量时间。HEPH显著加快了测试创建过程，使用项目文档和接口规范生成测试规范和实现，支持各种输入格式，并与内部工具如Confluence和JIRA集成。

NVIDIA的四大实践展现了代理式AI在企业级场景落地的关键技术路径，包括RAG+LLM实现动态数据整合、小模型微调突破成本与隐私瓶颈、NVIDIA NIM+LangChain构建轻量级智能体、需求驱动测试生成提升质量工程效率。这些实践为开发者提供了丰富的技术细节和代码示例，探索代理式AI落地应用的更多可能性。