未来十年值得关注的人工智能工具
应根据要完成的任务选择人工智能工具。本指南比较智能体框架、专业模型、预测分析和治理软件，并非基于逐一实测得出的产品排行榜。
1. 自主智能体框架
智能体框架将模型与工具、状态和工作流程步骤连接起来。当任务需要与软件多次交互时，它们可能很有用，例如收集记录并准备报告草稿。
在采用框架之前，应测试步骤失败后的恢复能力、权限边界，以及重要操作的审批机制。如果步骤顺序已经明确，固定工作流程可能更容易验证。
2. 专业大语言模型（垂直领域人工智能）
领域专用模型、检索系统和通用模型，是支持专业任务的不同方式。专业化并不保证错误更少：应使用相同的代表性样例进行比较，并让领域专家审核回答。
应检查源文档是否可更新、回答是否引用支持证据，以及系统能否拒绝缺乏依据的请求。我们的行业人工智能指南介绍了各行业的评估重点。
3. 预测分析 2.0
传统预测分析往往需要数据科学家和复杂编程。较新的工具使用自然语言查询，让用户可以对自己的数据提问，并获得人工智能生成的预测。
个人智能助手
本地模型可以减少向远程服务发送数据的需求。在相信隐私承诺之前，应检查遥测数据、云端备用处理、保存的历史记录和设备安全性。
生成式设计工具
这类人工智能工具可以帮助工程师和建筑师根据简单的约束条件，生成数千种经过优化的设计方案。
4. 人工智能治理与可观测性工具
随着企业部署更多人工智能，它们需要监控性能、成本和偏差。可观测性平台可能像在云计算中一样，成为人工智能的重要组成部分。这些平台可以识别模型行为的漂移，并自动触发重新训练。