主要观点：随着过去几年人工智能的繁荣，各企业都在尝试创新和自动化内部业务流程或前端消费者体验。传统商业智能工具效率低，而 AI 代理通过自动化数据分析等改变了这一局面，能让非技术团队快速获取洞察，实现无代码自助式数据可视化。

关键信息：

• AI 代理可感知物理和软件接口做决策，如机器人代理从传感器收集信息，聊天机器人接收客户输入。
• AI 代理在决策支持方面的架构包括数据来源和事件、数据摄取层、数据存储层、AI 代理层（提示接口、LangChain 编排引擎、RAG、推理引擎、执行层）、反馈环等多层。
• 以产品团队检测指标下降为例，展示了 AI 代理的检测流程，包括 Kafka 检测、异常检测、根因分析、生成解释、建议行动及通知等。

重要细节：

• 数据摄取层通过流式管道或实时数据处理系统处理不同来源的数据。
• 数据存储层有原始数据层、清洗层、特征工程层、模型层等。
• AI 代理层的推理引擎可编码业务逻辑和启发式规则，如触发流失警报等条件。
• 反馈环可通过用户反馈重训模型和代理，或应用强化学习调优规则。
• 架构图展示了 AI 驱动的决策支持系统的端到端架构。

总之，将 AI 代理融入决策流程可提高决策准确性等，但实施需注意数据管道等设置。