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许多时候，你会为你的客户创建一个 AI 代理。在你的 PC 上，它在你演示时运行得非常好。但不幸的是，当它到了客户那里，客户开始使用它时，它经常会失败。你不知道问题出在哪里。在这段视频中，我们将彻底解决这个问题。
现在，看看 Netflix 上有一部名为《三体问题》的剧。这部剧的概念非常简单。有三个不同的太阳。这三个太阳会随机地互相拉扯。没有人能预测接下来会发生什么。看完这部剧后，你会开始思考，宇宙中到底发生了什么？但你认为这真的只发生在宇宙中吗？不，它也发生在你的 AI 代理中。但今天，我将通过例子向你展示如何做到这一点以及如何修复它。
现在，在视频开始之前，让我们用一个非常简单的例子来彻底理解这个“三体问题”。现在，看看这里，维奇，他为我制作视频，是一个角色。第二个角色是斯瓦普纳尔，他为我设计缩略图等。第三个角色是我。我们在工作室进行一场拔河比赛。双方都有两个人拉着。一边是斯瓦普纳尔，一边是维奇。现在他们互相拉扯。会发生什么？可预测性是，总会有人会倒下，或者有人会输，或者有人会赢。对吧？但他们两人中总会有人赢。因为一边拉，另一边拉。他们总会有人会倒下。对吧？这是可预测的。
现在，想象一下有一根绳子，旁边还有另一根绳子。而第三个人是我。也就是说，我也在拉他们两人。他们两人也在拉我。维奇也在拉斯瓦普纳尔。也拉我。斯瓦普纳尔也在拉维奇。也拉我。我也在拉斯瓦普纳尔和维奇。现在想想，我们三个人的力量汇集在一起。现在，可预测性消失了。好吧？你完全无法预测谁会赢，谁会倒下，以及预测会是什么。整个游戏结束了。这就是“三体问题”。
现在你会想，这个“三体问题”怎么会出现在 N10 的代理中呢？让我们来解码一下。在 AI 代理中，这三个“体”是哪些？第一个“体”是用户。第二个“体”是 AI，即 Claude、GPT 或 Gemini，无论你使用什么 AI，它就是第二个“体”。第三个“体”是工具。也就是说，你在这里使用的任何工具。你正在使用 Google Sheets，你正在使用 API 等等。
现在，这三个不同的“体”。现在，用户会发送消息。用户非常不可预测。有时用户会问，帮我订一张去孟买的机票。你为你的 Telegram 机器人创建了一个机器人，它可以为你执行任务。所以用户说，帮我订一张去孟买的机票。有时只是模糊地说，去孟买旅行。有时，突然在对话中，用户改变了主意。有时，你可以看到用户做了什么？突然发送了一张图片，一些替代文本，或者发送了语音消息。
现在，想想你创建的代理是用于特定任务的。对吧？当你没有为多个任务创建代理，然后用户执行多个任务时，代理出错的可能性就很大。在现实世界的许多例子中，你今天仍然会看到。例如，如果你去任何送餐应用程序，然后你想在那里与客户服务讨论问题，客户服务会把你带回同样的事情。为什么？因为这些代理或聊天机器人不理解客户的意图。所以这里的意图是我们非常重要的部分。我们稍后会看到。会发生什么？所以你看到了第一个“体”，即用户。用户可能有什么问题？用户做什么？以及你的代理可能在哪里失败。
现在，让我们来看看我们的第二个“体”，即 AI 大脑，Claude、GPT 或 Gemini，无论你使用什么。它的问题是什么？现在，这个 AI，即大脑，有什么问题？AI 有它自己的空间。它有自己的个性，而它经常无法绕过这种个性。个性是什么？它的偏见、它的令牌限制、它的请求限制，或者它的大脑能处理多少。或者幻觉。所有这些都是它自己的个性，一种引力，AI 随之运行。如果它运行不正常，它会做什么？首先，它会为你产生幻觉。也就是说，它开始给你错误的信息。它开始给你你没有提供的信息，或者你不需要的信息。它误解用户的意图。它根本不明白用户的意图是什么？用户想要什么？在对话中途，内存耗尽。突然，它的内存丢失了。它变成了 Gajini。15 分钟的记忆丢失。现在，想想在这 15 分钟内，如果用户来了，最后一件事是，如果问了一个问题，它会给出不同的答案。也就是说，第一次问一个问题，给出一个答案。同样的问题，以稍微不同的方式问，答案就完全改变了。第三个问题，以同样不同的方式问，答案又变了。也就是说，如果出现三种不同版本的答案，用户将永远感到困惑。对吧？所以这里是第二个“体”，即我们 AI 大脑的问题。
现在，让我们来看看第三个“体”，即工具，API 等等。也就是说，你的 N10 的笔记，Google Sheets，WhatsApp 等等。它们各自有什么问题？这些是 AI 代理实际采取的行动。也就是说，发送邮件，检索数据，给你信息。所有这些活动，由第三个“体”完成。也就是说，工具完成。对吧？但是，正如我所说，它们也有自己的引力。那么，引力中可能有什么问题？首先，API 突然宕机了。API 突然无法工作了。API 停止了调用。API 服务器暂时宕机，你的 API 就停止了。其次，速率限制意外达到。你一天没有做什么。突然，你达到了速率限制。这种情况经常发生。如果你创建了真正的代理，卖给了真正的人，你可能已经遇到了这些问题。之后，数据格式完全改变了。要求一种数据，它开始以不同的方式返回数据。你的响应以一种非常出乎意料的结构出现。你告诉它，你要求的任何答案都必须以表格形式给出。它开始以直接的要点形式给你。所以这些响应的整个结构都改变了。所以这三种不同的引力，它们在三种不同的参数上运行，并且它们可能有各自的问题。就像人类一样，把它们看作是。它们都有各自的问题。但是，这三个问题加在一起，对你的 AI 代理或你的客户来说，可能会非常危险。所以在这段视频中，我们将彻底解决这些问题。
现在，在视频继续之前，我想告诉你，如果你将来想在 AI 代理领域创业。如果你想在将来设置你自己的聊天机器人，或者你想托管你自己的网站，那么 VPS 是最好的选择。我一遍又一遍地告诉人们，他们认为我只是在推广，但相信我，VPS 的价格将会上涨。将来，VPS 将在更高层次上使用。因为你已经看到了印度市场的增长率。所以今天就去确保你的 VPS。我现在提供一个链接，Hosting.com，这是一个联盟链接。联盟链接有什么好处？首先，你会得到一个非常强大的优惠券代码，并且我们能稍微帮助我们继续运营这个页面，并带来更好的内容。所以如果你想购买，你可以通过下面的链接购买 VPS。
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现在，在这段视频中，我将向你展示三个不同的代理。但在此之前，讨论这些代理是必要的。现在，第一个用户问题，也就是我们之前讨论过的，第一个是第一个“体”，即用户问题。所以我们在这里创建了什么机器人，以及它将做什么。想象一下，你的客户向你购买了一个 Telegram 机器人。现在是凌晨 2 点。你的客户的 Telegram 机器人正在运行。500 名用户正在给客户发消息。现在，用户 1 写道，请帮忙。机器人根本不明白。现在该怎么办？机器人会回复什么？用户 2 发送了印地语的语音消息。机器人根本不明白，崩溃了。好吧？现在，用户 3 写道，你的课程多少钱？机器人说，00 卢比。而课程的实际价格只有 3,000 卢比。机器人自信地撒谎了。用户 4 的联系方式根本没有保存在 Google Sheets 中。机器人悄悄地失败了。早上醒来，你的客户看到已经收到了 500 条消息。没有收到任何正确的回复，任何消息都没有得到妥善回复，客户现在非常生气。这就是“三体混乱”。
现在，首先，我将向你展示同一客户的新工作流程，它确实解决了问题。好吧？现在，你看到工作流程会让你害怕，为什么这个工作流程这么大？需要这些东西吗？所以，我告诉你，这里将发生两件不同的事情。第一件事是你的工作流程，你的机器人将不再经常产生幻觉。偶尔可能会发生幻觉，但这里的幻觉不会像常规工作流程那样多。原因是这个工作流程是一个非常有思想的工作流程。如果你学会了这些类型的工作流程，你的客户的机器人将永远不会失败。第二件事是你可以创建你自己的类似 मानस AI 的系统，它在更高的层次上思考。所以，首先，你可以在这里看到 Telegram 触发器，这里有一个 If 节点。也就是说，如果机器人意外收到语音消息或文本消息。机器人将处理这两种消息。我们需要以这种方式看待所有这些事情。对吧？所以这里有一个 If 节点。在 If 节点上，如果它是语音文本，它将通过这个路径。如果用户正在发送文本消息，它将通过这个路径。好吧？
现在，这里是提取信息，也就是说，这里将提取一些信息。这是用户消息，用户 ID，用户名和聊天 ID。好吧？现在，你可能会想，我为什么要提取这些？稍后你就会明白。现在，看看这里，我放了一个基本的 LLM 链。在这个 LLM 链中，我做了什么？我放了一个提示。而这个 LLM 链，它会做什么？它只会理解用户的消息意图。并且它将以置信度分数来评分。好吧？现在，为什么这个意图很重要？这很重要，是为了让 AI 理解，你是否理解了消息，或者从 AI 那里获取，这个 AI 是否理解了这条消息。好吧？
现在，下一个代码节点将这个意图放在一边，然后将它的分数放在一边。如果你的分数低于 90，它将朝这个方向发展。如果你的分数高于 90，它将朝那个方向发展。即使来到这个方向，你的 AI 也会理解用户的消息是问候，是问题，是投诉，还是用户写了一些无法理解的东西。好吧？现在，它分成了四个不同的部分。如果是一个问题，它将从基本的 LLM 中获取答案并提供给用户。好吧？如果是一个投诉，它将向用户发送一条单独的消息。如果这是不明确的消息，它也会发送给用户。如果这是问候，它也会发送给用户。所以设置了这四个不同的路径。但现在，这里的情况是，我告诉你。你可能会想，这些事情也可以通过 AI 代理完成，但 AI 代理经常会产生幻觉。你只需放置 AI 代理并触发消息，你就会经常得到不同的答案。这里根本没有给出不同答案的说法。原因我告诉你为什么。首先，我现在在这里做一件事。我去执行。然后，我们先执行一次。好吧？在这里，你可以看到这是我的 Telegram 机器人。我在这里开始。一旦我开始，你就可以看到，我收到了消息。现在，看看消息是什么？你好。有什么想问的吗？我在这里。好吧？现在，看看消息执行中发生了什么？消息从哪里到哪里？我告诉你。消息在这里去了，然后从这里，它去了这里，然后去了问候。对吧？所以，它明白了，这个人启动了机器人。也就是说，他想问点什么。现在，我只做一件事。我问它一个问题。公司名称是什么？好吧？我问了预算，然后按回车键。一旦我按回车键。现在，看看这里会发生什么？我现在没有放数据库。好吧？你没有分享图片，所以我无法告诉你公司名称。如果你分享图片或细节，我将帮助你。这是一个通用的机器人。对吧？它问我你没有分享图片。目前我无法给你公司名称。
现在，看看执行，你就会明白它去了哪里？看这个。我问了一个问题，所以它自动地，你可以看到，它走了这条路径。也就是说，它去了我的问题。现在，它正在以一种非常有条理的方式给我答案。好吧？
下一个是投诉。我们来做。你的机器人工作不正常。服务很差。我们把它当作客户的投诉。然后我按回车键。一旦我按回车键，你就可以看到，我收到了消息。你的问题已记录。我们将尽快联系你。然后去这里。当你去执行时，你会看到什么？它自动地去了投诉。好吧？现在，如果你在这里看到，你会明白意图分数。看，0.95 的置信度。也就是说，它有 0.95% 的置信度，它理解了这件事。现在，我们以它为例。现在，我给机器人一些随机的东西。好吧？所以这是我的随机东西。你看到了，我没有给它任何意义。我在这里选择了它，然后按了回车键。一旦我按回车键，你就可以看到，这里有一个执行正在运行。然后看，我收到了什么消息？不明白。请详细说明。然后这里有一个笑脸。这个机器人开始给出非常逼真的人类般的响应。原因只有一个，这个机器人理解了意图分数。所以，你可以看到，它自动地去了不明确的消息。现在，想想这个机器人变得多么聪明。所以，你想创建这样的机器人吗？如果你想，那么你必须遵循这个方法。在下面的评论中告诉我。你想让我在接下来的视频中实际创建这个机器人吗？如果你的评论来了，如果评论超过了 50 或 60 条说“请创建”，那么在接下来的视频中，我们将学习从头开始创建这个机器人。但是，这里已经解决了一个很大的问题。
现在，让我们来看看我们的第二个“体”，即产生幻觉的大脑。现在，产生幻觉的大脑是什么意思？想象一下，你的客户让你创建一个客户支持机器人，来支持客户。好吧？机器人正在运行。客户问，课程多少钱？机器人自信地说，15,000 卢比。实际
价格是 3,000 卢比。对吧？现在客户支付了 15,000 卢比。会发生什么？这是因为 AI 没有知识。它自信地猜测，错误地猜测，并自信地向客户展示，说价格是 15,000 卢比。对吧？客户会怎么想？他们说得那么自信，我付了钱。游戏到此结束。现在客户收到了 15,000 卢比，但即使客户退还了钱，想想看，客户的聊天机器人说错了价格，这会多么损害声誉。这叫做幻觉。AI 最危险的问题。为了解决这个问题，这个思维模块，这些方法将非常有用。让我们通过一个新的工作流程来看看我们如何解决它。现在看，这是一个更小的代理，名为“幻觉大脑”。这是一个有知识库的代理。它从 Google 表格中提取知识并提供给对方。但这里的游戏在于代码节点。整个游戏隐藏在两个代码节点中。在基本的 LLM 链提示中，我们先看第一个提示是什么？你是 AI Learners India YouTube 频道的助手。我实际上是用英语写的。对吧？严格的规则是，只根据下面提供的内容回答。如果答案不在内容中，就精确地说。看，我明确了，然后我写了什么？用英语回答。保持在 80 字以内，并保持友好。对吧？我给了这个提示。现在我向你展示这个系统是如何运行的。这是新的聊天机器人。对吧？这是基于 AI Learners India 知识库构建的聊天机器人。对吧？现在我向你展示，例如，我发送一条消息。嘿，你能给我 AI Learners India 的完整信息吗？对吧？回车。当我回车时，你可以看到执行将开始。当执行开始时，这里看，AI Learners India 是一个 YouTube 频道，提供印地语和英语的 x vzx vz 等所有内容。对吧？现在我在这里获得了关于 AI Learners India 的完美信息。我也会向你展示它是从哪里获取信息的。现在看，这里的信息在 Google 表格中。对吧？我在 Google 表格中提供了所有信息，例如订阅者数量？频道做什么？品牌合作伙伴有哪些？我提供了所有这些信息。对吧？现在，为什么它不会产生幻觉？因为我的提示。这些代码节点理解意图。对吧？如果你去这里，你可以看到所有答案都是通过理解一个适当的意图来提供信息的，并且它也理解我是否有用户问题的答案。现在让我们问一个它没有答案的问题。对吧？所以我在这里输入。你最喜欢的颜色是什么？对吧？回车。当我回车时，你可以看到。它现在将开始回答。对吧？我没有这个问题的确切答案。对吧？我还会问它一件事。AI Learners India 最近与哪些品牌合作过？对吧？这不是实时数据。它正在从数据库中提取。对吧？现在你可以看到 AI Learners India 最近与哪些品牌合作过。现在看，AI Learners India 最近与 Hosting Go, iLevel, Replit 和 Thesis 等大品牌合作过。所以这些信息都给得很完美。我现在再问一个问题。现在有多少订阅者？然后回车。对吧？现在看，这里又会开始给我答案。AI Learners India 频道现在有超过 11.3 万订阅者。仅在 6 个月内，该频道就从 10K 快速增长到 90K。增长势头良好。看，它给出了多么自然的答案。即使这是一个小工作流程，但它花了时间思考吗？一点也没有。我向你展示的一切都是实时的，没有任何剪辑。所以这个工作流程效果非常好，如果你看执行情况，对吧？我也会向你展示实际的执行情况，这样你就能理解这里发生了什么。现在我问的最后一个问题是 AI Learners India 有多少订阅者？所以你可以在编辑信息中看到所有这些内容。对吧？我的问题在这里。下一个是什么？它从 Google 表格中提取了答案。看，它从完美的内容中提取了答案。它从完美的内容中提取了整个答案。然后它去了代码节点。现在让我们稍微打开代码节点看看它做了什么。现在你可以看到用户消息，它已经完全进入了代码节点。这里是第 12 行，它正确地解码了它会在哪一行找到答案。然后它去了基本的 LLM。基本的 LLM 为你准备了这个答案。然后它又回到了代码节点。对吧？现在这个代码节点做什么？答案来了，这里是“回答自信为真”。也就是说，它检查了这个答案是否正确。它通过这个代码节点再次评估自己。评估后给出答案。对吧？如果答案正确，它会正确地将答案发送给我。如果答案错误，它会告诉我我没有答案。所以这个评估模型是一个非常强大的模型。现在看，我们来谈谈第三种情况。对吧？现在第三个机器人，也就是说，我们的工具，例如 Google 表格或你使用的任何 xyz 工具，如果它们发生幻觉，会发生什么问题？看，想象一下，你的一个潜在客户在你的 Telegram 机器人上留言。对吧？他说，我需要一个自动化代理。请联系我。机器人收到了消息。它应该保存在 Google 表格中。当时 Sheets API 宕机了。机器人悄悄地让一切都失败了。客户一直在等待。你甚至不知道，潜在客户就错过了。这就是机器人三号的混乱。现在我告诉你如何解决这个混乱。看，我创建了一个名为“损坏的工具”的完整工作流程。现在我告诉你这个工作流程具体做什么。现在你可以看到这里是 Telegram 触发器。对吧？这里是“将潜在客户保存到表格”的触发器。这里是你的 Telegram 触发器。如果数据正确地保存在你的 Google 表格中。首先，你的客户会收到一条感谢消息，说你的潜在客户已收到。你会收到一条消息，代理正在通知你，先生，你有一个潜在客户，我已经将其保存在 Google 表格中。如果 API 宕机了怎么办？它会等待 30 秒。重试。即使重试后 Google 表格中仍未保存数据，它也会进入重试工作流程。如果再次重试后数据仍未保存，它会给我们三个不同的警报。我将告诉你这三个不同的警报是什么。第一个警报会给你。对吧？也就是说，公司，你的客户会收到警报，说先生，你的数据没有收到。Google 表格的 API 宕机了。因此，你的 API 中没有保存数据。但请手动保存。第二个消息将发送给客户。客户的消息是什么？有点技术问题。我们正在手动记录。我们会尽快与你联系。你的消息，你客户的消息，所有这些都运行得非常完美。对吧？现在看，这个是 Telegram 机器人，客户的机器人。现在，例如，我把它投入生产了。现在我向你展示。这个 Google 表格是链接的。现在，首先，让我们测试一下。现在这是第二部手机，我在这部手机上打开了这个机器人。现在，例如，我需要给它发消息。所以我从第二部手机上发消息。你好先生，我需要一个餐厅的 AI 代理。对吧？完成。请联系我。我发了这条消息。你可以看到我输入了消息。对吧？现在我从这里发送消息。当我发送消息时，你可以看到它会回复。等待。现在看，消息回复已经来了。收到了消息。Swapan 先生，我们将在 24 小时内与你联系。AI Learners India 团队。而且你看，我收到了 Telegram 消息。客户 Swapan 消息，你好先生，我需要一个餐厅的 AI 代理，请联系我。时间到了，所有这些细节都来了。现在你可以在 Google 表格中看到，这里 Google 表格中的数据已经保存了。这里 Google 表格中的数据已完全保存。这个，我需要修复一下。我匆忙地向你展示，我准备了这个表格。但这里 Swapan 的名字已经准备好了。对吧？因为他的 Telegram 名字是 Swapan。这里消息已经准备好了，消息的 ID 也来了。也就是说，我现在有完整的证据。所以你可以看到这个代理是如何运行的。如果这个代理不运行，它就会走这条路，它会给 Swapan 发消息说，我已手动记录了你的需求，我们的团队将尽快与你联系。另一条消息将发送给我，说 Google 表格的 API 失败了，但请手动快速保存。所以这是一个非常通用的代理示例。这些代理运行得非常好。但你必须解决其中的问题。我在这整个视频中向你解释了三体问题到底是什么。现在，三体问题实际上是一个概念吗？不。坦率地说，我看了这部剧。在看了这部剧后，我意识到，我们可以真正地将其与 AI 代理联系起来。所以，在这整个视频中，我向你解释了如何做这些事情。别忘了订阅以观看新视频。如果你想学习如何创建类似的 AI 代理，我的课程部分有关于 AI 代理的极其详细的免费信息。非常感谢大家。我们将在下一期视频中再见。