AI Agent 如何减少冷启动时间？

AI Agent 通过利用预先存在的知识库、数据或模拟经验来显著减少冷启动时间，而无需初始的真实世界交互数据，从而绕过从零开始时典型的低性能初期阶段。

其能力依赖于在海量数据集上预训练的基础模型，从而立即具备基本能力。技术包括简单任务的零样本/少样本学习、生成合理初始场景的数据合成，或通过模拟环境进行引导。预定义核心工作流和利用相关 Agent 任务的迁移学习也能加速初始化。持续的反馈循环随后在部署后优化性能。

主要业务价值在于更快的运营就绪性，以及客户支持、销售自动化或内部工作流 Agent 的即时生产力。实施包括选择合适的预训练模型、定义核心任务、可能生成合成入职数据或利用模拟、与运营系统集成，以及建立实时监控和人工反馈渠道以持续优化。