闭环：支持业务决策的人工智能软件框架

创建一个想法，对其进行原型设计，评估用户是否喜欢它，然后学习。这就是商业圈子。如果人工智能能够在各个环节发挥作用，将为企业带来快速的迭代和学习速度。部署实验来评估企业投资回报的实验平台很多，但帮助企业学习个性化、机制和下一步构思的系统却很少。在现有的技术中，它们无法在单一软件界面中很好地编排，而人工智能代理可以安全有效地利用它们。这些挑战使得教人工智能代理如何在强大的实验框架内学习变得困难，并且人工智能代理难以为业务进行操作和迭代。我们提供由两部分组成的解决方案：一半植根于数学简化以控制复杂性，另一半植根于软件设计以优化编排、软件安全性和多样性。我们的解决方案是一个软件框架，它超越了以手段差异计算的简单治疗效果。为了更好地了解企业及其客户，我们通过异质效应、策略算法、中介分析和效应预测来丰富因果分析。为了让人工智能更快地完成迭代周期，我们通过方差减少和随时有效的推理进一步丰富了分析。这些丰富内容在不同类型的实验中兼容，并呈现在可在人工智能代理中使用的单个软件界面中。我们在实验分析中针对各种目标评估了该方法，并表明该框架提高了代码正确性，减少了代码行数，并且比普通代理构建的基线分析性能更高。