人工智慧的世界可能令人眼花撩亂，新術語和技術以驚人的速度出現。在這些新技術中，AI 代理引起了相當大的關注，這是有充分理由的。許多公司已經開始利用 AI 來自動化任務並提高生產力。AI 代理是技術轉型的下一個突破。
我們可以將 AI 代理視為與工業革命期間的蒸汽機處於同一層級。正如蒸汽機提供能量來驅動機械，從而實現前所未有的機械工作，革命化了各個行業，AI 代理提供的不僅僅是機械化的自動化。它們提供的智力和決策能力可以增強人類智慧，幫助商業領導者以新的方式解決問題。
那麼，AI 代理究竟是什麼？它們與更傳統且更知名的 AI 聊天機器人和虛擬助手有何不同？
我們的目標是揭開 AI 代理的神秘面紗，並探索它們與其他類似技術（如 AI 聊天機器人和 AI 驅動的虛擬助手）之間的關係。了解這些細微差別可以幫助你判斷為什麼實施自主 AI 代理對你的組織是有意義的，以及在準備過程中應採取哪些步驟。
AI 代理是什麼？
AI 代理是配備特定工具的大型語言模型（LLM），可以擔任特定角色並自主做出決策。它們也被稱為代理系統或複合 AI 系統，因為它們在無需人類干預的情況下做出合理的決策。
雖然有些人將聊天機器人稱為 AI 代理，或將兩者的術語交替使用，但它們並不相同。雖然 AI 代理是基於角色的，但它們不是聊天機器人，後者缺乏決策能力、自主性和解決問題的技能，這些特徵才定義了 AI 代理。
AI 代理根據預定協議運作，而不是像傳統**AI 工具（如 ChatGPT）**那樣僅對用戶提示作出反應。雖然它們可以從簡單的基於規則的系統到複雜的機器學習模型不等，但所有 AI 代理都有四個共同特徵：
- 自主性。
- 可擴展性或整合外部數據和能力的能力。
- 解決問題的能力。
- 專業化——或從頭到尾執行特定任務的能力。
這可能讓你質疑：ChatGPT 是 AI 代理嗎？
不是。雖然它具有某些 AI 代理的特徵，比如回答問題、生成文本和幫助解決問題的能力，但它缺乏真正的自主性。ChatGPT 不會獨立做出決策或超出生成文本回應的範疇。此外，它無法使用 AI 代理所能使用的工具，不會從互動中學習或更新其知識。它是基於固定的數據集進行訓練的，直到其最後更新為止，這意味著你互動的版本有一個明確的知識截止點，標誌著它的訓練時間。最後，與 AI 代理不同，開發者創建 ChatGPT 是為了專注於語言任務，而無法像代理那樣與世界互動。
現在我們已經定義了這些技術，讓我們探討它們的比較以及它們在 AI 生態系統中的位置。
AI 代理與其他 AI 工具的比較
AI 驅動的聊天機器人：簡單來說，根據 Salesforce 的定義， AI 聊天機器人 是“模擬人類與最終用戶進行對話的軟體。”與傳統的非 AI 聊天機器人不同，AI 聊天機器人使用 自然語言處理 （NLP）來理解用戶輸入並生成回應。它們通常針對特定任務或領域設計，並可以從簡單的基於規則的系統到更複雜的 AI 驅動模型不等。
**虛擬助手：蘋果的 Siri、微軟的 Cortana 和亞馬遜的 Alexa 都是 AI 驅動的虛擬助手 **的例子。它們根據命令或問題為用戶執行任務，通常在回應中結合了聊天機器人和代理的元素。然而，與聊天機器人不同，虛擬助手提供跨多個領域的廣泛功能。
就複雜性和能力而言，簡單的基於規則的聊天機器人在左側，完全自主的 AI 代理在右側，而虛擬助手和 AI 驅動的聊天機器人則位於二者之間——具體取決於其複雜程度。
簡單的聊天機器人根據預定規則提供靜態回應。更高級的 AI 驅動的聊天機器人和虛擬助手能夠從互動中學習以改善其回應。然而，最靈活的 AI 代理則設計為不斷學習和演變，根據新信息和經驗調整其行為。
隨著這些工具的可擴展性、適應性和多樣性，它們在科技圈中引起的轟動並不奇怪。但是，所有的討論和興奮僅僅是炒作，還是 AI 代理是 AI 驅動商業工具的下一個重大創新？
AI 代理的熱議是什麼？
AI 代理不僅是自主的解決問題的奇蹟，還將技術的飛躍帶到前沿。增強的處理能力、情感智力以及持續的學習和適應能力都助長了這些工具的熱度。
**開發者正在構建 AI 代理，以理解情感線索並做出相應反應，並持續學習和適應。**例如：
- ChemCrow 是一種化學代理，能夠利用化學數據庫來計劃和執行複雜的合成。它已經被用來創造一種新的殺蟲劑，開發多種環保化學催化劑，以及發現可能在科學領域中具有多種應用的新化合物。
- OS-Copilot 使得創建能夠與各種操作系統組件互動的數位助手成為可能，以提供多種計算任務的支持。
- D-Bot 使用語言模型從持續的數據庫維護任務中學習，並提供有關診斷問題和數據庫性能優化的建議，隨著經驗的增長其能力也在提高。
這些僅是一些早期開始探索 AI 代理系統的公司的例子。消費者今天也可以使用這些工具，例如 DoNotPay，幫助他們“與大公司對抗，保護隱私，尋找隱藏的資金，並打擊官僚主義。”這個代理幫助消費者上訴停車罰單，自動取消免費試用，終止共享產權，變更郵寄地址，以及執行許多其他他們可能無法投入時間或精力獨自完成的任務。
另一個現實世界的 AI 代理示例
考慮一下我們幫助簡化複雜流程以提高時間和準確性的蓬勃發展的醫療保健初創公司。這家公司專注於先進的藥物管理和個性化病人護理，利用尖端的 AI 和數據分析來服務全國不斷擴大的醫療機構網絡。
**該公司處理著大量敏感信息，格式多樣，從病人記錄和臨床筆記到處方詳情和其他醫療文檔。**這些文件存儲在不同系統中，根據不同分類進行管理，對於需要篩選並找到所需信息以管理處方的工作人員來說，這構成了挑戰。
他們的團隊需要通過每份文件來管理持續的處方，這是一個既耗時又容易出現人為錯誤的過程。
我們構建了一個基於 LLM 的 AI 代理，能夠根據上下文理解查找內容，這樣手動勞動減少了82%，準確率則提高到近100%。其核心是一個設計用來解析和提取各種醫院出院記錄中的重要人口數據的 LLM。
這種 AI 驅動的代理方法利用了** 增強檢索生成 **（RAG）以及先進的提示工程技術，熟練地導航不同格式和複雜細節的出院記錄。
**對於之前提出的問題：AI 代理既值得炒作，也是企業 AI 的下一個重大創新。**隨著 AI 代理的不斷演變，企業必須保持領先地位。
我的公司會受益於 AI 代理嗎？
也許。很可能。雖然很容易說：“是的，我們來做這個 AI 代理的事情吧！”但實施起來就難多了。
並非每家公司都在利用 AI 代理的原因很簡單。這並不容易。
毫不誤解，儘管 AI 代理提供了巨大的潛力，但仍然存在需要面對的風險，例如與實施 ChatGPT 和其他 AI 相關的風險。在考慮 你的方法 時，必須平衡經濟、社會、倫理和其他影響。
成功將 AI 代理整合到你的組織中，將要求你的技術和領導團隊：
- 進行徹底的組織評估，檢查當前運作和未來目標。
- 制定全面的 AI 策略，將代理技術納入其中，並使其與更廣泛的商業目標對齊。
- 設立明確、可衡量的目標和績效指標，專門針對 AI 代理的部署。
- 解決關鍵的基礎設施挑戰，包括數據管理、安全協議和合規性。
- 評估和升級現有技術系統，以確保它們能夠支持和整合 AI 代理框架。
- 組建一個擁有 AI 技術專業知識的多元化團隊，重點放在擁有大型語言模型及其應用知識的人員上。
- 在團隊內部定義清晰的角色和責任，以管理 AI 代理的開發、部署和維護。
- 制定持續學習和適應的計劃，因為 AI 代理的能力迅速演變。
結論：AI 的未來就在眼前
變革性 AI 的未來是 AI 代理，通過提前準備，你的公司可以為使用這項技術做好準備，獲得競爭優勢，並在時機成熟時推動商業流程中的創新。
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