AI Agent 中文稱「AI 代理」的概念已成為一項革命性的創新，正在迅速改變我們的工作和生活方式。但究竟什麼是 AI 代理？它們又如何在各個行業中改變遊戲規則？這篇綜合指南將深入探討 AI 代理的本質，探討其功能、類型和應用，並揭示其改變商業世界的潛力。
什麼是 AI 代理
AI 代理是一種利用 AI 技術，來模擬人類行為和決策的自動化系統。現在的 AI 代理 利用先進的生成式人工智慧技術，包括自然語言處理（NLP）、機器學習和計算機視覺，來感知環境、做出決策並採取行動以實現特定目標。
與傳統的自動化工具不同，AI Agent 能夠適應、學習並獨立運作，使其在動態和複雜的環境中成為強大的資產。
現階段，AI代理利用大型語言模型（如GPT）來理解目標，生成任務並完成它們。這些模型使 AI Agent 能夠理解和回應用戶輸入，自主創建「子任務」，並通過調用外部工具和數據庫來優化工作流程
AI 代理和 AI 聊天機器人有什麼區別?
AI 代理和ChatGPT 這類的 AI 聊天機器人，都屬於 AI 的應用，但它們有著明顯的區別。最大的區別是：
- AI 聊天機器人是為了與人類對話而設計的，它們通常不會被編程來採取自主行動 – 它們的目的是直接協助人類。
- AI 代理可能根本不與用戶互動，在某些情況下，它們會從開發人員那裡接收任務並獨立完成，而不與其他人互動。
然而，它們有許多相似之處。它們都使用：
- 自然語言模型處理來理解文本
- 大型語言模型來驅動其輸出 (如 OpenAI 的 GPT 或 Google 的 Gemini)
- 向量數據庫，更好地理解來自人類互動的文本輸入
AI 代理的類型
AI 代理有多種形式，每種形式都設計來完成特定的功能和解決獨特的挑戰。了解這些變化對企業來說至關重要，以識別適合其需求的AI 代理。
簡單反應式代理 (Simple Reflex Agent)
簡單反射代理，是基於預定義的條件與行動規則運作。它們直接響應其即時的感知，這使它們適合在完全可觀察的環境中執行簡單的任務。然而，它們的簡單性限制了其在更複雜和非結構化設置中的有效性。
使用例子：自動駕駛汽車中的緊急制動系統。當傳感器檢測到前方障礙物時,系統會立即做出反應,啟動制動,不需要考慮歷史數據或長期規劃。
模型的反射代理 (Model-based Reflex Agent)
這基於模型的反射代理保持一個內部世界模型，允許它們跟踪那些不是立即可觀察到的環境部分。通過使用當前感知和存儲的信息，基於模型的反射Agent可以在部分可觀察和變化的環境中運作。
使用例子：天氣預報系統就是一個很好的例子。它維護一個大氣狀態的內部模型,根據當前數據和歷史模式來預測未來天氣狀況。
目標導向代理 (Goal-based Agent)
基於目標的 Agent 會考慮其行動的未來後果，它們計劃並選擇能夠達到預期結果的行動，這使它們在複雜的決策任務中變得高效。它們能夠制定策略並預見其行動影響的能力，使其與更簡單的反射代理 區分開來。
使用例子：倉庫中的自動化機器人 可以被設定目標如「在最短時間內收集訂單中的所有物品」，然後規劃最優路線和操作順序。
學習型代理 (Learning Agent)
學習代理從其周圍環境和行為中學習。它們使用問題生成器創建測試以探索世界，並根據學到的知識做出決策和行動。
使用例子：推薦系統是學習型代理的典型例子。比如 Netflix 的影片推薦系統會從用戶的觀看歷史中學習，不斷改進其推薦算法。
基於效用的代理
基於效用的代理，使用效用函數來評估不同狀態的可取性。它們努力實現目標，同時基於給定的效用措施最大化性能。在具有多種可能行動或結果的情境中，這種方法尤其有用，使Agent能夠選擇最優的路徑。
使用例子：投資組合管理AI 可以被視為效用型代理。它會根據風險、回報等因素的效用函數來評估不同的投資策略，選擇最優方案。
多代理系統 (Multi-agent System, MAS)
多代理系統是將多個 AI 代理組合在一起，解決複雜任務。控制系統生成任務清單，並將任務分配給其他專門的 AI 代理。
使用例子：智能交通系統可以被設計為多代理系統。每個交通信號燈可以是一個獨立的代理，它們相互協調來優化整個城市的交通流量。
AI 代理的運作原理
1. 目標初始化
當你輸入目標時，AI 代理會進行目標初始化，將你的提示傳遞給核心大型語言模型（如 GPT），並返回其內部對話的第一個輸出，顯示它了解需要做什麼。
2. 任務生成
根據目標，AI 代理會生成一組任務，並確定完成這些任務的順序。當它決定有一個可行的計劃後，它會開始搜集信息。
3. 資訊搜集
AI 代理可以像你一樣使用電腦從網路搜集信息，有些AI 代理還可以連接到其他 AI 模型或代理。以外包任務和決策，從而獲取圖像生成、地理數據處理或數位視覺功能。
4. 行動與反饋
AI 代理會根據其內部對話和收集到的反饋進行評估，並在達到目標前不斷迭代，生成更多任務，搜集更多信息和反饋，並持續前進。
結論
AI 代理的發展被視為邁向通用型人工智慧（AGI）的重要一步，未來可能會在更多領域中發揮關鍵作用。
常見問題解答（FAQs）
- ChatGPT 是 AI 代理嗎？
不，ChatGPT 不是 AI 代理，但它具有 AI 代理的一些組件。 - GPT 是 AI 代理嗎？
GPT 雖然接近 AI 代理，但仍然不是。它需要提示才能生成內容，不能自動執行多次嘗試來達到目標。 - AI 代理會取代工作嗎？
這項技術將確實會取代一些工作，同時也會創造新的工作機會。
