您可能聽過AI 代理- 但代理式 AI 是什麼？
代理式人工智慧 (agentic AI) 是一種日益普及且影響深遠的人工智慧能力，可在各產業的代理、系統和架構中找到。
讓我們深入瞭解什麼是代理式 AI、它如何運作，以及組織如何使用它。
什麼是 Agentic AI？
Agentic AI 是指能夠自主決策的軟體，通常是為了在最少人為干預下達成特定目標而設計。
這些系統利用情境感知、推理和學習功能，針對不斷變化的條件做出決策。
Agentic AI 常見於虛擬助理、商業自動化和自動車。
Agentic AI vs AI Agents
Agentic AI 與 AI 代理密切相關 - Agentic AI 描述能力，而 AI 代理則是該能力的具體實作。
因此，雖然 Agentic AI 是更廣泛的自主與行動概念，但 AI 代理是體現此概念的軟體程式。
然而，代理式 AI 可以以 AI 代理以外的形式存在，例如整合式系統、框架甚至大型平台。
Agentic AI 對 Gen AI
代理式人工智慧與產生式人工智慧 (可產生文字、影像、音樂、程式碼等的人工智慧) 雖然是截然不同的人工智慧能力，但兩者經常一起運作。
Agentic AI 是指具有自主決策的程式，其中有些決策可能包括生成。例如，代理式 AI 系統可能會使用 gen AI 來：
- 製作個人化行銷訊息
- 透過會話式人工智能分享動態產品建議
Agentic AI 如何運作？
Agentic AI 結合了感知、推理和行動來獨立運作。
它會先從環境中收集資訊，例如文字、影像或使用者輸入。它會使用自然語言處理(NLP) 或模式識別等工具來解釋這些資料，以瞭解上下文並辨識手邊的任務。
然後，它會運用推理來評估選項、規劃最佳行動方案，並執行任務 - 可能是回應使用者、管理系統或解決問題。
之後，它會監控結果，並從回饋中學習，逐步改善其表現。
這種感知、規劃、行動和學習的循環使代理式人工智能能夠處理複雜的任務，並在最少的人為監督下適應新的挑戰。
Agentic AI 使用個案
Agentic AI 的用途非常廣泛。當搭配靈活的平台時，其潛力只受限於創意。
以下是企業利用人工智慧提升企業聊天機器人等級的幾種最常見方式：
客戶支援自動化
您可能對老式的客戶支援聊天機器人比較熟悉，但代理人工智慧也能推動複雜的客戶系統。
與依賴僵化腳本的傳統機器人不同，AI 代理可動態適應使用者需求。透過了解情境與意圖，它可以提供個人化的解決方案，簡化客戶互動並提高滿意度。
他們經常被用來
- 自主解決問題
- 將複雜的問題升級至人工代理（與上下文有關）
- 分析客戶互動以找出趨勢
個人化行銷
Agentic AI 旨在提高整個銷售漏斗的效率，包括AI 潛在客戶產生、潛在客戶資格評估、後續跟進和預約演示。
它也能在聊天機器人行銷的新興領域中扮演關鍵角色，將簡單的會話人工智慧提升一個層次 - 它能分析客戶互動以精準定位策略並優化參與度，而這一切都不需要人為輸入。
銷售線索管理
在銷售中使用 AI 的方法有很多。Agentic AI 可以結合其中的優點。
它可以透過自主限定、優先排序和培育潛在客戶來強化銷售管道。Agentic 系統可以分析參與資料，以辨識高價值的潛在客戶，並確保及時跟進 - 連結回個人化的行銷漏斗。
Agentic AI 可用於：
- 根據參與度和潛在價值對潛在客戶進行評分
- 透過電子郵件或聊天工具傳送個人化的後續追蹤
- 通知銷售團隊高度優先的機會
醫療照護協助
在醫療照護方面，人工智慧 (Agentic AI) 可以簡化行政與臨床流程。它可以安排預約、根據症狀分流病患，甚至協助醫療編碼。
財務與風險管理
現在最好的金融聊天機器人都是代理型的。
Agentic AI 可協助將簡單的工作自動化，並提供更深入的資訊，協助員工做出以資料為導向的決策。它還可以
- 標示可疑交易以進行審查
- 分析市場或客戶資料以提出建議
- 自動化合規性檢查和支出報告
- 提供趨勢洞察力以改善決策
內容審核
掃描社交媒體頻道、識別目標內容，以及採取行動 (刪除、回應或追蹤使用者情緒) 都完全在人工智慧代理系統的能力範圍之內。讓員工處理複雜的互動，而代理系統則負責其餘的工作。
人工智慧的種類
代理式人工智能有很多應用方式。以下是 5 種最常見的人工智慧代理類型，包括人工智慧代理的實際應用及其所推動的系統。
1.反應式人工智慧
定義：對特定刺激或情況做出反應的系統，沒有長期記憶或學習能力。
範例：處理預先定義查詢的聊天機器人、推薦系統。
反應式人工智慧擅長於快速、精準地執行直接的任務。這些系統非常適合需要根據已知條件立即回應的應用程式，例如回答常見問題或建議產品。
2.Deliberative Agentic AI
定義：使用推理和規劃來做決策的系統，通常會考慮長期結果。
範例：自動駕駛汽車導航交通、AI 管理供應鏈。
慎思式人工智慧運用邏輯和預測來管理複雜的任務，確保決策符合更廣泛的目標。這些系統對於需要策略性規劃與適應性的應用程式來說是不可或缺的。
3.互動式 Agentic AI
定義：設計用來與人類或其他系統接觸的人工智能，通常是在動態環境中。
範例：虛擬助理、工業環境中的協作機器人 (cobots)。
互動式人工智慧 (Interactive agentic AI) 著重於創造人類與機器之間的無縫互動。這些系統在了解和回應使用者需求是成功關鍵的環境中至關重要。
4.自適應 Agentic AI
定義：透過回饋和資料不斷學習和改進，並據此調整行為的系統。
範例：個人化學習平台的 AI 代理、電子商務的動態定價系統。
適應性人工智能利用資料持續改進其決策和行為。這種類型的 AI 適用於彈性和隨時間改進對達成最佳結果至關重要的場景。
5.多主動系統 (MAS)
定義：透過合作或競爭來達成共同或個別目標的人工智慧代理網路。
範例：群體機器人、智慧電網的分散式 AI 系統。
多重代理系統涉及多個人工智能實體互動，以解決複雜的大型問題。它們在分散式環境中非常有效，因為在這種環境中，任務可以受益於不同的觀點或協作策略。
Agentic AI 的優點
自主決策
Agentic AI 可以處理重複或複雜的任務，因此您的團隊不需要每次都介入。
提高效率
透過快速分析資料、做出決策並採取行動，代理式人工智慧可協助企業節省時間與資源。
擴充性
無論您要管理 10 個或 10,000 個流程，代理式人工智慧都能毫不費力地跟上，不費吹灰之力就能適應不斷成長的需求。
適應性
代理型人工智慧不只是遵循腳本 - 它會根據新資訊和不斷變化的條件進行調整，以確保它保持相關性和精確性。
改善解決問題的能力
透過推理與學習的能力，代理式人工智慧可以處理最棘手的挑戰，並提出智慧、創意的解決方案。
成本效益
透過自動化時間密集的任務，代理人工智能有助於降低成本，同時充分利用您的資源。
強化使用者體驗
從客戶支援到行銷，AI 代理可提供個人化、快速回應的互動，讓使用者持續投入。
全天候可用性
與人類團隊不同的是，代理人工智慧永不打烊，提供全天候的服務與生產力。
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