開放原始碼 AI 代理簡介

智慧型LLMs 為智慧型工作流程開啟了新的可能性。這些 AI 驅動的「智慧型工作流程」或 AI 代理可簡化任務與決策，讓建立自動化與最佳化工作流程的AI 代理變得更容易。

想像一下，建立具備代理功能的 AI 工作流程，可以撰寫報告、分析資料，甚至管理任務 - 而無需花費大筆資金購買專屬工具。

開放原始碼的 AI 代理讓這一切成為可能，為自動化工作流程和解決複雜問題提供可客製化、具成本效益的解決方案。讓我們來探討它們如何運作，以及為何能成為開發人員和企業的轉型工具。

什麼是開放原始碼 AI 代理？

開放原始碼的 AI 代理是建立在公開可用程式碼上的 AI 驅動系統，允許完全客製化和控制。與專屬解決方案不同，這些代理可以不受限制地修改、擴充和部署。

它們利用大型語言模型LLMs) 和外部 API 來自主執行任務。開放原始碼的 AI 代理沒有廠商鎖定或授權成本，提供靈活、社群驅動的方式來取代專屬 AI。

開放原始碼 AI 代理的好處

開放原始碼的 AI 代理越來越受歡迎，主要有三大原因：節省成本、透明度和靈活性。讓我們來探討這些優勢如何轉化為實際效益。

具成本效益的 AI

開放原始碼的人工智慧代理程式免除了與授權費用和專屬平台相關的高昂成本。透過使用免費提供的框架和工具，開發人員可以建立、測試和部署代理程式，而無需負擔高昂的成本。

舉例來說，大學研究團隊可以使用開放原始碼的 AI 代理進行實驗，而不需要昂貴的商業授權，讓更多人可以參與創新。

透明代理管道

有了開放原始碼的 AI 代理程式，每個系統元件都是可見且可修改的，確保開發人員能充分了解代理程式如何做出決策及處理資訊。

例如，在金融領域，透明度可讓決策過程受到嚴格審核，確保合乎規範，並降低演算法偏差的風險。 

這樣的透明度可讓開發人員創造出更道德、更可靠、更符合產業需求的解決方案。

無廠商鎖定

與封閉式解決方案不同的是，封閉式解決方案通常會將使用者鎖定在其生態系統中，使得更換供應商或遷移解決方案變得困難。"

舉例來說，專屬的 CRM 平台通常會將使用者鎖定在其生態系統中，使其很難匯出客戶資料或整合第三方工具，而開放原始碼的替代方案則可提供彈性與控制。 

開放原始碼的 AI 代理建構在可互操作且可擴充的框架上，讓使用者可以適應新的技術或不斷改變的需求，而不會受到限制。

如何選擇開放原始碼 AI 代理程式

對於一個好的開放原始碼 AI 代理程式的一般需求，儘管很大程度上取決於使用者和使用個案，但仍可細分為下列問題，以協助您選擇最佳的選項。

‍

如何使用此表： 

• 評估：使用表格比較開放原始碼 AI 代理的主要類別，例如功能性、易用性和彈性。
• 篩選：專注於與您的專案需求最相關的問題 (例如，資源繁重任務的效能或敏感資料的安全性)。
• 決定：找出最符合您優先順序的代理程式，平衡功能、擴充性和道德考量。

開放原始碼 AI 代理的範例

既然我們瞭解了開放原始碼 AI 代理的好處，讓我們來探索現今可用的真實世界工具。這些工具迎合了不同的需求，從任務自動化到軟體開發，突顯了開放原始碼生態系統的多樣性。

1_. GPTGPT

GPT 是一個實驗性的開放原始碼應用程式，展示GPT 語言模型的自主能力。它將GPT 的「想法」串連起來，以自主執行任務並實現使用者定義的目標。

主要特點：

• 無需人工輸入即可自主執行任務。
• 瀏覽網際網路以收集資料和資訊。
• 可讀取和寫入檔案，有助於摘要和文件任務。

缺點：

• 資源密集：需要大量的運算能力。
• 無法預測的行為：其自主性可能導致非預期或意料之外的行為。

2.BabyAGI

BabyAGI 是 AGI 概念的輕量級實作，旨在根據單一總體目標動態產生、優先排序和執行任務。

主要特點：

• 目標驅動，產生與特定目標一致的任務。
• 動態任務優先順序與管理。
• 可輕鬆與 API (如 Pinecone) 整合，以獲得更多功能。

缺點：

• 有限的複雜性處理：在處理多層面或深度複雜的任務時感到吃力。
• API 依賴性：需要存取外部服務，可能會產生成本。

3.代理GPT

AgentGPT 允許使用者直接在瀏覽器環境中部署自主 AI 代理。這些代理會被指派目標，並嘗試透過即時回饋反覆達成目標。

主要特點：

• 無需安裝；可直接在瀏覽器中執行。
• 可自訂代理目標和名稱。
• 即時任務執行與回饋迴圈。

缺點：

• 受瀏覽器限制：瀏覽器環境存在效能和能力限制。

4.GPT

GPT 是一種指定軟體需求並根據需求產生程式碼的工具。它以會話式、迭代式的編程方式簡化開發流程。

主要特點：

• 需求驅動程式碼產生。
• 支援多種程式語言。
• 透過迭代提示進行互動式開發。

缺點：

• 程式碼品質可能不同：輸出可能需要大量手動審查。
• 環境限制：難以理解細微的專案需求。

5.賈維斯

Jarvis 是一款開放源碼的輔助工具，旨在提高編碼、除錯和資料分析的生產力。它可與開發工具無縫整合，提供即時協助。

主要特點：

• 有助於代碼生成、除錯和測試。
• 提供資料詮釋和可視化的支援。
• 與常用的開發環境配合良好。

缺點：

• 工具依賴性：與特定的整合搭配使用效果最佳。
• 學習曲線：使用者可能需要時間才能完全使用其所有功能。

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常見問題

1.隨著依賴關係的演進，我該如何維護和更新 AI 代理？

若要長時間維護與更新 AI 代理，您應該監控相依性 (例如函式庫或 API) 的更新，透過 Git 或其他 VCS 應用語意版本，並定期執行回歸測試，以確保上游元件變更時仍能維持效能。

2.使用開放原始碼 AI 代理的主要安全疑慮是什麼？

使用開放原始碼 AI 代理的主要安全問題包括第三方程式庫的漏洞、透過不安全的輸入或日誌暴露敏感資料，以及缺乏沙箱。您應該隨時稽核相依性，並避免在未加密的情況下處理私人資料。

3.我可以使用自己的資料微調開放原始碼 AI 代理嗎？

是的，您可以使用自己的資料微調開放原始碼 AI 代理，前提是底層模型支援微調。您需要存取乾淨、標籤化的資料集和工具，例如Hugging Face Transformers，而且您應該評估調整前後的效能，以驗證收益。

4.是否有可能將 AI 代理與非LLM API 或工具 (例如機器人流程自動化) 整合？

是的，AI 代理可以透過標準通訊協定 (HTTP、gRPC、webhooks)，與 RPA 系統、資料庫或 REST API 等非LLM 工具整合。這可讓代理程式觸發表單提交或報告產生等動作，作為更廣泛的自動化工作流程的一部分。

5.沒有技術團隊的小型企業如何利用開放原始碼 AI 代理？

沒有技術團隊的小型企業可以透過使用無程式碼或低程式碼平台 (例如Botpress) 來利用開放原始碼的 AI 代理，這些平台會抽象出基礎架構，並提供拖放式建置程式和隨插即用的整合功能。