開源 AI 代理簡介

智慧型大型語言模型（LLM）正開啟智慧工作流程的新可能。這些由 AI 驅動的「智慧工作流程」或稱 AI 代理，能簡化任務與決策——讓你更容易打造自動化與優化工作流程的 AI 代理。

想像一下，你可以打造具備代理能力的 AI 工作流程，能撰寫報告、分析資料，甚至管理任務——而不必花大錢購買專有工具。

開源 AI 代理讓這一切成真，提供可自訂、具成本效益的解決方案，協助自動化工作流程並解決複雜問題。讓我們一起了解它們的運作方式，以及為什麼它們是開發者與企業不可或缺的工具。

什麼是開源 AI 代理？

開源 AI 代理是一種以公開原始碼建構的 AI 系統，讓你能完全自訂與掌控。與專有解決方案不同，這些代理可自由修改、擴充與部署，無任何限制。

它們結合大型語言模型（LLM）與外部 API，自主執行各種任務。由於沒有供應商綁定或授權費用，開源 AI 代理成為靈活、社群驅動的專有 AI 替代方案。

開源 AI 代理的優點

開源 AI 代理因三大優勢——節省成本、透明度與彈性——越來越受歡迎。讓我們看看這些優勢如何帶來實際效益。

經濟實惠的 AI

開源 AI 代理免除高額授權費與專有平台成本。開發者可利用免費框架與工具，打造、測試與部署代理，無需負擔龐大費用。

例如，大學研究團隊可利用開源 AI 代理進行實驗，無需購買昂貴的商業授權，讓更多人能參與創新。

透明的代理流程

使用開源 AI 代理，每個系統元件都可見且可修改，確保開發者能完全掌握代理的決策與資訊處理方式。

舉例來說，在金融領域，透明度讓決策過程能被嚴格稽核，確保符合法規並降低演算法偏誤風險。

這種透明性讓開發者能打造更具道德性、可靠性與產業專屬的解決方案。

無供應商綁定

與封閉原始碼方案不同，後者常讓用戶受限於其生態系，難以更換供應商或遷移解決方案。

例如，專有 CRM 平台常讓用戶難以匯出客戶資料或整合第三方工具，而開源替代方案則提供彈性與主控權。

開源 AI 代理建構於可互通、可擴充的框架上，讓用戶能因應新技術或需求變化而不受限制。

如何選擇開源 AI 代理

一個好的開源 AI 代理，雖然會依使用者與應用情境而異，但可依下列問題拆解，有助於你選擇最合適的方案。

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如何使用此表格：

• 評估：利用此表格比較各開源 AI 智能體在功能、易用性與彈性等主要面向的表現。
• 篩選：聚焦於最符合您專案需求的問題（例如：資源密集型任務的效能，或敏感資料的安全性）。
• 決策：根據您的優先考量，平衡功能、擴充性與倫理等面向，找出最合適的智能體。

開源 AI 代理實例

現在我們已了解開源 AI 代理的優勢，接下來介紹現有的實用工具。這些工具涵蓋任務自動化到軟體開發，展現開源生態的多元性。

1_。 Auto-GPT

Auto-GPT 是一款實驗性開源應用，展現 GPT-4 語言模型的自主能力。它能串聯 GPT-4 的「思考」，自動執行任務並達成使用者設定的目標。

主要特色：

• 可無需人工介入，自主執行任務。
• 可瀏覽網路以蒐集資料與資訊。
• 能讀寫檔案，適合摘要與文件處理任務。

缺點：

• 資源密集：需要大量運算資源。
• 行為不可預測：其自主性可能導致意外或未預期的行動。

2. BabyAGI

BabyAGI 是輕量級 AGI 概念實作，能根據單一總目標動態產生、排序與執行任務。

主要特色：

• 以目標為導向，產生與目標一致的任務。
• 可動態排序與管理任務。
• 可輕鬆整合 Pinecone 等 API 擴充功能。

缺點：

• 複雜度處理有限：難以應對多面向或高度複雜的任務。
• 依賴 API：需要連接外部服務，可能會產生額外費用。

3. AgentGPT

AgentGPT 讓用戶可直接在瀏覽器環境部署自主 AI 代理。這些代理會被賦予目標，並以即時回饋方式反覆嘗試達成。

主要特色：

• 無需安裝；可直接在瀏覽器中執行。
• 代理目標與名稱可自訂。
• 即時執行任務並回饋結果。

缺點：

• 受限於瀏覽器：在瀏覽器環境下效能與功能有限。

4. GPT-Engineer

GPT-Engineer 是一款根據軟體需求自動產生程式碼的工具。它以對話、反覆調整的方式簡化開發流程。

主要特色：

• 依據需求自動產生程式碼。
• 支援多種程式語言。
• 透過反覆提示進行互動式開發。

缺點：

• 程式碼品質不一：產出內容可能需要大量人工審查。
• 情境理解有限：難以掌握專案的細緻需求。

5. Jarvis

Jarvis 是專為提升程式撰寫、除錯與資料分析生產力而設計的開源助理。可與開發工具無縫整合，提供即時協助。

主要特色：

• 協助程式產生、除錯與測試。
• 支援資料解讀與視覺化。
• 可與主流開發環境良好整合。

缺點：

• 工具依賴：與特定整合工具搭配時效果最佳。
• 學習曲線：使用者可能需要時間才能充分運用所有功能。

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常見問題

1. 當依賴項持續變動時，我該如何長期維護與更新 AI 智能代理？

為了長期維護與更新 AI 智能代理，你應該持續關注依賴項（如函式庫或 API）的更新，透過 Git 或其他版本控制系統進行語意化版本管理，並定期執行回歸測試，確保在上游元件變動時仍能維持效能。

2. 使用開源 AI 智能代理時，主要的安全風險有哪些？

使用開源 AI 智能代理的主要安全風險包括：第三方函式庫的漏洞、未加密輸入或日誌導致敏感資料外洩，以及缺乏沙盒隔離。你應該定期審查依賴項，並避免在未加密的情況下處理私人資料。

3. 我可以用自己的資料微調開源 AI 智能代理嗎？

可以，只要底層模型支援微調，你就能用自己的資料來微調開源 AI 智能代理。你需要準備乾淨且有標註的資料集，以及像 Hugging Face Transformers 這類工具，並在微調前後評估效能，以確認成效。

4. 能否將 AI 智能代理與非 LLM 的 API 或工具（例如機器流程自動化）整合？

可以，AI 智能代理能透過標準協議（如 HTTP、gRPC、webhook）與 RPA 系統、資料庫或 REST API 等非 LLM 工具整合。這讓代理能在更廣泛的自動化流程中觸發表單送出或報表產生等動作。

5. 沒有技術團隊的小型企業，如何善用開源 AI 智能代理？

沒有技術團隊的小型企業可以透過像 Botpress 這樣的無程式碼或低程式碼平台來善用開源 AI 智能代理，這類平台簡化了基礎設施，並提供拖拉式編輯器與即插即用的整合功能。