AI代理是人工智慧的未來——作為2025年人工智慧的頂級趨勢，隨著人工智慧技術的不斷進步，它們變得越來越受歡迎。
AI 代理是一個廣泛的類別，涵蓋：
因此，讓我們深入了解人工智慧代理的廣闊世界以及它們的用途。
什麼是 AI 代理？
AI 代理是代表使用者執行任務的軟體。他們可以自動化流程、做出決策並與環境進行智慧交互。
“人工智慧代理就像魔術一樣，”他說 Patrick Hamelin， 軟體工程師主管 Botpress.“它們是超越典型聊天機器人的神奇實體。
AI 代理是旨在感知其環境並採取行動以實現特定目標的實體。這些代理可以是基於軟體的實體，也可以是基於物理實體的實體。
他們通過感測器感知環境，使用演算法或模型處理資訊，然後使用執行器或其他方式採取行動。
人工智慧代理對勞動力意味著什麼？
雖然很容易想像一個充滿自主軟體的世界可以完成辦公樓的任務，但人工智慧代理將在不久的將來幫助人類員工，而不是取代他們。
AI 代理需要人工觸發器才能完成其工作流程。雖然人工智慧在各行各業的使用將繼續增長——例如通過客戶服務聊天機器人擴大支援，或在人工智慧銷售管道中創建潛在客戶生成代理——但人工智慧代理和聊天機器人並不是為了取代人類員工而設計的。
我們可能會看到對員工在工作流程中使用人工智慧的教育和培訓增加，特別是在可以輕鬆自動化任務的行業中。如果做得好，這種技能提升將使工人能夠增加他們在複雜或更具戰略性的任務上花費的時間。這應該會提高員工的生產力和工作滿意度。
事實上， 已經有許多人工智慧代理在現實世界中的用例。隨著技術變得更加先進，它們只會繼續擴展。
但批評者是對的——將更多的自主代理引入工作力需要有意識地對待他們將與之一起工作的人。
AI 代理和 AI 聊天機器人有什麼區別？
AI 代理和 chatbots 它們的目的和能力不同。 Chatbots 旨在與人類交互，而代理旨在完成自主任務。
最大的區別是他們能夠採取自主行動。由於人工智慧 chatbots 它們專為與人類對話而設計，通常不會被程式設計為採取自主行動——它們的目的是直接協助人類。
另一方面，AI 代理可能根本不與使用者交互。在某些情況下，他們會從開發人員那裡收到任務並獨立完成任務，而無需與其他人交互。
它們也採取不同的形式。 Chatbots 通常是基於文本或語音的，而人工智慧代理可以採用機器人吸塵器或智慧恒溫器的形式。
但是，它們有許多相似之處。在其他重疊中，它們都使用：
- 自然語言處理以理解文本
- 一個大型語言模型來支援他們的輸出（比如 GPT 從 OpenAI 或來自谷歌的雙子座）
- 向量資料庫，用於更好地理解人類交互中的文本輸入
AI 代理的特徵
自治
人工智慧代理可以在沒有人為干預的情況下運行，獨立做出決策並採取行動。它們的自主性允許人工智慧代理處理複雜的任務，並就如何最好地完成流程做出實時決策，而無需人工編碼給定任務的具體步驟。
雖然自主代理的想法可能會讓人聯想到 HAL 9000 的圖像，即 2001：太空漫遊 中的會說話的電腦，但 AI 代理仍然依賴人類的指令。用戶或開發人員需要花時間告訴代理該做什麼，但代理將解決問題，如何最好地完成任務。
持續學習
隨著時間的推移，反饋對於 AI 代理的改進至關重要。這種反饋可以來自兩個來源：批評者或環境本身。
批評者可以是人類操作員，也可以是評估代理性能的其他 AI 系統。AI 代理的環境可以以代理操作結果的形式提供反饋。
這種反饋迴圈使智慧體能夠適應，從經驗中學習，並在未來做出更好的決策。當它經歷更多的任務時，它將學會創造更好的結果。由於其學習和改進的能力，人工智慧代理可以適應快速變化的環境。
被動和主動
AI 代理在其環境中既是被動的，也是主動的。由於他們接受感官輸入，他們能夠根據環境的變化改變行動方案。
例如，智慧恒溫器可以感應到意外雷暴開始時房間的溫度變冷。結果，它會降低空調的強度。
但它也是主動的——如果太陽每天大約在同一時間照射到一個房間里，它會主動增加空調，以配合太陽溫暖的出現。
AI 代理的元件
乍一看，AI 代理似乎很複雜。那是因為他們是。但是，更好地瞭解 AI 代理的關鍵元件可以説明您掌握其內部工作原理。
這些元素對於創建可以自主執行任務的 AI 工具至關重要。
什麼是代理函數？
代理功能是 AI 代理的核心。它定義代理如何將其收集的數據映射到操作。
換句話說，代理功能允許 AI 根據收集到的信息確定應該採取哪些行動。這就是代理的「智慧」所在，因為它涉及推理和選擇行動以實現其目標。
什麼是感知？
感知是 AI 代理從其環境中接收的感官輸入。它們提供有關代理運行的可觀察環境的當前狀態的資訊。例如，如果 AI 代理是客戶服務聊天機器人，則感知可以包括：
- 消息
- 用戶個人資料資訊
- 使用者位置
- Chat 歷史
- 語言首選項
- 時間和日期
- 用戶首選項
- 用戶情緒識別
什麼是執行器？
執行器是允許 AI 代理與其環境進行物理交互的機制。這些動作的範圍可以從駕駛自動駕駛汽車到在螢幕上輸入文本。
執行器可以被認為是人工智慧代理的肌肉，執行代理功能做出的決策。
執行器的範例包括：
- 文本回應生成器 負責生成基於文本的回應並將其發送給使用者。他們獲取聊天機器人基於文本的回復，並通過聊天介面將其傳遞給使用者。
- 聊天機器人可能需要整合一個系統（例如公司的CRM系統）來訪問客戶數據、創建支援票證或檢查訂單狀態。 服務集成 API 允許聊天機器人與外部系統交互，並根據需要檢索或更新資訊。
- 執行器可以發送 通知和警報，例如電子郵件通知或簡訊。它們可用於通過發送推送通知來提醒用戶即將到來的約會、訂單狀態更改、促銷或其他相關更新，從而保持用戶的參與度和知情度。
什麼是知識庫？
知識庫是 AI 代理存儲其有關環境的初始知識的地方。這些知識通常是在培訓期間預定義或學習的。它是代理決策過程的基礎。
例如，自動駕駛汽車可能有一個知識庫，其中包含有關道路規則和縣法規的資訊。同時，客戶服務的自主代理將可以訪問公司產品和退貨政策的資料庫。
任何使用 AI 代理的企業都需要根據公司數據對其進行訓練。雖然大型語言模型可以利用更廣泛的互聯網，但具有特定功能的代理將需要創建特定於使用者旅程的輸出。
AI代理的應用
人工智慧代理具有廣泛的應用——它們開始在全球眾多行業掀起波瀾。以下是一些最常見的：
顧客服務
客戶服務聊天機器人 是最常見的 AI 代理部署類型之一。
由於它們可以插入公司數據，因此企業可以使用 AI 代理充當客戶助理。他們可以在世界任何地方直接提供對使用者設備的訪問，包括通過他們的計算機或其他應用程式（如 WhatsApp 或 臉書 Messenger).
這些 chatbots 虛擬代理可以將客戶指向特定策略，讓他們瞭解哪些專案可以滿足他們的需求，甚至可以通過重置密碼來提供對其帳戶的訪問許可權。
公司提供客戶服務越來越受到期望 chatbots – 大多數由大型語言模型提供支援，可以完成特定任務。最好的人還能夠代表企業採取行動，例如預訂餐桌或更新客戶記錄。
自動駕駛汽車
人工智慧代理最華麗的用途之一是自動駕駛汽車和無人機。由於人工智慧代理的力量，這些車輛可以在有限的人工輸入下運行。
人工智慧代理是其功能不可或缺的一部分——它們感知汽車的環境並做出明智的決定（例如何時可以安全轉彎或何時減速）。他們可以識別汽車何時接近停車標誌，或者通過考慮環境輸入來探索新型地形。
虛擬助手
Siri、Alexa 和 Google Assistant 等代理使用 AI 來理解自然語言、協助完成任務、提供資訊和控制智慧設備。
人工智慧助手的概念對我們來說已經很熟悉了。人工智慧代理允許下一步進行深度個性化規劃——如果你正在計劃一個假期，它不僅可以建議新目的地的位置並確定酒店，還可以充當個人旅行社。由於 AI 代理可以自主完成任務，因此旅行機器人只需片刻即可代表您預訂，從機票到您的酒店。
其他應用
- 人工智慧代理可以控制和優化 智慧家居設備 ，例如通過供暖系統改變溫度或設置防盜通報器。
- 人工智慧代理用於 機器人技術， 因為它們可以執行建築等自主任務。一旦被賦予任務，他們就有能力根據自己對最佳實踐的評估來完成它。
- 與在智慧家居設備中的使用類似，人工智慧代理可用於網路安全。它們能夠完成威脅檢測、異常識別和安全管理等操作，抵禦網路攻擊並確保系統完整性。
- 在 供應鏈流程中， 人工智慧代理可用於優化路線、管理庫存、預測需求並提高物流運營的整體效率——它們可以識別操作它們的人以前可能沒有見過的解決方案。
AI 代理的類型
有幾種不同類型的 AI 代理——最佳代理將取決於手頭的任務。
簡單反射劑
這些代理基於一組預定義的條件操作規則進行操作。他們對當前的感知做出反應，不考慮以前感知的歷史。
它們適用於複雜性有限且功能範圍較窄的任務。簡單反射劑的一個例子是智慧恒溫器。
基於模型的反射代理
基於模型的代理具有更高級的方法。他們維護環境的內部模型，並根據對模型的理解做出決策。這使他們能夠處理更複雜的任務。
它們被用於自動駕駛汽車技術的開發，因為它們可以收集汽車速度、前車之間的距離以及接近的停車標誌等數據。智慧體可以根據汽車的速度和制動能力，就何時制動做出明智的決定。
基於實用程式的代理
基於效用的代理通過考慮每個可能操作的預期效用來做出決策。它們通常用於必須權衡不同選項並選擇具有最高預期效用的選項的情況下。如果您希望代理推薦某些內容（例如操作過程或針對特定任務的不同類型的計算機），基於實用程式的代理可以提供説明。
學習代理
這些代理設計為在未知環境中運行。他們從經驗中學習，並隨著時間的推移調整自己的行動。深度學習和神經網路通常用於學習代理的開發。
它們通常用於電子商務和流媒體平台技術，為個人化推薦系統提供動力，因為它們會隨著時間的推移瞭解使用者的偏好。
信念-慾望-意向代理
這些智慧體通過保持對環境、慾望和意圖的信念來模擬類似人類的行為。他們可以相應地推理和計劃他們的行動，使他們適合複雜的系統。
基於邏輯的代理
基於邏輯的代理使用演繹推理來做出決策，通常是在邏輯規則上。它們非常適合需要複雜邏輯推理的任務。
基於目標的代理
這些代理採取行動以實現他們的目標，並可以相應地調整他們的行動。他們根據當前行動的未來後果，採取更靈活的決策方法。
基於目標的座席的一個常見應用是機器人技術——就像在倉庫中導航的座席一樣。它可以分析潛在的路徑並選擇到達目標目的地的最有效路線。
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AI 代理的未來
人工智慧時代才剛剛開始。它已經走了很長一段路——從第一台計算機到互聯網，到第一個大型語言模型，再到新的代理技術，技術每天都在擴展我們的世界。
人工智慧的發展將創造一個新的商業世界。在與大型企業互動時，與 AI 助手建立聯繫已經成為常態——隨著技術的進步和座席越來越有能力獨立完成各種任務，他們的範圍將擴大到各個行業。
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