人工智慧 (AI) 在過去十年中，一直是一個熱門話題，但最近出現了諸如生成式人工智慧 (gen AI) 和代理式人工智慧 (agentic AI) 等術語。傳統人工智慧為使用者提供了一種令人興奮的辨識模式，和分析資料的新方法，而代理式人工智慧則可以創建新的模式和內容，例如文字、圖像、影像、音訊或軟體程式碼。
此外，代理式人工智慧利用由大型語言模型 (LLM，large language models)、機器學習 (ML，machine learning) 和自然語言處理 (NLP，nature language processing) 組成的數位生態系統，代表使用者或其他系統執行自主任務，將自主能力提升到新的水準。備受關注的代理式人工智慧模型是 ChatGPT。雖然該產品具有與代理式人工智慧類似的創造能力，但它們並不完全相同。
代理式人工智慧專注於決策，而不是創造實際的新內容，並且不僅僅依賴人類的提示，也不需要人類的監督。早期的代理式人工智慧範例，包括自動駕駛汽車、虛擬助理，以及以任務為導向的副駕駛等。生成式人工智慧和代理式人工智慧工具，正在為個人和組織帶來巨大的生產力效益。區分這兩個術語，以及它們如何推動創新和決策非常重要。
代理式人工智慧 (Agentic AI) 和生成式人工智慧 (Generative AI) 之間的主要區別是什麼？
深入研究代理式人工智慧 (Agentic AI) 和生成式人工智慧 (Generative AI) 之間的區別，首先需要對兩者進行定義。
生成式人工智慧 (Generative AI) ，是一種能夠根據使用者的提示，或請求創建原創內容（例如文字、圖像、影像、音訊或軟體程式碼）的人工智慧。生成式人工智慧 (Generative AI) 依賴機器學習模型（稱為深度學習模型，模擬人腦學習和決策過程的演算法）以及其他技術，例如機器人流程自動化 (RPA，robotic process automation)。
這些模型的工作原理，是辨識和編碼大量資料中的模式和關係，然後利用這些資訊，來理解使用者的自然語言請求或問題。這些模型隨後可以根據即時訓練的資料，產生高品質的文字、圖像和其他內容。
代理型人工智慧 (Agentic AI) 是指，目的在自主決策和行動的人工智慧系統，能夠在有限的監督下實現複雜的目標。它結合了大型語言模型 (LLM) 的靈活性，和傳統程式設計的準確性。這類人工智慧利用自然語言處理 (NLP)、機器學習、強化學習和知識表示等技術自主行動，以實現目標。它是一種主動的人工智慧驅動方法，而普通人工智慧則對使用者輸入做出反應。代理人工智慧可以適應不同或不斷變化的情況，並擁有根據情境做出決策的「自主權」。它適用於各種能夠從獨立運作中獲益的應用，例如機器人技術、複雜分析和虛擬助理。
5 種類型的 AI 代理：自主功能和實際應用
代理式人工智慧和生成式人工智慧的特點
代理式人工智慧和生成式人工智慧，各有其獨特的目標和屬性。
生成式人工智慧的主要特點
- 內容創作：生成式人工智慧的優點在於內容生成。人工智慧模型可以創建連貫的上下情境，例如文章和複雜問題的答案。像 OpenAI 的 ChatGPT 這樣的人工智慧應用程式，可以產生答案、編寫列表，並在使用者輸入提示時提供建議。使用生成式人工智慧解決方案，產生程式碼可以簡化軟體開發，並使不同技能水準的開發人員，更容易編寫程式碼。
- 數據分析：生成式人工智慧可以分析大量數據，並利用分析結果發現模式和趨勢。生成式人工智慧模型可以簡化複雜的工作流程，尤其是在供應鏈領域，並提升客戶體驗。
- 適應性：生成式人工智慧可，以根據從使用者收到的輸入調整其輸出。如果使用者向模型提供具體的回饋，則結果會更符合使用者的期望，從而優化輸出。
- 個人化：新一代人工智慧技術可以根據使用者的輸入，提供個人化的推薦和體驗。例如，零售業借助新一代人工智慧技術，為顧客提供高度個人化的體驗，幫助他們了解顧客偏好的每個細節。
代理式人工智慧 (Agentic AI) 的主要特點
- 決策：由於預先設定的計劃和目標，這些人工智慧系統可以在無需人工干預，或僅需極少人工干預的情況下，評估情況並確定前進的方向。
- 問題解決：代理式人工智慧採用四步驟解決問題：感知、推理、行動和學習。這四個步驟首先讓人工智慧代理收集和處理資料。然後，LLM 充當協調器，分析感知數據以了解情況。之後，LLM 會與外部工具整合，這些工具會透過回饋不斷改進和學習。
- 自主性：代理式人工智慧 (Agentic AI) 的定義是自主行為。它獨特的學習和自主操作能力，使其成為一項極具前景的技術，適用於那些尋求簡化工作流程，並讓機器在極少人工干預的情況下，執行複雜任務的組織。
- 互動性：由於其主動性，代理式人工智慧 (Agentic AI) 可以與外部環境互動，並收集資料以進行即時調整。例如，自動駕駛汽車必須不斷分析周圍環境，並做出安全且準確的駕駛決策。
- 規劃：代理式人工智慧 (Agentic AI) 模型可以處理複雜場景，並執行多步驟策略以實現特定目標。
 |
| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
代理人工智慧 (Agentic AI) 和人工智慧代理（AI Agents）
區分代理式人工智慧 (Agentic AI) 和人工智慧代理 (AI Agent) 非常重要。本質上，代理式人工智慧 (Agentic AI) 是一個框架，而人工智慧代理 (AI Agent) 是框架內的建構塊。
代理式人工智慧 (Agentic AI) 是一個更廣泛的概念，指在有限的監督下解決問題，而人工智慧代理 (AI Agent) 是該系統中的一個特定組件，目的在以一定程度的自主性處理任務和流程。這種模式，正在改變人類與人工智慧 (AI) 互動的方式。代理式人工智慧 (Agentic AI) 系統，能夠理解使用者的目標或願景，並利用提供的資訊來解決問題。
舉個例子，想像一下智慧家居，其中代理式人工智慧 (Agentic AI) 管理和運行整個能源消耗系統。這是透過使用即時數據和使用者偏好，來協調各個人工智慧代理（例如智慧恆溫器、照明設備，甚至家用電器）來實現的。這些代理者擁有各自的目標和任務，並在代理型人工智慧 (Agentic AI) 框架內協同工作，以實現房主的能源目標。
Klacci 凱樂奇儲能系統解決方案
代理式人工智慧和生成式人工智慧的應用案例
生成式人工智慧的應用案例眾多，然而，許多代理式人工智慧的應用，仍處於實驗階段。潛在的代理式人工智慧應用案例，正在客戶服務、醫療安全、工作流程管理和金融風險管理等領域湧現。
生成式人工智慧應用案例
SEO 內容創作
企業正在使用生成式人工智慧 (gen AI) 產生大量 SEO 優化內容，例如有助於提升自然流量的部落格和落地頁。例如，數位行銷代理商可能會使用生成式人工智慧工具，為客戶創建高品質、關鍵字優化的部落格文章或網頁，以提高其在搜尋引擎上的排名。
行銷與銷售
人類銷售團隊常常被行政任務所困擾，而他們的主要目標是尋找和開發銷售線索。銷售團隊一直以來都是生成式人工智慧的應用案例，透過聊天機器人和虛擬助理，人工智慧技術可以執行特定任務，推動銷售團隊的最佳化，並拓展潛在客戶。
產品設計與開發
可用的生成式人工智慧功能，可以幫助組織根據市場研究、趨勢和用戶偏好創建新的產品概念或設計。這反過來可能會加快產品開發週期。例如，一家時裝公司使用生成式人工智慧，設計新的服裝系列，並根據消費者意見和市場數據分析生成設計。
客戶支援自動化
Gen AI 可以幫助企業自動產生客戶服務諮詢的回應。這些工具可以產生常見問題的答案，並即時解決問題。以電商企業為例，它可以在聊天機器人中使用 Gen AI 來處理許多任務，例如訂單狀態查詢、退款請求和運輸問題。
代理式人工智慧應用案例
客戶服務
傳統的客戶聊天機器人模型，由於其預先編程特性而有侷限性，有時需要人工干預。而自主代理模型可以快速理解客戶的意圖和情緒，並採取措施解決問題。
因此，這些自主系統可以預測性地評估情況，並幫助確保客戶與企業之間的互動更加順暢。在當今世界，客戶體驗非常重要，因為企業正在尋求更高的留任率和忠誠度。具體而言，代理式人工智慧可以透過收集、清理和格式化組織資料，來自動化繁瑣的任務。這些系統可以減輕人類員工的負擔，使他們能夠專注於更重要的專案和任務。
醫療保健
人工智慧技術已應用於醫療保健領域，包括診斷、病患照護和簡化行政任務。由於病患資料和隱私方面的擔憂，網路安全是醫療保健領域使用的任何人工智慧工具最重要的特性之一。這種擔憂也延續到了新興的代理式人工智慧工具。
一個潛在的應用案例來自 Propeller Health，該公司正在將代理人工智慧 (Agentic AI) ，整合到其智慧吸入器技術中。該智慧型設備正在收集患者的即時用藥數據，以及空氣品質等外部因素。該設備會在必要時提醒醫療保健提供者，並追蹤患者的用藥模式。
自動化工作流程管理
代理人工智慧 (Agentic AI) 可以自主管理業務流程，並處理諸如重新訂購耗材和優化供應鏈營運等複雜任務。它可以實現內部工作流程的自動化，從而減輕人工員工的工作負擔，無需人工干預。
例如，物流公司可以使用代理人工智慧 (Agentic AI) 系統，根據即時交通狀況和出貨優先順序，自動調整配送路線和時間表。代理人工智慧 (Agentic AI) 的可擴展性，和更高的處理能力，也使其成為物流行業的理想應用案例。
金融風險管理
代理人工智慧 (Agentic AI) 可以透過分析市場趨勢和財務數據，自主做出投資和信用風險決策，幫助各行各業實現客戶目標，並即時優化結果。金融機構希望在保護客戶投資的同時，做出明智的策略決策，從而獲得更高的回報。
代理人工智慧 (Agentic AI) 可以透過自主行動，並根據即時經濟、社會和政治事件調整策略，來改進這些實踐。例如，一家金融科技公司使用代理人工智慧，來監控市場波動，並自動調整投資組合配置。
 |
| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
代理式人工智慧和生成式人工智慧趨勢
生成式人工智慧趨勢
- 生成式人工智慧增強應用：各種軟體和平台，正在將生成式人工智慧增強應用整合到各種軟體和平台中。這種整合有助於提升使用者體驗，並提供更智慧的功能。
- 用於模型訓練的合成資料：人工智慧產生的合成資料將用於訓練模型，尤其是在現實世界資料不易取得或價格昂貴的情況下。合成資料的使用可以改善機器人、自動駕駛和金融等行業的人工智慧訓練。
- 深度偽造技術：雖然略帶娛樂性，但生成式人工智慧利用人工智慧技術創造出了超逼真的圖像或影像，使其看起來栩栩如生。它已經並正在引發圍繞虛假訊息的倫理擔憂。
- 內容個人化：個人化是零售業的流行趨勢。行銷團隊正在根據生成式人工智慧數據分析，根據個人偏好調整內容和行銷活動。
代理式人工智慧 (Agentic AI) 趨勢
- 金融服務業：代理式人工智慧 (Agentic AI) 有可能透過分析市場數據，和加快交易執行速度，來徹底改變交易策略。代理式人工智慧 (Agentic AI) 的廣泛應用是其一大優勢，因為 代理式人工智慧 (Agentic AI) 可以進行廣泛的網路搜尋。Agentic AI 能夠檢索更新，並獲取即時資訊。
- 機器人技術：像亞馬遜倉庫這樣的機構，已經開始在配送中心使用機器人，以簡化倉庫自動化和製造流程。代理式人工智慧 (Agentic AI) 可以處理複雜的任務，並獨立運行以執行特定任務。
- 城市規劃：城市規劃中的代理式人工智慧 (Agentic AI) 系統可以分析各種類型的資料集，幫助規劃人員做出明智的決策，例如即時交通資料和攝影機感測器。代理式人工智慧 (Agentic AI) 的直覺特性，有可能減輕團隊製作簡報或表格的大量工作量。
- 人力資源：用於人力資源的代理式人工智慧 (Agentic AI) 可以幫助組織超越傳統人工智慧 (Gen AI) 的能力，提供自主決策和動態員工支援。人工智慧代理可以自動化日常工作，並為員工提供個人化的回應，從而使人力資源專業人員有時間處理，更具策略性的優先事項。
0 comments:
張貼留言