開啟 AI 新時代：AI agent
在人工智慧快速發展的浪潮下，AI Agent 正成為新一代人工智慧技術的核心代表。AI Agent 不僅突破了傳統 Chatbot 的框架，更在應用深度和廣度上實現了顛覆性進展，它們不僅能理解指令，還能預測需求並提供動態解決方案。跟著馬克一起來認識 AI Agent 吧！
AI Agent 紅什麼？
AI Agent 是一種具備自主性和學習能力的人工智慧系統，它能執行特定任務、分析大量數據，並與人類或其他系統互動。AI Agent 的設計目標在於透過自動化和智能化的技術，減少人類的干預需求，提升效率與準確性。通常基於人工智慧的核心技術，如機器學習、自然語言處理和深度學習。
與一般的人工智慧應用不同，AI Agent 不僅能單純地提供數據分析結果或解釋輸出，還可以根據環境的變化動態調整行為。例如，在電子商務領域，AI Agent 可以主動監控用戶的購物行為，推薦符合其喜好的商品，甚至協助完成交易流程，從而為用戶提供更加便捷的體驗。
我們現在很常使用的 ChatGPT 頂多只是 Chatbot，並不能稱之為 AI Agent，接下來看看這兩者之間的差異吧！
AI Agent 與 Chatbot 的關鍵差異
AI Agent 與 Chatbot 雖然都屬於人工智慧的應用，但在功能範疇和技術特性上有著明顯的差異。AI Agent 能透過「感知環境」來「決策、執行」；但傳統 AI（如聊天機器人）講求人類輸入資訊，他們只生成或完成你的指令所需要完成的動作。其實他們的底層技術很類似，都運用了 NLP (自然語言處理），但 AI Agent 會更涉及到更廣泛的 AI 技術，例如：
強化學習：讓 AI Agent 通過與環境的交互學習
知識圖譜：讓 AI Agent 擁有更豐富的知識
機器視覺：讓 AI Agent 能夠感知周圍環境
應用場景不同：不同的應用場景對 AI 模型的要求也不同，這會導致它們在底層技術的選擇和優化上有所差異。
所以可以將它們類比為汽車和飛機：雖然汽車和飛機都使用引擎作為動力來源，但它們的引擎設計、結構和功能卻完全不同，因為它們的用途和所要達成的目標不同。
功能深度的不同
Chatbot 的功能設計旨在回答問題或完成簡單的對話任務。它們主要依賴於固定的腳本與模型，對於使用者的輸入有一定的局限性。例如，某些企業客服 Chatbot 可以解答退貨政策或追蹤訂單狀態，但它無法處理需要多步驟協作的複雜任務，也缺乏跨部門協作的能力。
反觀 AI Agent，則可以動態處理多個變量，並執行復雜的跨場景任務。例如，AI Agent 不僅可以幫助用戶規劃出差行程，還能自動預訂機票與酒店，並在行程變更時調整預定細節。這些能力源自於 AI Agent 更高級的感知與推理能力，讓它能夠根據環境或需求的變化即時調整其行為。
學習與調適能力的差異
Chatbot 的運作通常基於已訓練好的模型，其對外界變化的響應能力有限。這使得它在處理特定領域問題時顯得有效，但在快速變化的場景中容易暴露短板。相較之下，AI Agent 能通過機器學習技術自動更新和優化自身，這讓它能在長期使用中保持高效性。
例如，一個用於股票交易的 Chatbot 可能僅能提供當前市場趨勢的基本資訊，而 AI Agent 則能主動分析用戶的投資組合，提出動態調整建議，甚至執行即時交易來實現投資目標。
應用場景的廣度
Chatbot 的應用場景大多侷限於單一功能，例如簡單的客戶支持或產品推薦。雖然它可以通過優化提升使用體驗，但在處理多維數據和跨領域需求時，能力仍顯不足。而 AI Agent 的應用場景則顯著更廣，它能處理的任務包括醫療診斷、自動駕駛、智慧工廠管理，以及個性化教育等，成為多領域的重要工具。
假設一個情境，我今天個別問他們「幫我看看現在有哪些科技類股票值得買進？」
Chatbot 可能回答：「以下是近期表現良好的科技類股票：Apple、Microsoft、NVIDIA。」提供一些市場數據，例如近期價格或漲跌幅，但無法進一步分析用戶個人需求。建議用戶查看專業的投資建議網站或與財務顧問聯繫。
AI Agent 可能會先根據用戶的投資偏好（如風險承受能力、目標收益），篩選出適合的科技類股票，並結合即時市場趨勢提供買進建議；主動計算投資組合風險，並推薦配置比例。可直接與交易平台連接，協助執行交易，並設定止損點和收益目標，實現全自動化投資管理。
簡而言之，由「被動回應」轉為「主動執行」是 Chatbot 到 AI Agent 的改變。
* Chatbot：根據用戶輸入回答問題，例如技術支援客服。
* AI Agent：能從用戶歷史行為中學習，預測需求，提供個性化建議，甚至完成後續執行步驟，如安排會議或下單。
AI Agent 與 Chatbot 之間的界線愈加模糊？
隨著 AI 技術的快速發展，許多聊天機器人已經具備了部分 AI 代理的功能。例如，有些聊天機器人可以理解上下文、執行多步驟任務，甚至能進行簡單的推理；這使得它們與傳統的、只能回答簡單問題的聊天機器人有了很大的區別。傳統上，Chatbot 被視為一種能模擬人類對話的程式，主要用於回答預設的問題或執行簡單的指令。然而，隨著自然語言處理技術的突破，尤其是大型語言模型（如GPT-4）的問世，聊天機器人已經遠遠超越了過去的功能。它們不僅能理解更複雜的語境，還能進行多輪對話，甚至能自主地完成一些任務。
AI Agent概念的崛起，讓 Chatbot 的功能擴張、應用場景也更廣泛。當我們將AI Agent的概念套用在聊天機器人上時，就會發現，許多功能強大的聊天機器人其實已經具備了AI Agent的部分特徵。例如，ChatGPT不僅能回答問題，還能根據給定的提示生成各種創意文本，甚至能編寫程式碼。這些能力已經超越了傳統聊天機器人的範疇，更接近於一個能自主思考、創造的AI Agent。
界線會變得如此模糊主要有幾個原因：
大型語言模型的進步： 大型語言模型的出現，使得機器人能理解更複雜的語言，進行更深入的推理。
強化學習的突破： 強化學習讓機器人能從與環境的互動中學習，不斷優化自己的行為。
*多模態模型的發展： 多模態模型能處理多種形式的數據，讓機器人能更全面地理解世界。
隨著這些技術的進一步發展，我們可以預見，未來 AI Agent 與 Chatbot 的界線將會更加模糊。傳統的聊天機器人將會變得更加智能，而 AI Agent 也會更加普及。
* 多模態模型：是一種人工智慧模型，它能夠同時處理多種形式的數據，例如文本、圖像、音頻等。這些模型通過學習不同模態之間的關聯性，實現更深層次的理解。
AI Agent 的道德考量問題
AI Agent 正逐步嵌入我們的日常生活，從個人助手到商業運營工具，再到醫療和公共安全應用。然而，技術進步的背後，伴隨著一系列關於道德與倫理的挑戰逐漸浮現。AI Agent 的自主決策能力以及與人類協作的深度，既開創了無限的可能性，也帶來了需要謹慎面對的風險與責任。在廣泛應用 AI 代理的過程中，針對其可能引發的道德問題，建立清晰的框架和指導方針顯得尤為重要。
責任與問責制
由於 AI 系統的決策過程往往缺乏透明度，當 AI 系統作出決策時，如何界定責任成為一個複雜的問題。用戶可能會因為過度信任 AI 系統的輸出而忽略自己在決策過程中的角色，這種現象被稱為自動化偏見。要解決這一問題，需要提高 AI 決策的透明度，並清晰界定人類與 AI 在決策中的責任分配。
歧視與公平性
AI 系統因訓練數據中的偏見而產生歧視性結果的問題，特別是在招聘或執法等領域可能對特定群體不公。要避免這種算法偏見，開發者必須使用多元化和均衡的數據來訓練 AI 模型，並對 AI 行為進行定期檢查和調整。
透明度與合規性
為了確保 AI Agent的道德運作，開發者需要確保其決策過程透明，並能夠清楚地界定誰對 AI 的行為負責。這不僅有助於增強公眾對 AI 技術的信任，也有助於在出現問題時能夠追溯和解決問題。
合作倫理
隨著人類與 AI 代理之間的合作日益增多，我們需要考慮合作中的道德責任，如何設計人類和 AI 之間的互動，以確保結果符合道德標準。這要求每個代理在共同行動中認識到自己的責任，並考慮到行為的相互依賴性。
深度偽造與隱私問題
隨著技術的進步，AI 代理現在能夠複製個人的性格和價值觀，這引發了關於隱私和深度偽造的新道德問題。例如，AI 如何被用來創造不當內容或誤導他人，這些潛在風險需要在技術開發過程中得到充分考慮。
AI Agent的應用既帶來了令人振奮的創新，也對現有的倫理框架構成了挑戰。要真正實現 AI 技術的潛力，需要在技術推動與倫理約束之間取得平衡，確保 AI Agent能以負責任的方式造福社會。
有值得關注的 AI Agent 嗎?
如果要符合 AI agent 的定義，應該要擁有「推論、決策、執行」三項功能。雖然許多工具和平台都具備 AI Agent 的某些特質，但真正具備「推論、決策、執行」完整能力的平台，目前仍然在發展中，尚不夠成熟。現在只能跟大家介紹值得關注的「類 AI agent」 工具：
AutoGPT
AutoGPT 是一個基於 GPT-4 的開源項目，旨在實現完全自主化的 AI 代理。它可以根據高層級的目標自動分解任務並完成執行。這使它適合用於複雜流程自動化，例如營銷策略設計或市場研究。此外，AutoGPT 在處理需要多步驟和跨領域的任務時展現了高效性，例如分析市場趨勢並生成詳細報告。
AgentGPT
AgentGPT 是一個無代碼平臺，為用戶提供基於瀏覽器的 AI 代理管理界面。與 AutoGPT 類似，它支持任務的自主規劃與執行，但針對非技術用戶進行了優化。用戶僅需輸入簡單的指令，AgentGPT 便可協助處理日常任務，例如安排會議或進行基礎業務分析。
BabyAGI
BabyAGI 是一個適合初學者的小型 AI 代理框架。該框架著重於簡單性和易用性，非常適合用於學術實驗或初創公司的原型設計。儘管功能較為基礎，但它在任務分解和基本學習能力上表現良好，是入門 AI 代理技術的好選擇。
SuperAGI
SuperAGI 是一個開源平臺，支持用戶開發、部署和管理高級 AI 代理。該項目為開發者提供了靈活的模組化設計，可以輕鬆整合強化學習、知識圖譜等進階技術。它的應用範疇涵蓋了企業運營中的多個領域，例如智慧物流管理和生產流程優化。
真正符合「推論、決策、執行」完整能力的 AI Agent 需要在三個層面都有足夠的智慧化與自動化深度。然而，目前多數 AI Agent 都有其專注的應用範圍，無法在所有場景中滿足完整的自主能力。例如，AutoGPT 和 SuperAGI 在多步驟任務中表現不錯，但缺乏自主環境感知能力；AgentGPT 和 BabyAGI 更偏向於簡化用戶體驗，而非強調 AI 的全域能力。
若以理想的 AI Agent 定義來評價，這些系統更多是接近「特化任務的智慧輔助工具」，而非完整的「通用型自主智慧代理」。但他們的確都朝著 AI agent 的方向前進，所以還是非常值得被關注！
AI Agent 的應用實例
雖然給個人使用的工具還沒發展完全，但在業界已經有 AI Agent 的運作方式了！它們都能不經人類干擾，「自主」決策及執行事務，並且會再透過感知環境的流程下持續學習與進步。
醫療領域：HCA Healthcare 的虛擬護理助理
HCA Healthcare 作為美國最大的私營醫療服務提供者之一，採用了 AI Agent 來優化護理工作流程。他們引入了虛擬護理助理，能夠協助護理人員在交接班時提供關鍵資訊，確保患者護理的連續性。同時，AI Agent 也幫助改進臨床文檔的工作流程，使醫生和護士能將更多精力放在患者治療上，從而提升了醫療服務的效率與準確性。
零售與電子商務：Best Buy 的生成式 AI 助理
Best Buy 近期推出了一款生成式 AI 助理，用於提升線上和線下的客戶服務體驗。這款 AI Agent 不僅可以解答產品問題，還能協助顧客重新安排訂單交付，甚至管理訂閱服務（如 Geek Squad）。透過 AI Agent，Best Buy 大幅縮短了客戶等待時間，並改善了服務效率，進一步鞏固了其在零售行業的競爭力。
物流與供應鏈管理：亞馬遜的倉儲 AI Agent
亞馬遜在其全球倉儲與物流系統中部署了大量的 AI Agent。這些智能代理能夠自動追蹤庫存狀態，分析歷史需求數據，並預測未來的庫存需求。例如，在銷售旺季到來之前，AI Agent 可協助提前補充熱銷商品，避免缺貨。同時，它還能優化配送路線，幫助亞馬遜降低物流成本並提高運營效率。
金融服務：摩根大通的投資助理 COIN
摩根大通引入了一款名為 COIN（Contract Intelligence）的 AI Agent，用於分析和處理合約數據。這項技術幫助摩根大通自動化了數千份法律文件的審核過程，過去需要花費數週完成的工作現在可以在數秒內完成。不僅節省了大量的人力成本，還有效降低了合規風險。同時，AI Agent 還被應用於提供投資建議，分析客戶投資組合，幫助用戶制定動態的投資策略。
製造業：福特汽車的智慧生產助理
福特汽車使用 AI Agent 來實現智慧工廠管理。這些代理負責監控生產過程中的數據，如機器運行狀態、原材料使用情況，以及最終產品質量。AI Agent 能夠在發現異常時主動提出解決方案，甚至調整生產參數以提高生產效率。這種自動化管理不僅提升了生產靈活性，還減少了浪費和設備停機的風險。
未來發展
未來，AI Agent將在企業中扮演更為關鍵的角色。隨著技術的日新月異，AI Agent 將具備更強大的自主學習能力。它們能從大量的數據中不斷學習、進化，並適應不斷變化的環境。不再需要人類頻繁的干預，AI Agent 能夠自主調整策略，做出最優的決策。此外，AI Agent的推理能力將大幅提升，能處理更複雜、抽象的問題；例如，它們可以進行創意發想、策略規劃，甚至參與到產品研發的初期階段，AI Agent不再侷限於執行既定的指令，而是能夠主動提出創新的解決方案。
AI Agent 的應用範圍也將不斷擴大。它們將深入到各行各業，推動產業的智能化轉型；在製造業，AI Agent 能優化生產流程，提高生產效率；在金融業，AI Agent 能進行風險評估，提供投資建議；在醫療領域，AI Agent 能輔助醫生進行診斷，加速新藥研發。但 AI Agent的發展也帶來了一些挑戰，例如，如何確保 AI Agent 的安全性、如何解決 AI Agent 可能帶來的失業問題、如何規範AI Agent的發展等，都是我們需要認真思考的問題。
馬克碎念
在 AI Agent 的浪潮下，不僅改變了我們的日常生活，也深刻影響了商業運作、醫療服務和產業創新。它從傳統的「工具性」進化為具有學習能力的「夥伴」，不再局限於執行指令，而是成為主動預測需求、調適行為的智能系統。未來，隨著技術的成熟，AI Agent 將進一步改變我們的生活方式，甚至挑戰我們對智慧的基本定義。
然而，這場技術革命並非無風險。AI Agent 的崛起讓我們重新審視道德、隱私與責任等問題。如何在發展與規範之間找到平衡，確保技術的普及能真正造福人類，而非放大既有的不平等或帶來新的問題，是每一位開發者、企業和政策制定者的共同課題。
AI Agent 的核心價值不僅在於效率，更在於「智慧」如何為我們所用。從個人化服務到企業智能決策，它帶來的是對未來生活與工作的重新定義。同時，我們也應看到它的局限與挑戰，避免盲目追求技術，而忽視了人性與社會需求。
正如飛機的誕生改變了交通模式，AI Agent 的進步也正在重新定義我們與技術的關係。未來，我們所需要的，是一種能夠駕馭這股力量的智慧與責任，確保 AI Agent 在科技進步與人性需求之間找到一條和諧的道路。唯有如此，AI Agent 才能真正成為推動社會進步的核心力量，而非一場不可控的技術實驗。
首圖來源：https://www.freepik.com/free-ai-image/cartoon-ai-robot-scene_236376256.htm#fromView=search&page=1&position=7&uuid=143480c3-4399-4660-b518-3a824072d82a&new_detail=true