AI Agent 深入解析，AI 代理如何改变未来工作模式

本文将带您回顾AI agent (AI代理)的历史，了解它的技术原理、应用场景，以及目前各大企业如何导入 AI 代理以及 AI 代理工作流程（AI Agentic Workflow），最后探讨它未来的发展趋势。

AI Agent（AI 代理）是一种基于人工智慧的软体系统，能够自主学习、执行任务并与环境互动。这些代理可以处理各种复杂的工作，包括数据分析、客户服务、内容创作、决策支持等，并透过机器学习与自然语言处理（NLP）技术来提升执行效率。

简单来说， AI 代理就像是数位助理，能够根据指令执行特定任务，甚至可以根据学习到的资讯自行优化决策。 企业可以使用 AI 代理来自动回应客户问题、生成销售报告，甚至协助开发程式码。

AI 代理的概念最早可以追溯到1956 年的达特茅斯会议（Dartmouth Conference），这场由约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人发起的会议被视为人工智慧的起点。 当时，研究人员开始思考如何让机器具备学习与决策的能力。

直到 1994 年，AI 研究学者马克·伍德里奇（Michael Wooldridge）和尼古拉斯·詹宁斯（Nicholas Jennings）在《Intelligent Agents》一书中正式定义了 AI 代理。他们提出 AI 代理是一种能够自主感知环境、决策并执行任务的智能系统，并可依据不同情境进行适应与学习。

随后， AI 代理技术在 2000 年代开始蓬勃发展，随著深度学习、自然语言处理（NLP）和云端运算的进步，AI 代理被应用于搜寻引擎（如 Google Search）、个人助理（如 Siri、Alexa）以及金融交易市场。

一个完整的 AI 代理应该具备以下几种核心能力：

• 环境感知与学习：AI 代理透过大数据、感测器或网路资料来学习并适应新的环境。
• 自然语言处理（NLP）：AI 代理应能理解人类语言，像是 ChatGPT、Google Bard 这类聊天机器人。
• 决策与行动执行： 透过机器学习与预测分析，AI 代理可以做出最佳决策，如金融交易 AI。
• 自动化与任务管理： 能够协调不同系统，完成从简单的资讯搜寻到复杂的商业决策的任务。

在讨论 AI 代理（AI Agent）之前，我们必须先理解另一个关键技术——AI 大语言模型（Large Language Models, LLMs），例如 OpenAI 的 GPT-4、Google 的 Gemini、Meta 的 Llama。许多人容易将这两者混为一谈，认为 AI 代理就是 AI 大语言模型的一种应用，但实际上，它们在架构、应用范围与运作方式上存在显著差异。

1. 主要设计目标

AI 大语言模型（LLM）：主要用于语言理解与生成，它透过庞大的语料训练，能够进行文字补全、对话、翻译、内容生成等任务。例如， ChatGPT 能够根据输入的问题产生合理的回应，并在对话中提供资讯。

AI 代理（AI Agent）：是一种更广义的智能系统，它不仅包含语言处理能力，还能够自主决策、执行任务、与环境互动。AI 代理通常会结合 LLM 作为一部分的功能，但它更强调行动能力与自动化处理。

2. 被动与主动的区别

LLM 是「被动回应型」：它需要使用者输入指令，才能提供相应的输出，属于被动式的 AI 系统。例如，当你问 ChatGPT 一个问题，它才会给出答案，而不会主动执行任何动作。

AI 代理是「主动执行型」：AI 代理可以根据任务需求，自动监测环境、决策并执行行动。 例如，特斯拉的自动驾驶系统可以根据交通状况自主调整速度、变换车道，而不需要驾驶员手动操作。

3. 任务范围与应用

LLM 的主要应用：

• 自然语言理解与生成（如 ChatGPT）
• 文本总结与翻译
• 内容创作（部落格、新闻稿、产品描述）
• 程式码补全与错误侦测（如 GitHub Copilot）

AI 代理的主要应用：

• 自主决策与工作流自动化（如企业管理、供应链优化）
• 自动驾驶与机器人控制（如 Tesla FSD、波士顿动力机器人）
• 金融交易与风险管理（如 AI 高频交易）
• 智慧客服与 AI 助理（如 Amazon Alexa、Google Assistant）
• 医疗诊断与监测（如 AI 辅助医生诊断疾病）

4. 训练方式与学习能力

LLM 透过海量文本训练：LLM 主要依赖大量的语言数据进行训练，学习人类语言的结构与模式，但它不具备真正的环境感知能力，无法理解现实世界的变化。

AI 代理具有强化学习能力： AI 代理除了可以使用 LLM 作为语言处理单元，还会透过强化学习（Reinforcement Learning）或感测器来学习环境变化，并根据不同情境做出反应。 例如，自动驾驶 AI 代理会透过摄像头、雷达、GPS 数据进行环境感知，并即时调整行驶策略。

5. 行动能力与工具整合

LLM 缺乏直接执行行动的能力：虽然 LLM 可以产生高品质的文字内容，但它本身无法控制外部系统。例如，ChatGPT 无法自行发送电子邮件、管理档案，必须透过 API 连接到其他工具。

AI 代理可以自主控制应用程式与机器：AI 代理不仅能够使用 LLM 来理解语言，还可以与外部应用程式（如 Excel、CRM、企业数据库）进行互动 ，甚至能够控制机器，如自动驾驶车辆或机械手臂。

AI 代理的崛起与近年来几个关键技术突破息息相关，包括云端运算、大数据分析、强化学习等。各大科技公司也纷纷投入 AI 代理技术的研发与应用，例如：

• Google DeepMind - AlphaGo 到 AutoML Google 旗下的 DeepMind 在 2016 年研发的 AlphaGo 成为史上第一个击败人类职业围棋选手的 AI 代理。如今， Google 透过 AutoML 技术，让 AI 代理可以自主学习与优化机器学习模型，使企业能更快部署 AI 服务。
• OpenAI - ChatGPT 与 Codex OpenAI 开发的 ChatGPT 和 Codex 代表了 AI 代理在自然语言处理与程式撰写领域的突破。 这些 AI 代理能够理解使用者的需求，并提供对应的回应或程式码生成，广泛应用于客户支援、教育辅助和软体开发等领域。
• Tesla - 自动驾驶 AI 代理 特斯拉（Tesla）是 AI 代理技术应用于电动车自动导航的领导者。 其 Full Self-Driving（FSD）系统使用 AI 代理来分析路况、辨识行人、调整驾驶策略 ，使汽车能够在无人干预的情况下执行自动驾驶。
• Amazon - Alexa 与智能供应链 Amazon 透过 AI 代理技术开发 Alexa 智能助理，并将 AI 代理应用于其供应链管理系统，以提升仓储管理与物流配送效率。
• 微软 - Copilot AI 微软（Microsoft）在 Office 365 和 GitHub 内导入 AI 代理「Copilot」， 协助使用者更快完成文件撰写、电子邮件处理和程式开发。

AI 代理最核心的优势在于提升效率、降低成本、减少人为错误，它可以自动执行繁琐的任务，并在数据分析、预测、决策辅助等方面提供更精准的结果。以下是 AI 代理在不同领域的主要应用：

1. 自动化工作流，提升企业效率

• 自动处理电子邮件与文件整理，提升行政人员的效率。
• 自动报告生成，根据企业数据分析财务状况或市场趋势。
• 供应链管理，AI 代理可预测需求、优化物流运输。

2. 金融与投资决策

• 高频交易（HFT）：AI 代理透过即时市场分析，自动执行买卖操作，提高投资回报率。
• 风险管理：监测异常交易，侦测潜在的金融诈欺行为。
• 个人化财务规划：AI 代理根据用户的消费行为与财务目标，提供个性化的理财建议。

3. 医疗与健康管理

• 医疗影像分析：AI 代理可分析 X 光、MRI、CT 扫描等影像，辅助医生进行早期疾病诊断。
• 智能健康监测：透过可穿戴设备（如 Apple Watch），AI 代理可以监测心率、血压等数据，提前预警健康问题。

4. 自动驾驶与智慧交通

• 环境感知与路径规划：分析车辆周围的行人、车流、红绿灯等信息，决定最佳行驶路线。
• 自动驾驶决策：根据天气、车速、道路状况做出即时反应，提高行车安全性。

5. 智能客服与用户体验

• AI 聊天机器人：例如 Amazon Alexa、Google Assistant，提供即时回应与个性化建议。
• 智能推荐系统：Netflix、YouTube 透过 AI 代理分析用户行为，推荐最合适的内容。

AI 代理的应用正在不断扩展，未来它将深入各行各业，成为不可或缺的数字化助手。

尽管 AI 代理的发展前景广阔，但仍然面临多项技术与伦理层面的挑战，这些问题必须得到解决，才能让 AI 代理更广泛、安全地应用。

1. 数据隐私与安全风险

• 骇客攻击：如果 AI 代理存取的数据遭骇，可能导致重大隐私泄露。
• 企业滥用数据：企业若未妥善处理 AI 代理的数据使用，可能侵犯用户隐私权。

2. AI 偏见与决策透明度

• 招聘系统的性别与种族偏见：Amazon 曾因 AI 招聘系统歧视女性求职者而中止该计划。
• 信用评分与金融决策：如果 AI 代理的演算法缺乏透明度，可能影响公平性。

3. 监管与法律问题

• 自动驾驶事故责任归属：当 AI 自驾车发生事故时，责任应由车主、制造商或 AI 代理承担？
• AI 生成内容的版权归属：AI 代理自动生成的图片、文章、音乐，其智慧财产权应归谁所有？

4. 人机协作与就业影响

• 客服人员、数据输入员可能被 AI 代理取代。
• 人机协作模式需重新设计，让 AI 代理辅助人类，而非完全取代人力。

AI 代理工作流程（AI Agentic Workflow） 是指 AI 代理如何协同执行多个任务，提高自动化与决策效率。典型流程如下：

感知阶段（Perception）

• 透过摄影机、感测器、语音辨识等技术收集环境数据。

数据处理与决策（Processing & Decision Making）

• 使用机器学习分析数据，判断最佳决策，例如金融交易或医疗诊断。

执行阶段（Execution）

• AI 代理根据决策执行动作，如发送邮件、进行交易、自动驾驶操作。

反馈与学习（Feedback & Learning）

• AI 代理透过强化学习持续优化其行为，提高准确性。

这种工作流程已应用于 金融、供应链管理、智慧城市、无人机 等领域，未来可能成为标准作业模式。

尽管 LLM 与 AI 代理在技术上有所不同，但两者的结合将带来更强大的应用。例如：

• 智慧客服系统：AI 代理可以利用 LLM 进行对话，并根据客户需求自动处理订单、安排售后服务等。
• 智能医疗助理：AI 代理可以透过 LLM 来解读医学报告，并根据病患健康数据提供个人化治疗建议。
• 企业自动化：AI 代理能够结合 LLM 来处理电子邮件、日程安排、数据分析等，提高工作效率。

未来展望

AI 代理与 LLM 的发展仍在持续进步，未来我们可能会看到：

• 更自主的 AI 代理，能够根据情境自主执行工作，而不需要人类指令。
• 更强的多模态 AI，不仅理解语言，还能处理图像、音讯、影片等资讯，进一步提升决策能力。
• AI 代理与物联网（IoT）结合，应用于智慧家居、智能工厂等场景，让 AI 代理直接控制物理设备。

AI 大语言模型与 AI 代理虽然在运作方式上有所不同，但它们相辅相成，共同推动人工智慧的发展。未来的 AI 将不仅能够「回答问题」，更能够「自主行动」，为人类带来更加智慧化的生活与工作模式。

市面上，还没有提供给一般用户使用的AI agent，但是你可以尝试GenApe的 AI助理 功能， 自订AI助理能满足您的需求，透过简单的设定，帮助您节省宝贵时间。 自订AI助理可以根据您的偏好和使用情境，提供个性化的服务。无论是写求职信、电影剧本，或是规划旅行计划、制作料理食谱，甚至回复电子邮件都能为您完成。