AI Agent 深入解析，AI 代理如何改變未來工作模式

本文將帶您回顧AI agent (AI代理)的歷史，了解它的技術原理、應用場景，以及目前各大企業如何導入 AI 代理以及 AI 代理工作流程（AI Agentic Workflow），最後探討它未來的發展趨勢。

AI Agent（AI 代理）是一種基於人工智慧的軟體系統，能夠自主學習、執行任務並與環境互動。這些代理可以處理各種複雜的工作，包括數據分析、客戶服務、內容創作、決策支持等，並透過機器學習與自然語言處理（NLP）技術來提升執行效率。

簡單來說， AI 代理就像是數位助理，能夠根據指令執行特定任務，甚至可以根據學習到的資訊自行優化決策。 企業可以使用 AI 代理來自動回應客戶問題、生成銷售報告，甚至協助開發程式碼。

AI 代理的概念最早可以追溯到1956 年的達特茅斯會議（Dartmouth Conference），這場由約翰·麥卡錫（John McCarthy）等人發起的會議被視為人工智慧的起點。 當時，研究人員開始思考如何讓機器具備學習與決策的能力。

直到 1994 年，AI 研究學者馬克·伍德里奇（Michael Wooldridge）和尼古拉斯·詹寧斯（Nicholas Jennings）在《Intelligent Agents》一書中正式定義了 AI 代理。他們提出 AI 代理是一種能夠自主感知環境、決策並執行任務的智能系統，並可依據不同情境進行適應與學習。

隨後， AI 代理技術在 2000 年代開始蓬勃發展，隨著深度學習、自然語言處理（NLP）和雲端運算的進步，AI 代理被應用於搜尋引擎（如 Google Search）、個人助理（如 Siri、Alexa）以及金融交易市場。

一個完整的 AI 代理應該具備以下幾種核心能力：

• 環境感知與學習：AI 代理透過大數據、感測器或網路資料來學習並適應新的環境。
• 自然語言處理（NLP）：AI 代理應能理解人類語言，像是 ChatGPT、Google Bard 這類聊天機器人。
• 決策與行動執行： 透過機器學習與預測分析，AI 代理可以做出最佳決策，如金融交易 AI。
• 自動化與任務管理： 能夠協調不同系統，完成從簡單的資訊搜尋到複雜的商業決策的任務。

在討論 AI 代理（AI Agent）之前，我們必須先理解另一個關鍵技術——AI 大語言模型（Large Language Models, LLMs），例如 OpenAI 的 GPT-4、Google 的 Gemini、Meta 的 Llama。許多人容易將這兩者混為一談，認為 AI 代理就是 AI 大語言模型的一種應用，但實際上，它們在架構、應用範圍與運作方式上存在顯著差異。

1. 主要設計目標

AI 大語言模型（LLM）：主要用於語言理解與生成，它透過龐大的語料訓練，能夠進行文字補全、對話、翻譯、內容生成等任務。例如， ChatGPT 能夠根據輸入的問題產生合理的回應，並在對話中提供資訊。

AI 代理（AI Agent）：是一種更廣義的智能系統，它不僅包含語言處理能力，還能夠自主決策、執行任務、與環境互動。AI 代理通常會結合 LLM 作為一部分的功能，但它更強調行動能力與自動化處理。

2. 被動與主動的區別

LLM 是「被動回應型」：它需要使用者輸入指令，才能提供相應的輸出，屬於被動式的 AI 系統。例如，當你問 ChatGPT 一個問題，它才會給出答案，而不會主動執行任何動作。

AI 代理是「主動執行型」：AI 代理可以根據任務需求，自動監測環境、決策並執行行動。 例如，特斯拉的自動駕駛系統可以根據交通狀況自主調整速度、變換車道，而不需要駕駛員手動操作。

3. 任務範圍與應用

LLM 的主要應用：

• 自然語言理解與生成（如 ChatGPT）
• 文本總結與翻譯
• 內容創作（部落格、新聞稿、產品描述）
• 程式碼補全與錯誤偵測（如 GitHub Copilot）

AI 代理的主要應用：

• 自主決策與工作流自動化（如企業管理、供應鏈優化）
• 自動駕駛與機器人控制（如 Tesla FSD、波士頓動力機器人）
• 金融交易與風險管理（如 AI 高頻交易）
• 智慧客服與 AI 助理（如 Amazon Alexa、Google Assistant）
• 醫療診斷與監測（如 AI 輔助醫生診斷疾病）

4. 訓練方式與學習能力

LLM 透過海量文本訓練：LLM 主要依賴大量的語言數據進行訓練，學習人類語言的結構與模式，但它不具備真正的環境感知能力，無法理解現實世界的變化。

AI 代理具有強化學習能力： AI 代理除了可以使用 LLM 作為語言處理單元，還會透過強化學習（Reinforcement Learning）或感測器來學習環境變化，並根據不同情境做出反應。 例如，自動駕駛 AI 代理會透過攝像頭、雷達、GPS 數據進行環境感知，並即時調整行駛策略。

5. 行動能力與工具整合

LLM 缺乏直接執行行動的能力：雖然 LLM 可以產生高品質的文字內容，但它本身無法控制外部系統。例如，ChatGPT 無法自行發送電子郵件、管理檔案，必須透過 API 連接到其他工具。

AI 代理可以自主控制應用程式與機器：AI 代理不僅能夠使用 LLM 來理解語言，還可以與外部應用程式（如 Excel、CRM、企業數據庫）進行互動 ，甚至能夠控制機器，如自動駕駛車輛或機械手臂。

AI 代理的崛起與近年來幾個關鍵技術突破息息相關，包括雲端運算、大數據分析、強化學習等。各大科技公司也紛紛投入 AI 代理技術的研發與應用，例如：

• Google DeepMind - AlphaGo 到 AutoML Google 旗下的 DeepMind 在 2016 年研發的 AlphaGo 成為史上第一個擊敗人類職業圍棋選手的 AI 代理。如今， Google 透過 AutoML 技術，讓 AI 代理可以自主學習與優化機器學習模型，使企業能更快部署 AI 服務。
• OpenAI - ChatGPT 與 Codex OpenAI 開發的 ChatGPT 和 Codex 代表了 AI 代理在自然語言處理與程式撰寫領域的突破。 這些 AI 代理能夠理解使用者的需求，並提供對應的回應或程式碼生成，廣泛應用於客戶支援、教育輔助和軟體開發等領域。
• Tesla - 自動駕駛 AI 代理 特斯拉（Tesla）是 AI 代理技術應用於電動車自動導航的領導者。 其 Full Self-Driving（FSD）系統使用 AI 代理來分析路況、辨識行人、調整駕駛策略 ，使汽車能夠在無人干預的情況下執行自動駕駛。
• Amazon - Alexa 與智能供應鏈 Amazon 透過 AI 代理技術開發 Alexa 智能助理，並將 AI 代理應用於其供應鏈管理系統，以提升倉儲管理與物流配送效率。
• 微軟 - Copilot AI 微軟（Microsoft）在 Office 365 和 GitHub 內導入 AI 代理「Copilot」， 協助使用者更快完成文件撰寫、電子郵件處理和程式開發。

AI 代理最核心的優勢在於提升效率、降低成本、減少人為錯誤，它可以自動執行繁瑣的任務，並在數據分析、預測、決策輔助等方面提供更精準的結果。以下是 AI 代理在不同領域的主要應用：

1. 自動化工作流，提升企業效率

• 自動處理電子郵件與文件整理，提升行政人員的效率。
• 自動報告生成，根據企業數據分析財務狀況或市場趨勢。
• 供應鏈管理，AI 代理可預測需求、優化物流運輸。

2. 金融與投資決策

• 高頻交易（HFT）：AI 代理透過即時市場分析，自動執行買賣操作，提高投資回報率。
• 風險管理：監測異常交易，偵測潛在的金融詐欺行為。
• 個人化財務規劃：AI 代理根據用戶的消費行為與財務目標，提供個性化的理財建議。

3. 醫療與健康管理

• 醫療影像分析：AI 代理可分析 X 光、MRI、CT 掃描等影像，輔助醫生進行早期疾病診斷。
• 智能健康監測：透過可穿戴設備（如 Apple Watch），AI 代理可以監測心率、血壓等數據，提前預警健康問題。

4. 自動駕駛與智慧交通

• 環境感知與路徑規劃：分析車輛周圍的行人、車流、紅綠燈等信息，決定最佳行駛路線。
• 自動駕駛決策：根據天氣、車速、道路狀況做出即時反應，提高行車安全性。

5. 智能客服與用戶體驗

• AI 聊天機器人：例如 Amazon Alexa、Google Assistant，提供即時回應與個性化建議。
• 智能推薦系統：Netflix、YouTube 透過 AI 代理分析用戶行為，推薦最合適的內容。

AI 代理的應用正在不斷擴展，未來它將深入各行各業，成為不可或缺的數字化助手。

儘管 AI 代理的發展前景廣闊，但仍然面臨多項技術與倫理層面的挑戰，這些問題必須得到解決，才能讓 AI 代理更廣泛、安全地應用。

1. 數據隱私與安全風險

• 駭客攻擊：如果 AI 代理存取的數據遭駭，可能導致重大隱私洩露。
• 企業濫用數據：企業若未妥善處理 AI 代理的數據使用，可能侵犯用戶隱私權。

2. AI 偏見與決策透明度

• 招聘系統的性別與種族偏見：Amazon 曾因 AI 招聘系統歧視女性求職者而中止該計畫。
• 信用評分與金融決策：如果 AI 代理的演算法缺乏透明度，可能影響公平性。

3. 監管與法律問題

• 自動駕駛事故責任歸屬：當 AI 自駕車發生事故時，責任應由車主、製造商或 AI 代理承擔？
• AI 生成內容的版權歸屬：AI 代理自動生成的圖片、文章、音樂，其智慧財產權應歸誰所有？

4. 人機協作與就業影響

• 客服人員、數據輸入員可能被 AI 代理取代。
• 人機協作模式需重新設計，讓 AI 代理輔助人類，而非完全取代人力。

AI 代理工作流程（AI Agentic Workflow） 是指 AI 代理如何協同執行多個任務，提高自動化與決策效率。典型流程如下：

感知階段（Perception）

• 透過攝影機、感測器、語音辨識等技術收集環境數據。

數據處理與決策（Processing & Decision Making）

• 使用機器學習分析數據，判斷最佳決策，例如金融交易或醫療診斷。

執行階段（Execution）

• AI 代理根據決策執行動作，如發送郵件、進行交易、自動駕駛操作。

反饋與學習（Feedback & Learning）

• AI 代理透過強化學習持續優化其行為，提高準確性。

這種工作流程已應用於 金融、供應鏈管理、智慧城市、無人機 等領域，未來可能成為標準作業模式。

儘管 LLM 與 AI 代理在技術上有所不同，但兩者的結合將帶來更強大的應用。例如：

• 智慧客服系統：AI 代理可以利用 LLM 進行對話，並根據客戶需求自動處理訂單、安排售後服務等。
• 智能醫療助理：AI 代理可以透過 LLM 來解讀醫學報告，並根據病患健康數據提供個人化治療建議。
• 企業自動化：AI 代理能夠結合 LLM 來處理電子郵件、日程安排、數據分析等，提高工作效率。

未來展望

AI 代理與 LLM 的發展仍在持續進步，未來我們可能會看到：

• 更自主的 AI 代理，能夠根據情境自主執行工作，而不需要人類指令。
• 更強的多模態 AI，不僅理解語言，還能處理圖像、音訊、影片等資訊，進一步提升決策能力。
• AI 代理與物聯網（IoT）結合，應用於智慧家居、智能工廠等場景，讓 AI 代理直接控制物理設備。

AI 大語言模型與 AI 代理雖然在運作方式上有所不同，但它們相輔相成，共同推動人工智慧的發展。未來的 AI 將不僅能夠「回答問題」，更能夠「自主行動」，為人類帶來更加智慧化的生活與工作模式。

市面上，還沒有提供給一般用戶使用的AI agent，但是你可以嘗試GenApe的 AI助理 功能， 自訂AI助理能滿足您的需求，透過簡單的設定，幫助您節省寶貴時間。 自訂AI助理可以根據您的偏好和使用情境，提供個性化的服務。無論是寫求職信、電影劇本，或是規劃旅行計畫、製作料理食譜，甚至回覆電子郵件都能為您完成。