代理AI（Agentic AI）指的是能够进行自主行动和决策的人工智能系统。这些系统，通常被称为AI代理，能够独立追求目标，而无需直接的人类干预。为此，它们使用强化学习和进化算法等先进技术，以在模糊和新颖的环境中导航。
代理AI系统旨在做出决策、处理复杂情况，并在某些情况下自主调整其行为。在最后一种情况下，AI代理在没有人类监督的情况下操作，而是使用算法和环境数据来优化其行为。
然而，目前的AI仍然通常在以人类定义的目标下运行；能够完全设定和追求自身目标的AI仍然是理论上的。尽管许多现今的AI系统表现出代理行为，但它们通常专门针对特定任务，并因安全性和可用性原因而受到限制。
尽管一些狭义的AI系统能够在受控环境中适应新挑战，但它们并不打算用于完全无结构的场景，也未设计为长期自主运行。能够在更广泛和多样化任务中进行自主决策的代理通用AI目前并不存在。追求这种能力引发了研究人员的兴趣和担忧，许多专家对潜在风险提出了重要的安全问题。
代理AI与传统AI的区别
传统AI系统旨在解决特定的、预定义的任务，虽然许多系统在这一范围内确实表现出适应性。传统AI包括从简单的基于规则的AI算法到复杂的系统，如依赖于先进自然语言处理技术的生成AI模型（如ChatGPT）。传统AI主要响应用户输入或环境刺激，缺乏真正自主、目标驱动的行为。
相比之下，代理AI系统旨在主动追求目标。代理AI系统并不是执行人类设定的命令或例程，而是旨在实时调整其策略并探索其环境。
这种独立的、目标导向的行为赋予了代理AI其“代理性”。相比之下，传统AI具有任务特定的边界，并且至少需要一些人类输入和监督。代理AI扩展了AI的能力范围，涵盖了传统AI（即使是高度先进的形式）无法匹敌的推理、规划和自主性水平。
代理AI与生成AI和LLM聊天机器人
代理AI与生成AI的主要区别在于其自主性和范围。尽管两者都很复杂，但它们的目的、能力和独立程度有所不同。
生成AI工具，如基于大型语言模型（LLMs）的图像生成器和聊天机器人，创建内容以响应用户的提示。这样，它们在根本上是反应性的，尽管它们可以表现出看似主动的方式——例如，提出后续问题以继续对话，或搜索互联网以生成输出。但生成AI最终依赖于用户输入，无法设定自己的目标或独立推理。
相比之下，代理AI系统积极参与其任务和环境。与生成AI工具不同，它们不局限于响应用户提示。即使代理AI系统受到人类最初定义的目标的指导，它们也可以独立行动，并能够与现实世界（如机器人技术）或虚拟环境（如仿真）进行自由形式的互动。
代理AI的潜在应用案例
代理AI的应用案例涵盖多个领域和行业，包括消费者、研究和企业应用。然而，重要的是要记住，这些能力中的许多仍然是理想化的或仅部分实现。
在消费者方面，目前的虚拟助手如亚马逊的Alexa和苹果的Siri主要对用户输入作出反应，但未来具有代理功能的版本可能具备更广泛的能力。例如，个人AI代理可能最终能够在库存低时自主重新订购常用的家庭用品，或根据天气变化调整家中的温控器，考虑到用户的历史温度偏好。
在游戏中，强化学习已经被探索用于增强非玩家角色（NPC）的行为，但代理AI可以进一步提升这一点。想象一下未来的角色扮演游戏，其中NPC根据玩家的行为和各种游戏内变量自主调整其策略和行为，使每次游戏体验独特且不可预测。
在研究领域，AI代理已经被用来加速科学发现，特别是在假设生成和仿真等任务中。例如，药物发现中的AI系统可以帮助识别有前景的药物候选者。然而，这些系统目前仍需要人类输入进行规划和验证。能够独立处理整个研究过程的完全自主AI代理是一个长期目标。
代理AI在企业中的应用
代理AI在企业环境中有众多潜在应用，包括客户支持、业务流程自动化（BPA）、供应链管理和制造、以及金融领域。将代理AI引入这些用例（许多用例已经部分自动化）将显著减少甚至消除人类的参与。但同样，尽管一些代理能力在企业中开始出现，但完全自主的企业AI尚不存在。
在客户服务中，AI代理可以超越典型聊天机器人的能力。它不仅可以解释客户请求更换衣物的请求，还可以自主生成退货标签、下订单并处理新物品的运输物流。
在BPA中，AI代理可以管理繁琐、耗时且容易出错的企业工作流程和业务流程。例如，AI代理可以自主处理从头到尾的发票处理，这将降低运营成本，同时提高效率和可扩展性。
在供应链管理和制造中，代理AI可以预测需求、优化库存和协调运输，同时动态响应天气条件或运输延误等干扰。
在工厂环境中，为制造机器人添加代理能力可以进一步增强其实用性和应对意外情况的能力——例如，响应传送带上的异常，或随着时间的推移优化其生产速度。
在金融领域，代理AI的某些版本已经应用于高频交易。这些系统能够以高速自主执行交易，并识别微妙的套利机会，例如交易所间的微秒级价格差异。但当前系统受到人类定义参数的限制，而一个完全自主的代理可以独立分析市场并自行开发新的交易策略。
代理AI的优缺点
代理AI提供了许多好处，主要与其独立和适应能力相关。但完全的代理AI仍然是理论上的，即使实现，也伴随着风险和局限性。
代理AI的优势
代理AI的主要优势包括：
- 自主性。代理AI系统的定义特征是能够在没有持续人类监督的情况下运作。这种自主性将在广泛的用例中节省时间和手动努力，但在危险或大规模场景中（如工业自动化、太空探索和深海任务）尤其有益。
- 灵活性。AI代理适应环境变化的能力同样在节省时间和劳动方面带来了显著好处。由于代理AI系统在环境变化时动态改变其行为，因此它们可以处理新的或模糊的信息，而无需寻求人类的指导。
- 问题解决。凭借其规划、推理和目标设定能力，代理AI可以解决超出传统AI所能处理的问题。AI代理团队甚至可以协同工作以应对复杂场景——例如，多个代理机器人在搜索和救援任务中共同努力覆盖特定区域。
- 创造力。代理AI可以通过以人类无法做到的方式分析数据集生成新的见解和研究想法。AI的创造力不同于人类创造力，因为它是由模式识别和从数据中推断驱动的，而非抽象思维或直觉。这可能在科学研究和开发等领域产生不寻常的视角和实验设置。
- 时间和劳动效率。上述好处意味着AI代理可以比人类更快、更高效地工作，提高生产力。尽管AI系统会犯自己的错误，但它们可以通过自动化重复任务和确保一致性来减少人为错误。代理AI系统甚至可以通过分析自己的行为并采取措施优化其工作流程来自我优化。
代理AI的风险和缺点
代理AI的主要风险和缺点包括：
- 安全风险。如果被黑客攻击或受到恶意行为者的影响，代理AI系统可能会构成严重威胁。高度自主的AI系统由于其独立决策和缺乏监控而引入新的安全漏洞。被攻陷的AI代理可能被操纵以在基础设施或国防等关键领域做出有害决策。此外，代理AI系统可能会受到对抗性攻击的影响，即输入数据的小幅度操控导致重大意外结果。
- 意外的有问题行为。即使是传统AI有时也会表现出不可预测或反生产力的行为；代理AI的自主性增加了这种风险。由于AI代理在没有实时人类监督的情况下操作，它们可能以其创造者和用户未预见的方式执行任务。此外，如果模型的决策或目标设定过程不透明，人类将很难理解或逆转有问题的行为。
- 能源和资源成本。复杂的代理AI系统需要大量计算资源，可能消耗大量能源，导致环境损害和高运营成本。尽管并非每个AI代理都需要大量资源，且研究仍在进行以开发更节能的AI模型，但大规模AI系统需要大量电力和数据。这引发了关于可持续性的担忧，因为AI对能源和水的需求在增长。
- 伦理和社会问题。代理AI引发了深刻的伦理和社会问题。如果AI代理做出的决策导致伤害，确定责任可能会很困难。责任应归于开发者？使用AI的组织？AI系统本身？另一个担忧是偏见；如果代理AI系统在执法或招聘等领域做出决策，它们可能反映其训练数据中的任何偏见，导致不公平或歧视性的结果。此外，如果代理AI自动化了许多传统上由人类执行的任务，可能会导致显著的工作岗位流失。
- 缺乏人类控制。减少对人类监督的需求提高了效率，但也可能使人类在实时监控和停止系统行为方面变得困难。提出的安全措施如“紧急停止开关”旨在使人类操作员能够停止代理AI系统，但开发这样的机制将是复杂的。尽管这是一个推测性的问题，但一些AI研究人员担心，自主AI代理可能会发展出与人类价值观不一致的目标，从而对人类构成威胁。
