什么是人工智能代理？

AI代理是由人工智能（AI）驱动的自主智能系统，旨在独立执行特定任务，无需人类干预。

这些智能代理具有对话能力，能够感知环境、做出决策并采取行动以实现既定目标。这种能力使组织能够通过将重复或单调的任务委派给这些AI代理，从而提高生产力，释放人力资源用于更复杂的活动。

AI代理是如何工作的？

AI代理通常使用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）来处理从简单查询到复杂问题解决的一系列任务。与传统AI不同，AI代理可以自我学习并持续改善其性能。

AI代理遵循感知、推理和行动的一般循环。工作流程通常基于用户输入定义目标，将其拆分为更小的子任务，并使用知识库和可用工具执行这些任务。

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以下是AI代理操作的分解：

• 定义目标。该过程在AI自主代理收到用户的明确指令或目标时启动。这个目标作为代理后续行动的基石。
• 收集和处理数据。AI代理通过各种传感器、输入或数据源收集指令和发现数据。例如，自动驾驶汽车使用传感器收集有关道路、交通和障碍物的数据，而AI聊天机器人收集用户查询。
• 实施任务。AI代理将目标分解为更小的可操作任务，以确保高效和有效的任务执行。
• 执行任务。此步骤涉及任务执行，代理使用各种工具和技术，包括大型语言模型（LLMs）来自动化任务和管理复杂的认知活动。
• 寻求外部反馈。一旦任务执行完成，它将从列表中移除，代理将继续进行下一个任务。为了评估朝最终目标的进展，代理寻求外部反馈并查看自己的日志。在此过程中，可能会生成并执行额外任务以实现预期结果。

AI代理、非代理聊天机器人和生成性AI之间的区别

AI代理、生成性AI和聊天机器人都是旨在协助用户的AI形式。然而，它们在能力、复杂性和现实应用方面存在显著差异。

AI代理、传统非代理聊天机器人和生成性AI之间的关键特征和区别包括：

AI代理

• 功能性。AI代理是先进的系统，能够自主执行和适应广泛的任务。它们旨在增强人类能力，并可以在多个领域中操作，而不仅限于客户服务。
• 复杂性。代理性AI系统需要更复杂的技术，包括ML和NLP，以理解上下文并有效执行任务。由于它们可以从交互中学习并随着时间的推移改善，因此通常适合更复杂的应用。
• 用户体验。AI代理是对话系统，通过处理多轮对话并根据用户行为和偏好提供个性化响应，提供动态、引人入胜的用户体验。它们可以以更自然、更人性化的方式学习和回应人类。
• 投资成本。设置和运行AI代理可能需要更高的初始投资和一支熟练的团队来管理其学习和操作能力。例如，这通常包括购买或开发LLMs、获取必要的硬件并将系统集成到现有基础设施中。由于代理性AI系统需要大量高质量数据进行培训和改善结果，额外成本可能包括数据收集、存储和处理。

非代理聊天机器人

• 功能性。非代理聊天机器人通常仅限于预定义的脚本和决策树。它们在处理简单查询和提供基本信息（如常见问题解答）方面表现出色，但其交互通常是线性的，缺乏AI代理的深度和适应性。
• 复杂性。聊天机器人更易于执行，但它们基于预定义的规则集，缺乏对人类语言的直观理解。它们非常适合处理简单任务，但在复杂或意外的查询中可能会遇到困难。
• 用户体验。聊天机器人的交互由于其脚本化的性质，往往显得僵硬。当用户提出超出其定义范围的问题时，这也可能导致不太令人满意的体验。
• 投资成本。聊天机器人通常更容易且成本更低，因此成为技术资源有限的企业的热门选择。

生成性AI

• 功能性。生成性AI专注于生成新信息，而不是响应用户查询或自主执行任务。这包括使用在庞大数据集上训练的模型生成文本、图像、音乐和艺术作品。
• 复杂性。生成性AI模型，如Open AI ChatGPT，通常使用深度学习技术和大数据集来学习模式并生成输出。这需要大量的计算资源和复杂的训练过程，使其本质上更复杂。
• 用户体验。生成性AI提供高度互动的体验，使用户能够参与动态对话，这些对话可以根据他们的输入进行调整。例如，用户可以提出开放式问题并获得详细且上下文相关的响应。
• 投资成本。生成性AI所需的投资可能是巨大的。训练和操作基于LLMs的生成性AI模型可能花费数百万。这包括与数据获取、计算资源和持续维护相关的费用。

有几个关键属性将AI代理与非代理聊天机器人和生成性AI区分开来。

AI代理架构中的代理功能和代理程序是什么？

AI代理架构是一个结构化框架，使智能代理或系统能够在其环境中自主感知、推理和行动。架构可以是机器人的物理架构，例如执行器、传感器、电机和机器人手臂，或是数字架构，例如使用文本提示、应用程序编程接口和数据库的软体代理或内容生成器。代理功能和代理程序是构成AI代理架构基础的主要组成部分。

代理功能

代理功能定义了AI代理如何响应其环境。例如，它将代理的感知或从环境接收的数据映射到行动。在设计代理功能之前，大多数开发者会评估所需的信息、AI能力、知识库、反馈机制和其他必要技术。

代理程序

代理程序通过构建、训练并在选定系统上使AI代理生效，使其具备生命。它确保代理按预期执行，符合技术标准并高效运行。

AI代理如何被利用？

AI代理在各个行业中用于增强流程和自动化任务。它们通过利用生成性AI，不仅协助用户，还与之合作完成任务。

AI代理的使用案例示例如下：

• 客户支持。由于其多样的能力，例如处理询问、管理退款和提供高级技术支持，AI代理正逐渐取代传统的客户服务聊天机器人。AI代理使企业能够在无需人类干预的情况下提供全天候支持，从而提高客户满意度并降低运营成本。AI代理还可以集成到应用程序和网站中，作为虚拟AI助手以增强客户体验。
• 金融。AI代理通过自动化例行任务（如风险评估和交易处理）正在改变金融行业。通过分析庞大的数据集，这些代理提供有价值的见解，帮助推动金融运营的战略决策。
• 医疗保健。AI代理可以处理和简化与医疗相关的任务，例如回答询问、安排预约、审查保险、生成医疗摘要和批准护理请求。它们还通过分析生物数据和预测新药的有效性，加速药物发现。此外，AI代理可以个性化治疗计划、管理记录并将患者匹配到临床试验，从而使提供者能够提供更好的护理并改善结果。多代理系统在医疗环境中解决问题尤其有效。
• 制造业。AI代理可以通过自动化任务（包括质量控制、预测性维护和供应链优化）来简化制造流程。例如，AI代理可以分析实时数据以识别潜在问题，优化生产计划并提高产品质量。
• 保险。在保险行业，AI代理通常用于自动化任务，例如处理索赔、评估风险和处理客户询问。通过分析大量数据，这些代理可以提供个性化的保单建议、检测欺诈并简化行政流程。
• 自动驾驶车辆。AI代理使自动驾驶车辆在有限的人类干预下操作。这些智能系统通过感知车辆周围环境，做出明智的决策，例如何时转弯或刹车。通过使用AI传感器，AI代理可以检测停车标志、导航不熟悉的地形并适应不断变化的环境条件。
• 工作场所自动化。AI代理可以自动化例行业务流程，使员工能够专注于更高价值的任务。例如，这些代理可以自动化数据输入、安排和其他重复的行政任务，以简化操作并提高生产力。

AI代理的优点和局限性

AI代理具有许多优点和某些局限性。平衡其优势和缺点对于希望有效利用它们的组织至关重要。

AI代理的优点

• 提高效率。AI代理自动化重复任务，例如回答客户查询、安排预约或处理索赔。这提供了工作流程自动化，并使人类工人能够专注于更复杂的任务。
• 增强决策能力。AI驱动的代理使用ML算法快速分析大量数据，提供有价值的见解，帮助企业做出明智的决策。
• 提高准确性。AI代理通过遵循预定义规则和从大数据集中学习，减少人为错误并提高任务准确性，从而减少因疲劳或偏见造成的错误。此外，通过分析模式和做出基于数据的决策，它们提高某些任务的准确性，例如数据输入、诊断和财务分析。
• 个性化。AI代理通过分析个人偏好和行为提供个性化体验。例如，AI代理可以在零售中提供量身定制的推荐，在医疗保健中提供个性化的治疗计划。
• 高质量响应。与传统AI模型相比，AI代理提供更全面、准确和个性化的响应，从而带来更好的客户体验。它们通过与其他代理合作、利用外部工具和从交互中学习来实现这一点。需要注意的是，这些行为是自然产生的，而不是预编程的。
• 学习和适应能力。许多AI代理可以随着时间的推移学习和适应，根据反馈和新数据改善其性能，从而取得更好的结果。

AI代理的局限性

• 理解有限。大多数AI代理依赖于预定义规则，限制了它们处理复杂或细微情况的能力，而这些情况需要更深入的上下文理解。
• 适应性问题。虽然一些AI代理可以学习和适应，但它们的适应性通常仅限于特定环境或任务，因为它们可能在动态或不可预测的情况下遇到困难。
• 伦理问题。深度学习模型有时可能产生偏见或不准确的结果。人类监督对于保障AI代理的输出、减轻这些风险以及确保公平和有帮助的响应至关重要。
• 初始投资成本。尽管AI代理可以带来长期节省，但在技术和培训AI代理方面的初始投资可能很大，这可能会阻止一些组织采用它们。
• 无限反馈循环。AI代理可能会遇到无限反馈循环的问题，即代理的行为可能无意中触发一系列反应，循环回原始行为，形成无尽的循环。例如，旨在优化系统的AI代理可能会执行一个导致性能恶化而非改善的更改，从而导致一系列调整只会加剧问题。
• 安全和隐私问题。AI代理使用的数据通常涉及敏感的个人或商业信息，这可能引发有关数据泄露、滥用和隐私侵犯的担忧。

不同类型的AI代理

AI代理可以根据其特征、功能和能够处理的任务复杂性进行分类。

常见的AI代理类型包括：

• 简单反射代理。这是最简单的代理类型，基于一组预定义规则操作，不具备任何记忆或从过去经验中学习的能力。它们对环境中的特定刺激做出反应，仅根据当前情况做出决策。因此，它们最适合简单和直观的任务。
• 基于模型的反射代理。与简单反射代理不同，基于模型的反射代理维护一个内部状态，反映环境的当前情况，使其能够通过考虑当前和过去的输入以及适应变化来做出明智的决策。
• 基于目标的代理。也称为基于规则的代理，这些AI系统具有增强的推理能力。除了评估环境数据外，它们还比较不同的方法以实现期望结果。基于目标的代理总是选择最有效的路径，适合处理复杂任务，如NLP和机器人应用。
• 基于效用的代理。这些代理使用效用函数来做出决策。它们追求目标，并根据其感知的价值优先考虑结果。通过评估不同状态的可取性，它们选择最大化整体效用的行动，使其适合在不可避免的权衡中处理复杂环境。
• 学习代理。这些代理通过从经验和过去的交互中学习来提高其性能。它们使用ML技术适应新情况、完善其决策过程，并在完成任务时变得更加有效。例如，一个虚拟助手可以通过了解客户的偏好来改善其服务。
• 分层代理。这些代理遵循分层结构，其中高层AI代理编程并指导低层代理朝着共同目标工作。这种设置使企业能够将复杂的多步骤流程分解为更简单的任务，每个AI代理专注于特定的责任。

如何有效实施AI代理

AI代理已经超越了Siri和Alexa等虚拟助手，在药物发现、金融欺诈检测和电子商务供应链优化等领域证明了其极大的价值。根据《福布斯顾问》的数据，约64%的企业预计AI将提高生产力。

有效设置AI代理需要一种战略方法，考虑各种因素。以下关键步骤可以帮助确保AI代理的成功执行：

• 定义明确的目标。在设置AI代理之前，公司应首先确定希望AI代理实现的具体目标。无论是自动化工作流程、改善客户服务还是增强决策能力，明确的目标将指导AI代理的开发和部署。
• 收集和准备数据。AI代理依赖于结构化和非结构化数据才能有效运作。因此，组织必须确保能够访问高质量的数据，以提供AI代理任务的上下文。例如，这可以包括复杂查询的知识文章和个性化交互的结构化数据。
• 选择代理类型。希望构建AI代理的组织应选择最适合其需求的类型。例如，对于例行客户查询，反应型代理可能足够，而需要适应性和学习的更复杂任务将受益于基于目标或学习的代理，这可以提供更复杂的支持。
• 与现有系统集成。在构建AI代理时，确保其与现有系统（如客户关系管理和客户服务工具）无缝集成至关重要。这种集成使AI代理能够访问相关数据并为用户提供更好的支持。
• 组建开发团队。下一步是组建一支AI开发团队，负责收集用于训练AI代理的数据。编程语言、平台和其他技术的选择将取决于团队的技能和专业知识。机器学习工程师、数据科学家、DevOps工程师以及用户界面和用户体验设计师是应该在开发团队中的一些角色。
• 选择工具和技术。选择合适的技术栈非常重要。这可以包括选择适当的技术，如机器学习框架、编程语言（如Python和Java）以及用于数据处理和模型构建的AI工具。
• 设计AI代理。代理的架构应定义其如何与用户交互、访问数据和执行各种任务。对于更复杂的代理，这可能涉及创建一个分层结构，其中高层代理管理和指导低层代理。
• 训练AI代理。此步骤涉及使用收集的数据来训练AI代理。它需要将数据输入机器学习模型，使代理能够学习模式、做出预测并完善其决策能力。
• 测试和部署AI代理。代理应在受控环境中经过彻底测试，以评估其在各种场景中的性能。迭代测试有助于识别和解决问题。一旦完全训练和测试，代理可以在其预定环境中部署，例如网站或客户支持系统。
• 监控和改进代理。最后，持续监控AI代理的性能、收集反馈并分析其结果至关重要。这些数据应用于进行改进和更新，确保代理适应用户行为和商业环境的变化。

AI代理供应商

有许多平台和工具可用于构建AI代理，包括：

• AgentGPT。AgentGPT使用户能够直接在浏览器中创建、配置和部署自主AI代理，而无需广泛的编程知识。该平台基于OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型，利用模型的先进能力生成类人文本并自主执行一系列任务。
• 亚马逊SageMaker。SageMaker完全托管的服务为开发人员和数据科学家提供构建、训练和部署机器学习模型（包括生产环境中的AI代理）的工具。它还提供可定制的机器学习算法和可扩展的基础设施。
• 谷歌云Vertex AI。Vertex AI代理构建器是谷歌云Vertex AI平台的一部分，帮助简化创建自主和智能代理的过程，使技术和非技术用户都能构建它们。
• LangChain。LangChain是一个强大的库，旨在支持Python、JavaScript和TypeScript，便于快速原型化由大型语言模型驱动的应用程序。它使开发者能够将各种LLM任务串联起来，这对于构建复杂的AI代理至关重要。
• 微软AutoGen。AutoGen开源框架帮助简化构建和管理AI代理的过程，使它们能够自主或在人工监督下协作并执行任务。通过AutoGen，多个AI代理可以共同工作以解决复杂任务。它还可以使用强大的语言模型（如GPT-4）来增强代理能力。
• Salesforce Agentforce。Agentforce平台旨在创建和部署能够支持各种业务功能（包括销售、服务、营销和商业）的自主AI代理。该平台的低代码代理构建器帮助用户使用自然语言查询定义和自定义AI代理。

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本文最后更新时间为2024年12月