AI Agent是什麼？應用領域為何？AI Agent？個優點一次看戰國策集團
AI Agent是什麼？是如何運作的？能為企業帶來哪些好處？AI Agent和常見的聊天機器人、生成式AI和大型語言模型又何何差異？花10分鐘一次瞭解AI Agent！
什麼是AI Agent
AI Agent（人工智慧代理、AI代理、智慧代理人）是指透過AI技術來執行特定任務或一系列任務的系統或程序。AI Agent夠自主做出決策、解決問題、與其他系統或人進行交換資訊，並根據環境變化調整其行為和策略。
簡單來說，AI Agent就像是一個有智慧的生命體，能夠感知外部環境，處理資訊，並採取適當的行動來實現人的特定目標。
AI Agent應用範圍非常廣，包括自動化任務、決策支持、優化問題、客戶服務、機器人控制、智慧推薦系統等。
AI Agent的工作原理為何？
根據電子商務時報的資料，AI Agent的工作原理包含了感知、資料處理、執行和輸出4個步驟：
- 感知：AI透過感測到外界訊息輸入，包括來自麥克風、文字指令、攝影機等等，感知到周圍的世界發生什麼事。
- 資料處理：獲得訊息後，AI Agent會使用邏輯推理、搜尋引擎或機器學習模型等等工具來分析當前狀態，並決定最合適的行為或策略。這一步驟可能涉及目標規劃、路徑選擇、決策分析等。
- 執行：得到有用的資訊後，AI Agent便開始採取必要的行動，這可能是發出指令、調整參數、啟動某個操作或進行物理運動。例如，在推薦系統中，AI Agent會選擇給用戶推薦的商品或內容。
- 輸出：在執行相關任務後，AI Agent會根據環境回饋或目標達成情況進行自我評估。AI Agent會透過不斷地學習和優化，能夠改進其決策過程，提高任務完成的效果。
AI Agent優勢有哪些？
AI Agent有多種優點。其核心優勢在於自主性、效率、適應性、決策能力等方面。以下是 AI Agent 的一些主要優點：
自主性
AI Agent 可以在沒有人工干預的情況下感應環境、做出決策並執行任務。其高度的自主性使得 AI Agent 能夠在覆雜和動態的環境中獨立運行，從而減少依賴人為操作。
高效率
AI Agent 可以在短時間內處理大量數據並做出決策，比人更有效率。在需要快速反應或處理覆雜任務情況中，AI Agent 能夠以更高的速度完成任務，節省時間和成本。
能持續運作
AI Agent不受時間限制，能夠全天工作，不需要休息。這個優勢讓 AI Agent 特別適合用於需要持續監控或操作的工作，如客戶服務、網絡安全監控和環境監測等。
適應性與學習力
許多 AI Agent 能夠不斷從與環境的互動中學習和適應，進而優化自身的決策和行為。這種適應性讓 AI Agent 能夠在不斷變化的環境中保持高效表現。
準確性高、低錯誤率
在重覆性高、數據密集型的工作中，AI Agent 在執行工作時能夠透過算法和數據模型確保高準確性。此外，由於 AI Agent 能夠避免人為失誤，它在某些領域的錯誤率遠低於人類工作者。
可擴展性
AI Agent 可以快速擴展和適應不同的任務和環境。一旦建構好基礎架構，AI Agent 可以處理大量的任務，並且可以在多個領域或系統間搭配應用，只要妥善設計，從大型企業到中小企業都可以運用AI Agent來達成各種目標。
降低成本
AI Agent可以大幅度降低人工成本。尤其在需要大量人力資源的行業中，AI Agent 不僅減少了人力成本，還提高了工作效率。
無偏見的決策
AI Agent 可以基於數據和算法做出客觀決策，避免因人為因素（如情感、疲勞、主觀偏見等）導致的錯誤判斷。
增強決策
AI Agent 可以處理覆雜的數據分析，並提供智能化的建議或方案，幫助人們做出更好的決策。在一些決策要求高效率分析大量資訊的領域，AI Agent可以成為決策者的重要助手。
提高用戶體驗
AI Agent 能夠透過個性化推薦和優化服務來提升用戶體驗，且能夠根據用戶的行為、偏好和蒐尋紀錄提供客製化的服務，提升用戶使用滿意度。
AI Agent應用領域有哪些？
AI Agent可以運用在很多場景和領域中，以下列舉AI Agent能發揮功能的領域：
| 領域/系統 | 原因 | 可能場景 |
| 客戶服務 | 能夠應用於聊天機器人、虛擬助手等場景。它們能夠透過特定技術與用戶對話、回答問題、解決問題，甚至執行如預訂、支付等任務。 | 客服系統通過AI Agent能夠自動解答常見問題、處理訂單或投訴，從而減輕人工客服的工作負擔。 |
| 自動駕駛 | 自動駕駛汽車中的AI Agent能夠感知道路狀況、做出行駛決策、導航等 | 避開塞車路段、視路況或行車時間調整建議路線、自動駕駛控制車速等等。 |
| 平台推薦系統 | 在電商平台、串流平台行業中，AI Agent能夠過分析用戶的行為紀錄、偏好等等，推薦符合用戶興趣的商品或內容。 | Netflix或YouTube中的視頻推薦系統、Amazon的商品推薦等，都是基於AI Agent的智能推薦。 |
| 智能家居系統 | AI Agent被用於家庭自動化系統中，用戶透過語音命令或應用程序與AI代理交互，調節家庭環境。 | 幫助控制家庭設備，如智能音響、溫控系統、安全監控系統等。 |
| 金融交易 | AI Agent在金融交易的應用包括自動交易系統、投資建議系統等。AI Agen能夠分析大量的市場數據，做出即時交易決策，或為用戶提供投資建議。 | 例如投資分析、股市投資或是投保方案的制定等等 |
| 醫療健康 | AI Agent能夠幫助醫生診斷，分析患者的症狀、病歷、醫學影像等數據，提供輔助的診斷意見。
在遠程健康監測中，AI Agent能夠監控患者健康數據，發出警報或建議，幫助醫療人員及時介入 |
例如影像判讀、AI動態影像評估、疾病風險評估、藥物交互作用檢查、視訊照護等等 |
| 智能制造與工業自動化 | AI Agent能幫助監控生產線、預測設備故障、優化生產流程等。 | 能在生產過程中會根據不同的製造程序，要求自主調整行動，以提高生產效率和品質。 |
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AI Agent和AI Chatbot有何不同？
AI Agent和AI Chatbot都是運用AI發展出的系統，但兩者的設計目的、功能和應用場域有很大的不同。
AI Agent（是能夠自主感知環境、做出決策並采取行動的智慧系統，不僅能執行單一任務，更可以處理一系列的任務，具備一定的決策能力、目標導向性，並可以在動態環境中自主學習和適應。
AI Agent可能執行的任務包括優化問題、資源調度、自動化控制、數據分析等，這背後不僅與用戶的互動有關，還可能與多種系統搭配兼容和複雜問題處理有管。
AI Chatbot又稱AI聊天機器人，是專門設計來與用戶進行對話的系統。AI Chatbot通常透過自然語言處理（NLP）技術與用戶交流，例如回答問題、提供信息、執行簡單任務等。
Chatbot的目標是通過對話幫助用戶解決問題，通常應用於客服、諮詢、資料查找問答等等。Chatbot的任務通常是回應用戶的查詢，不一定具備高度的自主決策能力或覆雜的目標管理能力。
以下比較AI Agent和AI Chatbot的差異：
| AI Agent | AI Chatbot | |
| 特點 |
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| 應用場景 |
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簡單來說，AI Agent具有主動性和學習性，能處理更複雜的工作和資訊，是一個更為高級的智能系統；Chatbot則主要用來與用戶或使用者對話。
AI Agent和生成式AI有何不同？
生成式AI又稱人工智慧生成內容，因此也有人稱為AIGC（AI Generated Content）。生成式AI是人工智慧中的分支，主要用在創造性的任務，例如文字、音樂、影片、影像生成等等，透過後天學習訓練，能愈來愈接近使用者的需求。
AI Agent和生成式AI雖然同屬人工智慧，但本質和影用場景也不同：
| AI Agent | 生成式AI | |
| 核心特色 | 感知、推理、決策、行動、學習 | 生成、創造、模仿、合成。 |
| 應用場景 |
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| 互動方式 | 與外部環境或其他系統互動 | 與用戶互動 |
| 自主性 | AI Agent具備高自主性，能夠在一定的約束條件下獨立完成任務，並且能夠根據回饋或環境變化調整自己的行為和策略。 | 生成式AI的自主性較低，不主動執行任務，而是根據用戶的輸入或需求來生成內容。 |
| 複雜性 | AI Agent的任務和應用通常複雜性較高，它需要在動態環境中感知、決策、優化和執行。因此，AI Agent通常具備較強的決策支持和任務執行能力 | 生成式AI的主要複雜性在於生成的品質和逼真度，尤其是在圖像生成、文字和影片生成等方面。生成式AI通常需要大量的訓練數據和計算資源才能生成高品質的內容。 |
總結，AI Agent更強調自主執行任務，且有感知外部環境、自我優化和改變的機制；生成式AI則是更專注於創造，倚賴使用者輸入精確的資訊來生成文字、影片等內容，並透過後天數據學習來生成更創新、符合使用者需求的內容。
AI Agent跟大型語言模型有何關係？
大型語言模型（英文：LLM）是利用大量數據資料來學習語言的規律和上下文訊息，能夠理解、推理和生成語言內容，因為是透過海量的文本進行深度學習而產生自然語言處理（NLP），所以稱為「大型」與語言型，可以應用在翻譯、對話、內容生成、擷取文章摘要等等。
相同地，AI Agent和大型語言模型同屬人工智慧範疇，不過對AI Agent來說，大型語言模型更像是一種能強化AI Agent的工具：
| AI Agent | 大型語言模型（LLM） | |
| 核心特色 | 感知、推理、決策、行動、學習 | 理解、生成和處理自然語言 |
| 核心任務 | 任務執行、自動化控制、環境互動 | 文本生成、對話生成、訊息檢索、翻譯等 |
| 自主性 | 高度自主，能自動執行任務 | 自主性較低，必須以上下文意當作基礎才能生成文本。 |
| 感知外部環境 | 能感知外部環境並根據環境狀況執行相關工作 | 主要依賴使用者輸入指令和文字，無法直接執行任務 |
| 應用場景 |
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雖然兩者在本質上有區別，但可以相互結合、彼此互補成為更強大的AI系統：
大型語言模型為AI Agent提供自然語言能力：
大型語言模型能夠為AI Agent提供強大的語言理解與生成能力。通過集成LLM，AI Agent能夠處理自然語言輸入，與用戶進行流暢的對話，包括執行文本生成、資訊查詢、問答等工作。例如AI Agent可以通過LLM生成對話內容，為用戶提供智能客服、技術支持等服務。
AI Agent能幫大型語言模型增加環境感知與執行能力：
AI Agent可以透過與外部環境的互動獲得及時回饋，提供大型語言模型更豐富的對話或是文本的上下文資訊。例如，AI Agent可以控制機器人或自動化系統，並透過大型語言模型提供相應的指令或決策依據。大型語言模型也可以生成語言，指導AI Agent執行任務或與環境互動。
AI Agent未來的發展為何？
早期的AI Agent行動完全透過程序人員編寫程式碼來規範行動，例如透過「如果XXX，那麼應該YYY」的方式來幫AI Agent制訂行動。
現在的AI Agent則是可以利用大數據和大型語言模型來提取模式和規律、發展核心技能，因此不再僅僅依賴預定規則，而是透過數據學習來不斷優化自己的行為。
隨著強化學習（reinforcement learning）的階段來臨，AI Agent進入新的領域，開始能感知變動和資訊回饋，調整自身行動與建議，並幫助人們做出決策，AI自動駕駛與日前擊敗韓國職業棋士李世乭的AlphaGo都是此階段的產物。
隨著技術的發展，AI Agent不再局限於執行單一任務，而是開始具備處理多種任務的能力。多任務學習和多模態學習讓AI Agent能夠同時處理多種不同類型的資訊（如圖像、文本、聲音等），並應用在不同領域中。
未來的AI Agent會朝著更高層次的自主性和自我優化的方向發展。讓機器開始知道如何學習的「元學習」（meta learning）和幫助機器找到規律的各種監督式學習（Supervised Learning），都推動了AI Agent的進化進程。
儘管AI Agent獲得長足的進步，但發展仍然面臨許多挑和疑慮。清華大學資訊工程系教授蘇豐文指出，如果AI Agent進入某個系統，這個AI Agent可能是惡意病毒或是駭客程式，可能危害整個系統、形成資安死角；AI Agent也可能誤入不良系統而被綁架或是不當利用，這些都是需要解決的問題，使用者也必須強化系統安全。
另外是倫理與法律問題，AI Agent的自主性不斷提升，AI決策可能面臨「倫理困境」，目前討論最多的是自動駕駛，面對無法避免的意外時，AI如何決定最後行動，或是在醫療上，根據台大科學教育發展中心的文章，如果要AI能實際幫助醫師，必須有大量病歷當作學習資源，這涉及了個人隱私、資料倫理議題和法律規範，都是未來需要討論和解決的課題。
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