Agentic AI：探索其範疇、應用案例及現狀
作者：Victor Dabrinze
科技的進步離不開演變。現今的數字環境中，人工智能模型應用廣泛，然而大多數模型在邏輯和架構上仍有相似之處。Agentic AI被提出作為一種新的技術方法，賦予其更大的範疇、主動性和自主權來執行指定任務。
那麼，什麼是agentic AI？它在哪些潛在和現有的應用案例中表現優異？最重要的是，它是否是我們今天所知的人工智能的自然演變？
“我們已經使用非常相似的方法和架構模式來構建AI系統多年，”Linthicum Research LLC的創始人David Linthicum在CUBE的對話中表示。“當你看到agentic AI時，它是建立在我們過去構建AI代理的基礎上。agentic AI和傳統的大型語言模型（如ChatGPT）之間的主要區別在於它們所使用的操作能力和框架。”
在SiliconANGLE的工作室中，Linthicum在AI Insights和創新播客系列中分享了主題見解。他討論了agentic AI作為智能系統的未來，提供了一種比傳統AI系統更具動態性和適應性的替代方案。
從傳統AI的演變
當代的AI系統，特別是基於大型語言模型的系統，對推動該領域的發展起到了重要作用。然而，這些模型受限於其靜態性。它們根據訓練數據生成回應，並不會主動與外部環境互動或適應。儘管可以通過外部數據庫和工具進行增強，但它們仍然受到預先編程知識的基本限制。
相比之下，agentic AI則是大型語言模型的先進演變。這些AI代理被設計為以更緊湊和任務特定的方式處理信息。它們集成了工具調用能力，使其能夠收集和利用最新信息，做出動態決策，甚至與其他代理和數據庫進行咨詢，根據Linthicum的說法。
“這些代理能夠自主執行任務，並通過查看這些外部工具或API來適應其環境，能夠實時收集必要的信息，”他說。“它可以被設計成非常有效地執行特定任務，並隨著經驗的增長而學習。換句話說，它是一個人工智能系統，因此可以隨著處理過程中的經驗構建其知識模型。agentic AI系統還可以規劃並將複雜任務分解為子任務，通過持續的規劃、推理和反思過程提供準確性和效率。”
agentic AI的關鍵組件和應用案例
在引入類人推理的同時，agentic AI系統需要選擇幾個組件；第一個是感知和感測。這些AI系統通過傳感器、攝像頭和數據流從其環境中收集信息。它們能夠自主運作，根據實時數據輸入做出決策。例如，在泵井中的AI代理可以監控溫度、生產率和維護需求，根據需要進行調整，Linthicum解釋道。
第二個組件是信息處理。通過算法和神經網絡，AI代理處理和分析數據以做出明智的決策。這些系統能夠持續學習和適應，根據反饋和新信息來改進其行為。
“這些系統可以在決策框架、基於規則的系統、機器學習框架和強化學習框架中做出有洞察力的決策，”Linthicum表示。“它們可以像大型語言模型一樣運作，大多數將是小型語言模型。”
第三個組件是行動執行。AI代理可以通過機器人執行器或軟件命令執行行動。它們能夠自主執行任務，如控制自主車輛的操作、管理工業自動化流程或在醫療環境中提供協助，根據Linthicum的說法。
最後一個組件，也是與傳統AI的主要區別，是學習和適應能力。這些系統能夠隨時間建立其知識模型，根據經驗改進其性能。
“如果是一個在攝像頭中運行的代理，它知道如果濕度過高，攝像頭會變得模糊，並且只需告訴它一次如何清除。”Linthicum說。“然後下次當濕度高且攝像頭鏡頭變得模糊時，它就知道如何清除。”
Agentic AI適用於許多前沿應用案例，從自主車輛到醫療保健、工業自動化和個人助手。在醫療保健方面，它可用於個性化醫療、機器人手術和病人監測系統。AI代理可以監控生命體徵，向醫療提供者傳遞信息，並幫助更有效地管理病人護理，根據Linthicum的說法。
“我們今天出現的這些應用中，許多將是基於AI代理的，”他說。“工業自動化、智能製造、預測性維護、供應鏈優化——這些都是我個人使用的。任何能從已能執行某些狹窄職責的智能代理的利用中受益的事物，這正是它的強項。”
這篇文章深入探討了agentic AI的潛力，顯示出它不僅是對傳統AI的補充，更是一種進步的方向。隨著技術的發展，這類AI系統的應用將越來越廣泛，未來或許會在我們的日常生活和行業中扮演重要角色。這也引發了對於AI倫理和自動化決策的思考，如何平衡技術進步和人類的控制權，將是未來需要面對的重要挑戰。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
