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「探索Agentic AI:未來智能系統的演變」

Ai

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。

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