AI代理——從單一代理到多代理及未來展望
在2024年，代理AI系統逐漸受到重視，開啟了一個新的時代，這種進階的生成AI能夠進行自主推理、分析、互動及行動。這些系統旨在以最少的人類監督來處理複雜的任務和工作流程，展現出理解微妙概念、設置及追求目標以及適應變化環境的能力。代理AI可以作為單一實體運作，也可以在多代理配置中協作，例如協作代理能將用戶的指令轉化為可運行的代碼。
什麼是代理AI？
代理AI代表了人工智能的一次躍進，從被動的反應系統轉變為自主、以目標為導向的實體。這些AI代理能夠獨立感知、計劃並在其環境中行動，模擬智能助理或機器人的能力。它們的範疇從基本的自動化系統到能夠實時適應的複雜決策代理。這一AI技術的演變正在重塑各個行業，從提升客戶服務到催生創新，並促使人們重新評估傳統的工作和創意觀念。
代理AI的類型
代理AI正在從傳統的助理進化，這些助理使用僵化的“如果X，那麼Y”規則，轉向更為複雜的單一代理助理，雖然它們能夠處理複雜任務但在可擴展性方面仍然存在挑戰。未來的趨勢在於多代理助理，專業代理通過協作來優化結果，並採用可調整的架構。像CrewAI和LangChain這樣的框架促進了這些系統的發展，這些代理利用大型語言模型（LLMs）根據提示使用各種工具來解決用戶的查詢，標誌著自動化的一次重大轉變。
單一代理助理
代理RAG（檢索增強生成）系統通常整合了代理性，以有效應對用戶意圖，超越簡單、幼稚的RAG設置。添加這種代理性並沒有通用的藍圖；它應根據具體的用例進行調整，專注於系統和工程流程。
代理AI的問題解決過程
代理AI採用四步問題解決過程：
1. **感知**：AI代理從各種來源收集和處理數據，提取有意義的特徵並識別相關實體。
2. **推理**：大型語言模型作為推理引擎，理解任務、生成解決方案，並協調專業模型，使用RAG等技術訪問數據源。代理決定是否需要額外的數據源來回答查詢。
3. **行動**：通過API與外部工具集成，代理AI根據制定的計劃執行任務，並設有防護措施以確保正確執行。
4. **學習**：代理AI通過反饋循環不斷改進，利用互動中的數據來提升模型和推動更好的決策。答案會被分析、總結和評估其正確性和相關性。如果答案良好，則返回給用戶；否則，將重寫用戶查詢，並重複生成循環。
多代理協作系統（MAS）
多代理協作系統（MAS）代表了AI技術的一次重大進步，能夠通過協作快速開發生產就緒的系統，以解決複雜問題。
最近在AG2框架內推出的DeepResearchAgent便是這一進展的例證，提供強大的自主研究能力。MAS利用多個AI代理的集體潛力，每個代理都有獨特的技能和專業能力，以實現問題解決的可擴展性和專業化。這些代理通常被稱為“Crew”，共同完成簡單任務，從而促進更大、更複雜目標的實現。在Crew內，個別的大型語言模型（LLMs）作為具有不同特徵、角色和工具的代理，彼此之間進行交流並在各自的輸出上進行構建，類似於人類的協作。這種方法使得創建能夠更有效地處理複雜任務的精密AI系統成為可能，展示了協作AI在解決現實挑戰中的強大力量。
代理AI設計模式
代理AI設計模式通過使AI在執行任務、決策和系統通信方面更具人性化，增強了AI的自主性和有效性。四個關鍵模式包括：反思，改進自我評估和輸出精煉；工具使用，允許與外部資源互動；計劃，將複雜任務分解為可管理的步驟；以及多代理，為不同的AI代理分配專業角色以進行協作問題解決。這些模式共同使AI系統能夠更獨立和智能地運作，模仿人類在問題解決和決策中的認知過程。
代理AI與生成AI及LLM聊天機器人的區別
代理AI和生成AI的主要區別在於自主性和範疇。生成AI，如圖像生成器和聊天機器人，根據用戶提示反應性地創建內容，缺乏獨立的目標設置或推理能力。相對而言，代理AI系統主動與任務和環境互動，具備自主行動和自由形式的互動能力，無論是在現實世界還是虛擬世界中，即使受到人類定義目標的指導。代理RAG便是這一先進能力的例證，提供複雜的生成前後路由，處理多個數據源，並且在生成準確回應的過程中展示出韌性，儘管可能會遇到失敗。這種自主性和適應性使代理AI成為一種更為多功能和獨立的技術，相較於其生成對手更具優勢。
代理AI的主要特徵
– 自主決策
– 多步任務執行
– 環境互動
– 適應性與學習
代理AI的例子
– AI個人助理（例如：AutoGPT、BabyAGI、Microsoft Copilot）
– 自主AI開發者（例如：Devin、OpenDevin）
– 多代理系統（例如：crewAI、LangGraph）
– 機器人技術及物聯網自動化
為什麼代理AI重要？
它使得AI能夠超越簡單的問答，積極執行現實世界的任務。通過自動化複雜的工作流程，減少人類工作負擔。驅動如RAG驅動的代理、AI驅動的研究助理和開發中的AI副駕駛等先進AI應用。
為什麼代理AI是未來的趨勢？
代理AI因其在各行各業的變革潛力以及能夠在最少人類監督下自主運作的能力，預示著將成為人工智能的未來。幾個關鍵因素促成了這一展望：
– **增強的自主性和決策能力**：代理AI系統能夠獨立與實體或代理進行互動和協作，每個代理專注於不同任務，以自然語言解決複雜問題，而非編程代碼。這使它們能夠處理先前無法管理的任務，例如優化供應鏈、做出投資決策和提供個性化的客戶服務。
– **提高效率和生產力**：通過自動化和簡化日常任務，代理AI能幫助組織節省時間、降低成本並改善整體生產力。例如，在客戶服務中，代理AI可以理解客戶的意圖和情感，獨立採取措施解決查詢，甚至提供如延遲交付的折扣等主動解決方案。
– **適應性和持續學習**：代理AI系統設計為能夠適應不同場景，而無需明確的訓練，並能從互動中不斷學習，隨著時間的推移增強決策能力和優化流程。這種適應性使它們在動態環境中尤為寶貴，例如金融市場或城市規劃。
– **可信度和準確性**：代理AI系統有更強的能力篩選和區分信息來源的質量和可靠性，增加其決策的可信度。這種增強的認知推理使其不易出現“幻覺”或生成AI系統常見的虛構信息。
– **廣泛的應用**：代理AI在各行各業中擁有多樣的應用，包括醫療保健、金融、物流和城市規劃等。例如，在醫療保健中，它可以優化臨床和運營決策，而在金融中，它可以檢測欺詐並驅動高速自主交易。
– **創新潛力**：通過自主處理複雜任務，代理AI釋放了人力資源，使其能夠專注於更具戰略性和創造性的活動，可能推動各行各業的創新。
正如Gartner所預測的，“到2028年，代理AI將自主做出15%的組織決策”，這表明在不久的將來，AI系統將朝著更加自主和智能的方向顯著轉變。儘管仍在開發中，代理AI在增強決策、實現複雜工作流程自動化以及無縫整合企業系統方面的潛力，使其成為AI領域的一股變革力量。
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從這篇文章中，我們可以看到代理AI的發展不僅是技術進步的體現，更是人類工作方式和思維模式的轉變。隨著代理AI的進一步成熟，它將不僅僅是一個工具，而是成為企業運營和決策過程中的一個重要參與者。這引發我們對未來工作的深刻思考：人類在這個新時代中應該如何重新定位自己的角色？我們需要如何調整教育和培訓，以適應這種日益普及的自動化技術？這些問題不僅關乎技術的發展，更關乎社會的未來，值得我們每一位關注和思考。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
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