Buzzword AI Agent （人工智慧代理）
最近聽演講常常聽到 “AI Agent”特別是吳恩達大力推崇 Agentic workflow 之後
當然也有聽到蠻多我覺得沒有這麼正確在講 AI Agent
所以我也想來分享一下我對整個 AI Agent 的理解
AI Agent 的 “定義”
一句話簡介 AI Agent：
AI Agent 是一種具備自主感知、決策和行動能力，以實現特定目標的人工智慧實體。
簡單來說比起 AI Assistant， AI Agent 多了 “自主決策“、”行動“ 的能力
ex.
AI Agent（人工智慧代理）的本質是一個具備自主性、感知能力和行動能力的智慧實體，能夠在特定環境中感知、決策並採取行動，以實現預定的目標。它是人工智慧領域中用於模擬人類或生物智慧行為的核心組件。
核心特徵
- 自主性（Autonomy）：
- 獨立運作： 無需持續的人類干預，能夠自主完成任務。
- 自我管理： 能夠管理自己的資源和狀態。
- 感知能力（Perception）：
- 環境感知： 透過感測器或資料輸入，取得環境資訊。
- 資訊處理： 能夠解析並理解感知到的資料。
- 決策能力（Decision-Making）：
- 目標導向： 基於預設的目標或規則，評估可行的行動方案。
- 策略選擇： 選擇最優或最適合目前環境的行動。
- 行動能力（Action）：
- 環境互動： 透過執行行動，影響環境或自身狀態。
- 回饋循環： 行動後重新感知環境，形成閉環控制。
- 學習與適應（Learning and Adaptation）：
- 經驗累積： 從過去的行動和結果中學習。
- 策略最佳化： 根據新資訊調整行為策略。
本質解析
- 自主決策系統： AI Agent 的核心在於其自主決策的能力。它能夠在複雜或動態變化的環境中，根據感知到的信息，自主做出最佳決策。
- 與環境互動： 與被動的程序不同，AI Agent 主動與環境交互，影響並改變環境，以實現目標。
- 目標驅動： 所有的知覺、決策和行動都是圍繞著特定的目標進行的，這使得 AI Agent 有別於一般的自動化系統。
並非所有的 AI Agent 都需要具備先前列出的所有特質。根據具體的任務和應用場景，代理可以只具備部分特質，或在某些特質上實現不同的深度和複雜度。關鍵在於理解任務需求的基礎上，設計出最適合的代理系統。
<aside> 💡
AI Agent 跟一般外界有些說法可以自主做到某些工作有本質上不同
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AI Agent 範例
簡單的 Agent
規則式聊天機器人（Rule-based Chatbot）
- 描述： 這類聊天機器人根據預定義的關鍵詞和規則來回應用戶的輸入。
- 特點： 不具備學習能力，無法處理超出規則範圍的問題。
- 範例： 客服網站上的自動回覆機器人，回答基本的常見問題。
中等複雜度的 Agent
智慧家居助理（Smart Home Assistant）
- 描述： 控制家用設備，如燈光、溫度、安全系統，根據用戶設定或感知到的環境變化調整。
- 特點： 能夠感知環境並執行基本決策。
- 範例： 能自動調節照明和溫度的智慧家居系統。
較複雜的 Agent
智能交易代理（Intelligent Trading Agent）
- 描述： 在金融市場中，自動進行交易決策和執行。
- 特點： 使用機器學習和數據分析來預測市場走勢，具有較高的自主性。
- 範例： 高頻交易算法、自動化投資平台的交易機器人。
AI Agent 和 AI Assistant 比較
相較於 AI Assistant，AI Agent 更強調自主性，具備自主決策和行動的能力，能夠在無需人類干預的情況下完成特定目標。
- AI Agent：
- 自動駕駛汽車：能夠自主感知周圍環境（如道路、行人、交通標誌）、自主決策行駛路線和速度，並採取行動控制車輛，實現安全駕駛。
- 機器人：如配送機器人，自主導航、避開障礙，完成物品配送任務。
- AI Assistant：
- 語音助理：如 Siri、Google Assistant，依據使用者的語音指令提供資訊、執行任務，但不具備自主決策能力。
- 聊天機器人：在使用者提問時提供回答，但不會自主發起對話或行動。
什麼時候該用 AI Agent，什麼時候該用 AI Assistant
簡單來說，你要讓 AI 幫你 “自動做完” 某件事，就使用 AI Agent
如果只是要 “獲得資訊”、“尋求幫助” 而不期待他自己行動，就不用
使用 AI Agent 的情況：
- 需要自主決策和行動的任務、處理動態和複雜環境、多代理協作任務
- 描述： 當任務需要係統自主感知環境、進行決策並採取行動，且無需人類持續幹預時，應選擇 AI Agent。
- 範例： • 自動駕駛汽車： 能夠自主導航、避障和遵守交通規則。 • 自主無人機： 在複雜環境中執行偵察或救援任務。 • 工業自動化機器人： 在生產線上自主完成組裝、檢測等工作。
使用 AI Assistant 的情況：
- 不複雜的人機互動的任務
- 描述： 當任務需要理解使用者意圖、與使用者溝通並提供協助時，AI Assistant 較為適合。
- 範例：
- 語音助理： 如 Siri、Google Assistant，回答問題、執行指令。
- 客戶服務聊天機器人： 回答使用者諮詢，解決常見問題。
總結
- 選擇 AI Agent 的場景：
- 任務需要自主性，系統能夠在沒有人類幹預的情況下完成目標。
- 需要在複雜、多變的環境中即時感知和行動。
- 任務涉及多智能體協作，需要自主溝通和協調。
- 系統需要學習和適應，並根據環境或資料調整策略。
- 選擇 AI Assistant 的場景：
- 需要人機交互，理解並回應使用者的需求。
- 任務是輔助使用者完成特定工作或取得資訊。
- 旨在提升使用者體驗，提供便利的服務與支援。
- 需要情感交流，提供同理心與支持。
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