簡介
《What Are AI Agents?》由 Benjamin Labaschin 撰寫，旨在解釋人工智慧代理（AI Agents）的概念、技術運作原理，以及它們如何運用在實際生活與工作的情境中。該書重點闡述了大型語言模型（LLMs）與 AI 代理的關係，並深入探討這些代理如何在文件問答、聊天機器人和程式碼輔助等領域提供解決方案。此外，作者也提出了AI代理的挑戰與未來可能的發展方向，包括基礎設施、法律倫理問題和市場的變化。
書籍評價
- 內容深度與實用性 本書清晰地定義並解釋了 AI 代理的基本概念，使讀者能快速掌握其核心功能。書中使用了具體的實例，例如如何使用文件問答代理來簡化工作流程、如何設計聊天機器人以解決動態問題，以及程式碼助理如何提升開發效率。對於新手讀者來說，這是入門 AI 代理技術的良好資源。
- 案例豐富與實踐導向 書中列舉了許多現實世界中的應用場景，如 Chainlit、HuggingFace Chat 和 GitHub Copilot 等實際工具，幫助讀者理解如何將 AI 技術應用於日常生活和工作。這些案例不僅說明了技術的潛力，也突出了其實際價值。
- 未來展望與批判性討論 本書不僅聚焦於技術的應用，還討論了 AI 代理在基礎設施、法律和倫理方面的挑戰，尤其是在數據隱私和偏見等問題上的可能影響。這種批判性視角為讀者提供了更全面的理解。
- 結構清晰，易於閱讀 該書的結構明確，分為定義與背景介紹、應用實例、工具教學以及未來趨勢等部分，對於不同需求的讀者而言都十分友好。
總結
這本書適合對人工智慧感興趣的技術專業人士以及希望了解 AI 代理基礎和實際應用的普通讀者。透過簡明的語言與實例，作者成功地將複雜的技術概念轉化為易懂的內容，是一本極具啟發性的作品。什麼是 AI Agents？
根據 Benjamin Labaschin 所著的《What Are AI Agents?》，AI Agents（人工智慧代理）是一種工具，設計目的是幫助使用者更高效或更有創意地完成工作流程。以下是 AI Agents 的定義及其主要特點：
- 基於大型語言模型（LLMs）： AI Agents 通常是「使用者界面（UI）包裝層」，圍繞大型語言模型運行（如 GPT-4）。 它們使得使用者能夠更容易地與這些模型互動，而不需要專業技術或花費大量時間建立自己的語言模型。
- 簡化互動： AI Agents 提供用戶友好的前端，減少了模型操作的技術性挑戰。例如，ChatGPT 是一種 AI Agent，它通過簡單的文本界面讓使用者與 GPT-4 模型互動。
- 功能多樣性： AI Agents 根據任務需求使用不同的 LLM，例如： 代碼輔助工具（如 GitHub Copilot）。 文檔問答工具。 聊天機器人代理（Chatbot Agents）。
- 運行方式類比汽車與引擎： 可以將 AI Agents 比作汽車，而 LLM 是其引擎。不同的任務會需要不同類型的引擎，例如專為代碼輔助設計的 LLM，與通用型 LLM 有所不同。
- 日益增長的重要性： AI Agents 的成功依賴於直觀的設計、針對特定任務的高效性，以及能讓普通用戶無需理解其內部運作的便捷性。
此書還討論了 AI Agents 的應用場景（如文檔問答代理、聊天代理和代碼輔助工具），以及未來的發展方向（如基礎設施改進、安全性及倫理挑戰）。
以下是《What Are AI Agents?》一書中有關 AI Agents 的應用場景及細節總結：
AI Agents 應用場景
- 文件問答代理（Document Q&A Agents） 用途：解決信息過載問題，快速從文件中提取關鍵信息。 場景描述： 新員工可使用文件問答代理來查詢入職文件中的關鍵資訊，如工作時間、IT細節等，避免手動翻閱大量文件。 工具範例：像 Chainlit 和 PandasAI，這些工具可通過自然語言界面進行查詢和篩選文件數據。
- 聊天機器人代理（Chatbot Agents） 用途：處理動態互動，執行如數據庫查詢、信息核實等多功能操作。 場景描述： 使用聊天機器人 BERTA 來驗證用戶信息並激活內部軟件權限。 適用場合：用於需要連接第三方系統（如數據庫、互聯網）的情境，例如客服支援或流程自動化。
- 程式碼助理代理（Code Assistant Agents） 用途：幫助開發者更高效地編寫程式碼，包括錯誤修正、自動補全和模板生成。 場景描述： 開發者可使用程式碼助理將 Python 程式碼翻譯為 Java，無需深入了解另一種語言。 工具範例：GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 等。
AI Agents 的關鍵細節
- 基於 LLM 的動力：AI Agents 本質是為 LLM（大型語言模型）提供友好接口，能針對特定任務進行優化。
- 模組化設計：類似於汽車引擎，AI Agents 的表現依賴其搭載的 LLM，例如針對編碼優化的模型用於程式碼助理代理。
- 簡化用戶操作：用戶無需了解 LLM 的內部運作即可使用代理完成複雜任務。
未來發展方向
- 增強型搜尋（Augmented Search）：搜尋技術將因 AI 的整合變得更高效。
- 產品整合與隔離：部分企業積極採用 AI 以提升市場競爭力，而一些企業選擇保持現狀。
- 基礎設施改進：運行 LLM 的成本高昂，但逐漸有更高效的本地化解決方案出現。
- 安全與道德挑戰：需重視資料隱私、模型倫理和法律監管。
本書深入探討了 AI Agents 的多樣化應用，從文件管理到程式設計，展示了其廣泛的實用性和未來潛力。
Chainlit 的應用場景
- 文件問答代理 (Document Q&A Agents)： 應用範圍：幫助用戶快速查詢和整理大量文檔中的信息，節省手動檢索的時間。 功能特性：用戶上傳文檔，Chainlit 會處理數據，允許用戶用自然語言詢問問題，並提供精準回答。 範例場景： 新員工入職時，可以使用該工具查詢公司政策和流程，而無需手動閱讀所有文檔。 用戶提供一本書或技術手冊的數據，並詢問特定章節或主題內容。
- 數據探索與過濾： 數據處理能力：Chainlit 與 PandasAI 相結合，可進行數據的篩選、彙總或可視化。 應用範例： 用戶可以指定特定的出版商（例如：O'Reilly Media），只查看相關書籍的數據。 根據書籍主題（例如數據科學或機器學習）進行分類查詢。
Chainlit 的實現細節
- 技術支持： Chainlit 作為用戶界面的交互層，與 PandasAI 等工具整合來進行數據處理和回答問題。 使用底層 LLM（大型語言模型）處理自然語言查詢，提升回答的準確性和相關性。
- 操作步驟： 用戶通過 Chainlit 的界面上傳文件，系統會自動提取文件中的信息，並顯示可用的數據列。 用戶通過自然語言提問，例如「顯示關於機器學習的書籍列表」或「篩選出某個出版商的書籍」，系統根據查詢返回結果。
- 實例演示： 在範例圖中，Chainlit 被用來處理和過濾與計算機科學書籍相關的數據，並精準回答與數據相關的問題。
- 擴展性： 用戶可以將 Chainlit 與其他 LLM 代理集成，用於多樣化的文檔和數據處理需求。 可調整工具以適應企業專屬需求，例如內部文件查詢或大規模數據分析。
這些應用場景表明，Chainlit 在處理大規模文本和數據查詢時具有高度實用性和效率，非常適合文檔管理、自動化數據分析等需求。
以下是建立 AI Agent 的詳細步驟，讓你可以在 ChatGPT 中打造屬於自己的智慧代理，適合新手朋友嘗試！
1. 明確目標：先搞清楚你想幹嘛！
先問自己：「這個 AI Agent 要幹啥？」
例如：
- 要它幫你寫小說？（文學小助理）
- 幫你管理日程？（生活秘書）
- 還是讓它專門吐槽你？（搞笑夥伴）
當目標清楚後，設計就會有方向。記住，不要讓它太全能，否則像是一個打雜的。
2. 建立框架：開工前準備一下！
你需要一個 ChatGPT 的 API 或 OpenAI 平台的帳號。具體步驟如下：
- 註冊 OpenAI 帳號：到 OpenAI 官網 註冊一個帳號。
- 獲取 API 金鑰：在個人帳戶設置中找到你的 API Key，這是一串看起來像外星文的東西，但它是你的入口鑰匙。
- 選擇工具：你可以選擇直接用 Python 或透過現成的整合平台（例如 No-code 工具）來開發。
3. 寫程式：讓 AI 動起來！
這裡提供簡單的 Python 程式範例（不用怕，超容易的！）：
先裝好工具：
pip install openai
然後寫個範例程式：
import openai
# 設定你的 API 金鑰
openai.api_key = "你的API金鑰"
# 定義 AI 的角色
def chat_with_ai(user_input):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一個幽默風趣的聊天機器人，可以幫助用戶解決問題，也偶爾講笑話。"},
{"role": "user", "content": user_input}
]
)
return response['choices'][0]['message']['content']
# 測試一下
while True:
user_input = input("你問：")
if user_input.lower() == "quit":
break
print("AI 回答：", chat_with_ai(user_input))
看懂了嗎？這段程式碼的關鍵在於：
- system 角色定義了 AI 的個性。
- user 是使用者輸入的問題。
- AI 會根據這些內容生成答案。
4. 微調 AI 的個性：讓它更像「自己」
你可以修改 system 角色的描述，讓 AI 更符合你的需求。
例子：
- 如果是學術助理，描述改成：「你是一個嚴謹且學術化的 AI，專注於提供研究幫助。」
- 如果是搞笑夥伴，描述改成：「你是一個非常幽默的 AI，擅長說冷笑話，讓對話更輕鬆。」
5. 部署 AI：讓它上線！
完成程式後，你可以：
- 本地運行：直接在自己的電腦上跑程式（適合初學者）。
- 雲端部署：將程式部署到像 Heroku、AWS 或其他平台上，讓其他人也能用。
6. 測試與改進：不斷優化！
跟你的 AI 聊聊，看看哪裡需要改進。如果它回答太無聊，就加點幽默；回答太敷衍，就加點知識。
7. 分享成果：拉朋友一起玩！
把 AI 分享給朋友，看看他們的反應。還可以繼續改進，把功能做得更全面。
重點提醒：
- 避免過於複雜：一開始不要想做太多功能，先專注在一兩個有趣的點上。
- 保持幽默：AI 是工具，但跟它聊天的過程也應該是愉快的！
