「這不是科幻情節，而是 AI Agent 正在實現的未來！」AI Agent 以自主決策與任務執行力，成為繼生成式 AI 後的科技焦點。它不僅能協助處理重複性工作，更能快速學習、靈活應變，適應環境變化及理解複雜指令，進而提升生產力。
巴克萊報告預測，AI代理的廣泛應用將在2025-2026年到來，它能夠自主完成任務，減少人為干預。身為 AI 從業者，我認為這不僅是效率提升，更是工作模式的轉變，讓我們能更專注於創造性與策略性思考。準備好迎接這場由 AI Agent 引領的智慧革命了嗎？
解鎖 AI Agent：從概念到核心特點
那麼，究竟什麼是 AI Agent？它不僅僅是個被動接收指令的工具，而是一種能感知周圍環境，並自主決策、採取行動的智慧夥伴。AI Agent 模仿生物架構，具備自主理解、感知、規劃、記憶和使用工具的能力，進而能與環境互動、自動完成任務、學習和適應。
AI Agent 的最大特點：
- 自主決策 (Autonomous)：擺脫束縛，無需人工干預，自主判斷並執行任務。
- 環境感知 (Perception)：多感官全方位掌握環境資訊，精準理解複雜情境。
- 智慧規劃 (Planning)：根據目標拆解任務，高效制定執行方案，達成最佳成果。
- 自我進化 (Self-Improving)：從每次互動中學習，不斷優化自身能力，越用越聰明。
AI Agent 的運作涉及多個相互協作的模組，使其能夠感知環境、做出決策並執行動作。以下整合了多種觀點，呈現 AI Agent 的核心架構：
- 感知 (Perception)：負責接收和處理來自環境的資訊，例如文字、圖像、聲音等。
- 規劃 (Planning)：負責分析情境、拆解任務、制定計劃，通常由大型語言模型(LLM) 驅動執行流程。
- 行動 (Action)：負責將計劃轉化為實際行動，高效與環境互動協作。
- 記憶 (Memory)：負責儲存長期與短期資訊，並利用過往經驗提升後續智能表現。
以下為簡易參考圖：
AI Agent 參考架構圖
用個簡易的方式說明，例如在餐廳情境中，AI Agent 就像服務生的角色。
服務生先觀察到一對約二、三十歲的情侶（1.Perception），判斷適合的餐點並計算如何推薦最高單價組合（2.Planning）。接著，他翻開菜單介紹情人套餐並分享餐點特色（3.Action）。點餐後，他根據過往經驗詢問是否加點銷售量高的紅酒（4.Memory）。
所以為什麼大家都說AI Agent的到來，會真正取代人類的工作。不過也不用過度恐慌，畢竟開發一個AI Agent及持續維運成本過高，並不會比人工來的便宜，暫時能取代的也只有大量且重複性質高的工作，整體換算投入的成本才會划算！
接下來看看框架跟普遍開發流程，你就知道複雜度有多高了～
精選 AI Agent 開源框架：構建智能體的基石
AI Agent 主流開源框架
作為一名 PM，我在使用 AI Agent 框架時發現 LangChain 的模組化設計和多語言支持對於快速開發和集成非常有幫助。AutoGen 的多智能體協作功能則在複雜任務中展現出色。當然我不是所有框架都有使用過，如果有更好的開發框架，也歡迎大家跟我分享～
當然，AI Agent的組成重點不只有框架的選擇，專案的每個環節都很重要！
以下為基礎開發流程：
- 定義任務：明確 AI Agent 需要完成的任務和目標。
- 選擇框架：根據任務需求和技術能力，選擇合適的 AI Agent 框架。
- 設計架構：設計 AI Agent 的核心組成，包括感知模組、規劃、記憶和執行模組。
- 整合工具：整合各種外部工具和服務，擴展 AI Agent 的能力。
- 訓練與評估：使用大量數據訓練 AI Agent，並評估其性能。
- 部署與監控：將 AI Agent 部署到實際應用環境中，並持續監控其運行狀態。
AI Agent 的未來之路：挑戰與機遇並存
AI Agent 的發展面臨多重挑戰，尤其是在信任、安全和法律層面。其中，資料外洩是主要風險之一，全球資料外洩事件在過去五年增長了近70%。此外，AI Agent 的運作需要大量資源，包括計算能力和資料。然而，目前AI技術的發展面臨著資源匱乏的問題，尤其是優質訓練資料的缺乏。例如，OpenAI曾使用自家的Whisper轉錄100萬個小時的YouTube影片作為訓練資料，顯示出對高品質資料的迫切需求。
AI Agent 的運作也對環境產生了影響，例如需要大量水資源來冷卻運算設施。微軟的AI系統每年消耗約17億加侖的水，相當於2500座奧運規模游泳池的水量。這些挑戰凸顯了企業在AI應用中需要謹慎評估資源，並致力於提高效率和可持續性。
在未來，AI Agent 將繼續朝向多代理協作和自主學習的方向發展。企業之間的資源共享和合作將至關重要，以避免資源浪費，並確保 AI Agent 的負責任應用。制定合適的治理框架是接下來的挑戰之一，需要解決資源匱乏和環境影響等問題。作為 AI 產業的一員，我對未來的發展充滿期待，希望未來的發展能考量人們的需求和環境，共同創造一個更加可持續的 AI 生態系統！
