也可以用聽的來瞭解這篇文章喔!
大家好,我是阿峰老師。各位有沒有發現,這幾年 AI 的發展簡直跟搭火箭一樣快!而且我可以大膽預言,2025 年 AI 發展的關鍵字只有一個,那就是 Agent(代理人)!
沒錯,過去那種單純比拼誰家模型厲害的時代已經過去了。當然,我不是說大模型不重要了,它們的能力在 2025 年肯定還會繼續提升,但如果只抱著模型不放,那肯定搶不下市場。
大家可以回頭看看:
這幾家公司的動作是不是都很像,都是指向同一個方向,也就是「模型即應用」。
而這個應用指的就是Agent。
現在的 AI,已經從「資訊引擎」走向「任務引擎」的轉捩點。就像當初網際網路的發展一樣,從 Yahoo、Google 這些入口網站,到淘寶、抖音,每一次的變革,都是在做資訊的重新組織和應用,而 AI 也是一樣的道理。
說到 Agent,很多人可能聽過「智慧體」這個詞,但我必須說,這種說法太虛無飄渺了!在我看來,Agent 最核心的概念就是「任務引擎」。它跟過去我們熟悉的 AI 有什麼不同呢?
以前的 AI 比較像是「被動」的角色,你問它問題,它才會給你答案。但 Agent 不一樣,它可以主動幫你「完成任務」!
這樣講你可能還是有點霧煞煞,我直接舉個例子。
大家過去都依賴網路找資料,從最早以前的入口網站,到後來的電商平台,一直到現在的短影音,每一次的典範轉移,其實都是在做資訊的整合和應用。而 AI 也是一樣,大模型讓 AI 可以處理更龐大的資訊,而 Agent 則是在這個基礎上,更進一步地去應用這些資訊。
說穿了,從 GPT-3.5 開始,AI 發展的第一階段,就是大模型引領的「資訊引擎」時代,這個階段的 AI 比過去任何的網路和行動網路產品都還要強大。
而從 2025 年開始,我們會進入到 Agent 引領的「任務引擎」時代。
而且我要強調,Agent 跟大模型不是互斥的,反而是相輔相成的。沒有強大的大模型,就沒有辦法實現真正的「任務引擎」。
好,既然 Agent 這麼厲害,那未來的 AI Agent 到底會長什麼樣子呢?很多人可能會以為,像 ChatGPT 這樣的聊天機器人就是 Agent 的未來,那你就大錯特錯了!
在我看來,ChatGPT 這類型的產品,只是最最最初階的 Agent,甚至很有可能會被淘汰掉。為什麼呢?因為它們都受限於一個關鍵問題,那就是「缺乏背景資訊」。
我舉個例子你就懂了。
今天老闆交代你一個任務,如果你沒有搞清楚前因後果、沒有掌握老闆的預期,那你能力再強也沒用,對吧?
Agent 也是一樣的道理,就算它生成能力很強,但如果沒有足夠的「上下文」和「背景資訊」,它也沒辦法真正理解並完成任務。
我們常常在講的「自然語言交互」,很有可能只適合一小部分的人。那些限制我們去使用ChatGPT這類產品的一大堆前置條件,就是因為一般人根本想不明白也說不明白。看看現在這些產品的數據,每天有多少的活躍使用者,每天使用了幾次,就很能反映出這個問題。
所以,問題來了,到底誰能解決「上下文」和「背景資訊」這個問題呢?
答案很明顯,就是那些握有大量用戶數據的公司,例如 Google、Apple、Meta 等等。
你想想看,如果 Google 瀏覽器跟 Gemini 徹底打通,它本來就知道你平常的瀏覽紀錄、你的書籤,這些資料就是非常寶貴的「背景資訊」,可以讓 AI 更了解你的需求,進而提供你真正想要的服務。
而這也是為什麼我說,像 ChatGPT 這樣的聊天機器人,只是最最初級的 Agent,而且很可能會被淘汰的原因。
OpenAI 現在的領先只是階段性的領先,就像當年的「移動門網」一樣,後來又有誰記得它呢?
接下來,我想跟大家聊聊 Agent 的兩種發展階段。
第一個階段,我們稱之為「人造 Agent」。
顧名思義,就是我們現在看到的,透過各種軟體、App 把 Agent「包裝」起來,讓它可以完成特定任務。
例如,Perplexity 可以幫你搜尋資料、Cursor 可以幫你寫程式等等。
但這個階段的 Agent 數量並不會太多,而且只是早期發展的樣貌,我估計到了2026年就會進入到第二個階段。
第二個階段,則是「自造 Agent」的時代。
這個階段的 Agent 將會無所不在!
因為每個人的需求都不同,AI 可以根據每個人的需求,「自動生成」對應的 Agent 來完成任務。
也就是說,不用像現在這樣,還需要透過各種軟體或 App 的外殼來「包裝」,AI 自己就能搞定一切。
想想看,當你的「上下文」和「背景資訊」都能被 AI 掌握,那些個人化的需求就能變成大大小小的任務,而 AI 就能夠自動去產生出對應的 Agent 來幫你處理。這才是我認為 AI 時代真正到來的樣子!
講了這麼多,到底這對我們有什麼影響呢?
特別是對於企業的中高階主管來說,你更應該思考,
如何利用 Agent 來提升企業的效率和競爭力?
有哪些現有的流程可以被 Agent 改造?
而對於想要學習 AI 的人來說,你應該要開始關注 Agent 的運作原理和發展趨勢,學習如何與 Agent 協作,並思考如何利用 Agent 來解決問題。
此外,你也要掌握與 Agent 相關的技術,例如如何設計 Agent、如何提供 Agent 所需的「上下文」等等。
總而言之,Agent 的時代已經來臨了!
現在就是開始學習、了解、應用 Agent 的最佳時機。
在「自造 Agent」的時代,企業和個人都要重新思考自己的定位和發展方向,也要思考該如何跟未來的 AI 互動。
各位,準備好迎接 AI Agent 的新時代了嗎?讓我們一起拭目以待吧!
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