人工智慧的世界可能令人眼花撩乱，新术语和技术以惊人的速度出现。在这些新技术中，AI 代理引起了相当大的关注，这是有充分理由的。许多公司已经开始利用 AI 来自动化任务并提高生产力。AI 代理是技术转型的下一个突破。
我们可以将 AI 代理视为与工业革命期间的蒸汽机处于同一层级。正如蒸汽机提供能量来驱动机械，从而实现前所未有的机械工作，革命化了各个行业，AI 代理提供的不仅仅是机械化的自动化。它们提供的智力和决策能力可以增强人类智慧，帮助商业领导者以新的方式解决问题。
那么，AI 代理究竟是什么？它们与更传统且更知名的 AI 聊天机器人和虚拟助手有何不同？
我们的目标是揭开 AI 代理的神秘面纱，并探索它们与其他类似技术（如 AI 聊天机器人和 AI 驱动的虚拟助手）之间的关系。了解这些细微差别可以帮助你判断为什么实施自主 AI 代理对你的组织是有意义的，以及在准备过程中应采取哪些步骤。
AI 代理是什么？
AI 代理是配备特定工具的大型语言模型（LLM），可以担任特定角色并自主做出决策。它们也被称为代理系统或复合 AI 系统，因为它们在无需人类干预的情况下做出合理的决策。
虽然有些人将聊天机器人称为 AI 代理，或将两者的术语交替使用，但它们并不相同。虽然 AI 代理是基于角色的，但它们不是聊天机器人，后者缺乏决策能力、自主性和解决问题的技能，这些特征才定义了 AI 代理。
AI 代理根据预定协议运作，而不是像传统**AI 工具（如 ChatGPT）**那样仅对用户提示作出反应。虽然它们可以从简单的基于规则的系统到复杂的机器学习模型不等，但所有 AI 代理都有四个共同特征：
- 自主性。
- 可扩展性或整合外部数据和能力的能力。
- 解决问题的能力。
- 专业化——或从头到尾执行特定任务的能力。
这可能让你质疑：ChatGPT 是 AI 代理吗？
不是。虽然它具有某些 AI 代理的特征，比如回答问题、生成文本和帮助解决问题的能力，但它缺乏真正的自主性。ChatGPT 不会独立做出决策或超出生成文本回应的范畴。此外，它无法使用 AI 代理所能使用的工具，不会从互动中学习或更新其知识。它是基于固定的数据集进行训练的，直到其最后更新为止，这意味着你互动的版本有一个明确的知识截止点，标志着它的训练时间。最后，与 AI 代理不同，开发者创建 ChatGPT 是为了专注于语言任务，而无法像代理那样与世界互动。
现在我们已经定义了这些技术，让我们探讨它们的比较以及它们在 AI 生态系统中的位置。
AI 代理与其他 AI 工具的比较
AI 驱动的聊天机器人：简单来说，根据 Salesforce 的定义， AI 聊天机器人 是“模拟人类与最终用户进行对话的软体。”与传统的非 AI 聊天机器人不同，AI 聊天机器人使用 自然语言处理 （NLP）来理解用户输入并生成回应。它们通常针对特定任务或领域设计，并可以从简单的基于规则的系统到更复杂的 AI 驱动模型不等。
**虚拟助手：苹果的 Siri、微软的 Cortana 和亚马逊的 Alexa 都是 AI 驱动的虚拟助手 **的例子。它们根据命令或问题为用户执行任务，通常在回应中结合了聊天机器人和代理的元素。然而，与聊天机器人不同，虚拟助手提供跨多个领域的广泛功能。
就复杂性和能力而言，简单的基于规则的聊天机器人在左侧，完全自主的 AI 代理在右侧，而虚拟助手和 AI 驱动的聊天机器人则位于二者之间——具体取决于其复杂程度。
简单的聊天机器人根据预定规则提供静态回应。更高级的 AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手能够从互动中学习以改善其回应。然而，最灵活的 AI 代理则设计为不断学习和演变，根据新信息和经验调整其行为。
随着这些工具的可扩展性、适应性和多样性，它们在科技圈中引起的轰动并不奇怪。但是，所有的讨论和兴奋仅仅是炒作，还是 AI 代理是 AI 驱动商业工具的下一个重大创新？
AI 代理的热议是什么？
AI 代理不仅是自主的解决问题的奇迹，还将技术的飞跃带到前沿。增强的处理能力、情感智力以及持续的学习和适应能力都助长了这些工具的热度。
**开发者正在构建 AI 代理，以理解情感线索并做出相应反应，并持续学习和适应。**例如：
- ChemCrow 是一种化学代理，能够利用化学数据库来计划和执行复杂的合成。它已经被用来创造一种新的杀虫剂，开发多种环保化学催化剂，以及发现可能在科学领域中具有多种应用的新化合物。
- OS-Copilot 使得创建能够与各种操作系统组件互动的数位助手成为可能，以提供多种计算任务的支持。
- D-Bot 使用语言模型从持续的数据库维护任务中学习，并提供有关诊断问题和数据库性能优化的建议，随着经验的增长其能力也在提高。
这些仅是一些早期开始探索 AI 代理系统的公司的例子。消费者今天也可以使用这些工具，例如 DoNotPay，帮助他们“与大公司对抗，保护隐私，寻找隐藏的资金，并打击官僚主义。”这个代理帮助消费者上诉停车罚单，自动取消免费试用，终止共享产权，变更邮寄地址，以及执行许多其他他们可能无法投入时间或精力独自完成的任务。
另一个现实世界的 AI 代理示例
考虑一下我们帮助简化复杂流程以提高时间和准确性的蓬勃发展的医疗保健初创公司。这家公司专注于先进的药物管理和个性化病人护理，利用尖端的 AI 和数据分析来服务全国不断扩大的医疗机构网络。
**该公司处理着大量敏感信息，格式多样，从病人记录和临床笔记到处方详情和其他医疗文档。**这些文件存储在不同系统中，根据不同分类进行管理，对于需要筛选并找到所需信息以管理处方的工作人员来说，这构成了挑战。
他们的团队需要通过每份文件来管理持续的处方，这是一个既耗时又容易出现人为错误的过程。
我们构建了一个基于 LLM 的 AI 代理，能够根据上下文理解查找内容，这样手动劳动减少了82%，准确率则提高到近100%。其核心是一个设计用来解析和提取各种医院出院记录中的重要人口数据的 LLM。
这种 AI 驱动的代理方法利用了** 增强检索生成 **（RAG）以及先进的提示工程技术，熟练地导航不同格式和复杂细节的出院记录。
**对于之前提出的问题：AI 代理既值得炒作，也是企业 AI 的下一个重大创新。**随着 AI 代理的不断演变，企业必须保持领先地位。
我的公司会受益于 AI 代理吗？
也许。很可能。虽然很容易说：“是的，我们来做这个 AI 代理的事情吧！”但实施起来就难多了。
并非每家公司都在利用 AI 代理的原因很简单。这并不容易。
毫不误解，尽管 AI 代理提供了巨大的潜力，但仍然存在需要面对的风险，例如与实施 ChatGPT 和其他 AI 相关的风险。在考虑 你的方法 时，必须平衡经济、社会、伦理和其他影响。
成功将 AI 代理整合到你的组织中，将要求你的技术和领导团队：
- 进行彻底的组织评估，检查当前运作和未来目标。
- 制定全面的 AI 策略，将代理技术纳入其中，并使其与更广泛的商业目标对齐。
- 设立明确、可衡量的目标和绩效指标，专门针对 AI 代理的部署。
- 解决关键的基础设施挑战，包括数据管理、安全协议和合规性。
- 评估和升级现有技术系统，以确保它们能够支持和整合 AI 代理框架。
- 组建一个拥有 AI 技术专业知识的多元化团队，重点放在拥有大型语言模型及其应用知识的人员上。
- 在团队内部定义清晰的角色和责任，以管理 AI 代理的开发、部署和维护。
- 制定持续学习和适应的计划，因为 AI 代理的能力迅速演变。
结论：AI 的未来就在眼前
变革性 AI 的未来是 AI 代理，通过提前准备，你的公司可以为使用这项技术做好准备，获得竞争优势，并在时机成熟时推动商业流程中的创新。
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