代理式 AI 与生成式 AI

此外，自主式 AI 通过利用由大型语言模型 (LLM )、机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 组成的数字生态系统，将自主能力提升到了新的水平，从而能够代表用户或其他系统执行自主任务。备受关注的生成式 AI 模型是 ChatGPT。尽管这款产品具有与自主式 AI 类似的创造能力，但两者并不相同。

代理式 AI 专注于决策而不是创建实际的新内容，并且不仅仅依赖于人类的提示，也不需要人类的监督。早期的代理式 AI 示例包括自动驾驶汽车、虚拟助理和具有任务导向目标的副驾驶系统。生成式 AI 和代理式 AI 工具为个人和组织带来了巨大的生产力优点。区分这两个术语以及他们各自如何推动创新和决策非常重要。

深入探讨代理式 AI 和生成式 AI 之间的差异，首先要明确两者的定义。

生成式 AI 是一种人工智能，能够根据用户的提示或请求创建原创内容，例如文本、图像、视频、音频或软件代码。生成式 AI 依赖于名为深度学习的机器学习模型（模拟人脑学习和决策过程的算法）以及机器人流程自动化 (RPA) 等其他技术。

这些模型的工作原理是识别大量数据中的模式和关系并对其进行编码，然后使用这些信息来理解用户的自然语言请求或问题。然后，这些模型可以根据实时训练的数据生成高质量的文本、图像和其他内容。

智能体型 AI 描述的是能够自主做出决策和行动的 AI 系统，能够在有限的监督下追求复杂目标。它将大型语言模型 (LLM) 的灵活特征与传统编程的准确性结合在一起。这种类型的 AI 通过使用自然语言处理 (NLP)、机器学习、强化学习和知识表示等技术自主采取行动以实现目标。这是一种 AI 驱动的主动方法，而生成式 AI 则是对用户输入做出反应。智能体型 AI 可以适应不同或变化的情况，可以根据情况做出决策。它用于各种可以从独立操作中受益的应用中，例如机器人、复杂分析和虚拟助理。

智能体型 AI 和生成式 AI 各有目标和独特的属性，这使得它们各具特色。

• 内容创作：生成式 AI 的优势在于内容生成。AI 模型可以创建连贯的文本，如论文和对复杂问题的解答。AI 应用程序（例如 OpenAI 的 ChatGPT）可以生成答案、编写列表，并在用户输入提示时提供建议。使用生成式 AI 解决方案来生成代码可以简化软件开发，并使不同技能水平的开发人员都能更轻松地编写代码。

• 数据分析：生成式 AI 可以分析大量数据，并通过分析来发现模式和趋势。生成式 AI 模型可以简化复杂的工作流，尤其是在供应链方面，并驱动更好的客户体验。

• 适应性： 生成式 AI 可以根据从用户那里收到的输入来调整其输出。如果用户向模型提供具体的反馈，输出结果就会朝着用户所寻求的方向转变，进而优化输出内容。

• 个性化：生成式 AI 技术可以根据用户的输入提出个性化的建议和体验。例如，零售行业已经为客户提供了高度个性化的体验，这要归功于生成式 AI 技术，这些技术可以帮助他们了解客户偏好的每个细节。

• 决策制定：由于这些 AI 系统具备预先设定的计划和目标，他们可以在无需人类输入或仅需极少量人类输入的情况下评估局势并确定前进路径。

• 问题解决：代理式 AI 使用四步法来解决问题，即感知、推理、行动和学习。这四个步骤从让 AI 智能体收集和处理数据开始。随后，LLM 充当编排器，分析感知到的数据以了解局势。然后，它再与通过反馈不断改进和学习的外部工具整合。

• 自主：自主行为定义了智能体型 AI。它独特的学习和自主操作能力使其成为一种很有前途的技术，适合那些寻求简化工作流、让机器以最少的人为干预下执行复杂任务的组织。

• 交互性： 由于其主动性，代理式 AI 可以与外部环境交互并收集数据，以进行实时调整。其中一个例子是自动驾驶汽车，它必须不断分析周围环境并做出安全、准确的驾驶决策。

• 规划： 代理式 AI 模型可以处理复杂的场景，并执行多步策略，以实现特定目标。

区分代理式 AI 和 AI 智能体非常重要。本质上，代理式 AI 是框架；而 AI 智能体则是该框架内的构建块。

代理式 AI 是在有限监督下解决问题的更广泛概念，而 AI 智能体则是该系统中负责处理任务和流程的特定组件，具有一定的自主性。这一模型正在改变人类与 AI 交互的方式。代理式 AI 系统能够理解用户的目标或愿景，并利用所提供的信息来解决问题。

举个例子，想象一个智能家居，其中智能体型 AI 管理和运行整个能源消耗系统。这是在通过使用实时数据和用户偏好来协调单个 AI 智能体（如智能恒温器、照明甚至家电）来实现的。智能体有个人目标和任务，并在智能体型 AI 框架内协同工作，以实现房主的能源目标。

生成式 AI 有很多用例，但代理式 AI 的许多应用仍处于实验阶段。在客户服务、医疗安全、工作流程管理和金融风险管理等职能领域，代理式 AI 的潜在用例正在涌现。

企业正在利用生成式 AI 来制作大量经过 SEO 优化的内容，例如有助于吸引自然流量的博客和着陆页。例如，数字营销机构可以使用生成式 AI 工具为其客户创建高质量、经过关键字优化的博客文章或网页，以便在搜索引擎上获得更高的排名。

当人类销售团队的主要目标是寻找和开发销售线索时，他们通常会陷入管理任务的泥潭。销售团队现在早已通过聊天机器人和虚拟助理，将生成式 AI 应用于实际场景中。AI 技术可以承担销售团队的特定任务，推动团队优化，并协助开展潜在客户开发工作。

可用的生成式 AI 能力可以帮助组织根据市场调研、趋势和用户偏好来创造新的产品概念或设计。这反过来可能会加快产品开发周期。例如，一家时装公司利用生成式 AI 设计新的服装系列，并根据消费者的输入和市场数据分析生成设计。

生成式 AI 可以帮助公司自动生成客户服务咨询的回复。这些工具能够实时为常见问题提供答案并解决难题。以电子商务企业为例，它可以在聊天机器人中使用生成式 AI 来处理许多任务，例如查询订单状态、退款请求以及物流问题。

传统的客户聊天机器人模型由于技术的预编程性质而存在局限性，有时需要人工干预。而自主智能体则不同，其模型可以快速了解客户的意图和情绪，并采取措施解决问题。

因此，这些自主系统可以对情况进行预测评估，帮助确保客户与企业之间的互动更加顺畅。当今世界，客户体验极为重要，因为企业都在寻求提高客户留存率和增强客户忠诚度。具体来说，代理式 AI可以通过收集、清理和格式化组织的数据来自动完成繁琐的任务。这些系统可以减轻人类员工的负担，让他们能够腾出手来做更多有影响力的项目和任务。

人工智能技术已经在医疗保健领域得到应用，包括诊断、患者护理和简化行政任务等方面。由于患者数据和隐私问题，网络安全是医疗保健领域使用的任何 AI 工具都至关重要的特性。这种担忧也延续到了新兴的代理式 AI 工具中。

一个潜在用例来自 Propeller Health，该公司正在将代理式 AI 整合到其智能吸入器技术中。这款智能设备正在从患者那里收集有关药物使用情况的实时数据，以及 空气质量等外部因素的数据。该设备会在必要时提醒医疗保健提供方并跟踪患者的行为模式。

代理式 AI 可以自主管理业务流程，并处理复杂的任务，例如重新订购物资和优化供应链运营。它可以自动化内部工作流，使人类员工的工作更加轻松，无需他们进行实际干预。

例如，物流公司可能会使用代理式 AI 系统，根据实时交通状况和运输优先顺序自动调整配送路线和时间表。代理式 AI 的可扩展性和增强的处理能力也使其成为物流行业一个上佳的用例。

智能体型 AI 可以通过分析市场趋势和财务数据来自主决策投资和信用风险，从而帮助行业实现客户目标并实时优化结果。金融机构希望保护客户的投资，同时做出明智的战略决策以获得更高的回报。

代理式 AI 可以通过自主行动并根据实时经济、社会和政治事件调整策略来改进这些实践。一个示例是一家金融科技公司使用代理式 AI 来监控市场波动，并自动调整投资组合配置。

• 生成式 AI 增强型应用程序：目前正向将生成式 AI 增强型应用程序整合到各种软件和平台中的方向转变。这种整合使用户体验更加个性化，并提供了智能功能。

• 用于模型训练的合成数据：AI 生成的合成数据将用于训练那些难以获取或成本高昂的真实世界数据的模型。合成数据的使用可以提高机器人、自动驾驶和金融等行业的 AI 训练水平。

• 深度伪造技术：虽然有点娱乐性，但生成式 AI 利用 AI 发明了一种看似真实的超逼真图像或视频。它已经并正在引发有关错误信息的道德担忧。

• 内容个性化：零售的一个流行趋势就是个性化。营销团队正在根据生成式 AI 数据分析来调整内容和活动以满足个人偏好。

• 金融服务行业：智能体型 AI 有可能通过分析市场数据和加快交易执行速度彻底改变交易策略。智能体型 AI 的扩展范围是一个显著的优点，因为智能体型 AI 可以被设计用来广泛搜索网络。智能体能够检索更新并获取实时信息。

• 机器人：亚马逊仓库等场所已开始在订单履行中心使用机器人，以简化仓库自动化和制造流程。智能体型 AI 可以处理复杂任务，并独立运行以执行特定任务。

• 城市规划：城市规划中的代理式 AI 系统可以分析所有类型的数据集，例如实时交通数据和摄像传感器的数据，以帮助规划者做出明智的决策。代理式 AI的直观性有可能减轻团队制作演示幻灯片或表格的工作时间。

• 人力资源：用于人力资源的智能体型 AI 可以帮助组织超越生成式 AI 的能力，提供自主决策和动态员工支持。AI 智能体可以自动化日常工作并为员工提供个性化的响应，让人力资源专业人员有时间处理更具战略性的优先事项。