代理人工智能
定义
Agentic AI 是一种能够主动、自主地做出决策和执行任务的人工智能。
在有限的人工指导下，Agentic AI 能够理解用户的目标，并解读他们需要解决的问题的背景。该 AI 能够处理从简单到复杂的工作流程。人类只需设定目标并提供数据，其余部分则由 AI 代理处理。
什么是AI代理？
人工智能代理（有时也称为 LLM 代理）是一种使用人工智能代表用户完成任务的自主系统。
AI 助手可以协助你完成任务，而 AI 代理则会主动独立地处理任务。人类提供数据并设定目标，AI 代理则负责确定实现这些目标所需的步骤。
代理人工智能 (Agentic AI) 与生成人工智能 (Generative AI) 有何不同？
代理人工智能系统使用数据和背景来做出决策并完成任务以实现人类设定的目标。
生成式人工智能 (Generative AI) 是一种人工智能，它利用数据和人类提示来创建新内容，例如文本或图像。Agentic AI 利用生成能力来开发解决方案和创意。
Agentic AI 如何工作？
典型的AI聊天机器人和工具遵循预先定义的准则来响应用户输入。Agentic AI超越了标准AI功能，结合了自动化、法学硕士（LLM）和机器学习，创建了自主、主动的AI代理。
这些人工智能代理能够从数据、用户行为和经验中学习，同时适应不断变化的环境。由此，它们能够理解数据、做出决策，并独立于人类行动。
Agentic AI 的实际应用案例有哪些？
从个人助理到复杂的财务管理，Agentic AI 超越了 AI 的标准能力。以下是一些示例：
- 人力资源：人工智能代理可以针对员工关于福利或入职的问题提供个性化的回答。
- 工程：Agentic AI 无需等待人类员工报告问题，而是可以主动检测停电、设备故障和瓶颈。
- 客户服务：代表可以使用人工智能代理自动回答常见问题或快速查找客户信息来节省时间。
Agentic AI 和 AI 代理能带来哪些好处？
Agentic AI 的优势有望彻底改变我们的工作方式。具体方法如下：
- 更好的决策：人工智能代理可以分析复杂的数据集，以做出最明智的决策。
- 全天候访问：AI 代理不会在下午 24 点下班 Agentic AI 使组织对客户或员工具有高度可用性。
- 可扩展性：Agentic AI 具备极强的适应性。代理可以轻松承担新任务，帮助组织将业务拓展到新的领域。
Agentic AI 面临哪些风险和挑战？
由于人工智能代理自主运行，组织需要应对一些挑战：
- 问责机制模糊：如果人工智能代理批准了一笔不该批准的金融交易，该由谁来承担责任？开发者？组织？还是人工智能代理？
- 安全存在风险：人工智能代理处理敏感信息，如果没有得到适当的保护，它们很容易受到攻击。
- 监管复杂：AI代理技术复杂，需要持续监控，以确保其正确且合乎道德地运行。组织必须有效管理Agentic AI，才能从中获益。
AI 代理必须遵守组织的道德规范和目标。强大的安全措施、问责政策和管理框架对于 Agentic AI 的成功至关重要。
AI 代理和 Agentic AI 的下一步是什么？
以往的AI工具和助手都是基于规则的，这意味着它们需要依赖人类指令才能按需运行。未来，Agentic AI的自主性将为组织带来更多主动性。
随着越来越多的行业采用代理式 AI 实践，随着 AI 代理与运营紧密结合，组织将很快看到运营效益。有些组织可能从单个 AI 代理起步，而有些组织则逐步发展为由自主代理组成的企业生态系统。