AI Agent是一種能夠感知環境，進行決策和執行動作的智慧實體 (軟體)，具備透過獨立思考，呼叫工具去完成特定目標的能力。　基於大語言模型的Agent不僅可以讓每個人都有增強能力的專屬助理，還將改變人機協同的模式，帶來更廣泛的人機融合：在此模式中，人類設定目標，然後AI獨立地承擔大部份工作，最後人類監督進程及評估最終結果。　如下圖所示：

 

 

　　生成式AI的到來使上圖右側的工作可由AI全權主導。　相對於判別式AI (傳統概念的AI) ─ 其作用可以說是僅對人類的決策過程進行模仿，生成式AI則在歸納分析已有的資料後，可再「創作」出新的內容； 它會自動對資料進行特徵擷取、辨識、決策和生成。　而在解決問題上獲得更好的效果。　因此AI Agent在產業上的應用：由研發、生產、供應鏈管理、行銷、客服、風控和安全上都將發揮大幅降本增效的突破。　它在一定程度上將會改變組織的應用方式，使其可以更快更好地解決問題； 站在消費者的角度，也會對廣大的用戶帶來更多的便利和選擇。　

 

以下係參考ChatGPT-01以及媒體報導：　

 

AI 代理的類型 (Types of AI Agents)：

 

1. 反應式代理 (Reactive Agents)

● 工作原理：它們根據預定義的規則對輸入做出反應，但不存儲過去的經驗。

● 局限性：它們無法適應或學習；它們只對特定條件做出反應。

● 示例：

– 根據溫度打開/關閉的恒溫器。

– IBM 的 Deep Blue (國際象棋 AI)：評估棋盤位置，但不從過去的比賽中“學習”。

 

2. 基於模型的代理 (Model-Based Agents)

● 工作原理：它們維護一個內部世界模型以做出更好的決策。

● 用例：在過去資訊相關的複雜環境中提供幫助。

● 示例：

– 自動駕駛汽車：它們繪製道路地圖、檢測物體並預測其他車輛的運動。

– 虛擬助手 (如 Siri、Alexa)：根據語言模型和過去的交互處理用戶請求。

 

3. 基於目標的代理 (Goal-Based Agents)

● 工作原理：它們不僅僅是做出反應，還會計畫行動以實現特定目標。

● 用例：需要解決難題、穿越迷宮或高效完成任務的人工智慧。

● 示例：

– Google 地圖：使用最短路徑演算法找到最佳路線。

– 機器人中的自動規劃系統：例如，火星探測器在崎嶇地形上決定路徑。

 

4. 基於效用的代理 (Utility-Based Agents)

● 工作原理：它們評估多種可能的操作並選擇效用 (收益) 最高的操作。

● 用例：需要在不確定的情況下優化決策的人工智慧。

● 示例：

– 推薦系統 (Netflix、YouTube、Amazon)：根據過去的行為和參與可能性推薦內容。

– 股票交易機器人：根據風險回報計算選擇交易。

 

5. 學習型代理 (Learning Agents)

● 工作原理：這些代理通過從資料中學習來提高性能。

● 用例：動態環境，適應是關鍵。

● 示例：

– ChatGPT：使用機器學習來改善響應。

– AlphaGo (谷歌的人工智慧)：通過強化學習學會擊敗人類圍棋冠軍。

 

人工智慧代理的實際應用 (Real-world Applications of AI Agents) ／領域示例 (Filed Examples)

醫療人工智慧診斷疾病 (IBM Watson)

金融欺詐檢測系統 (萬事達卡人工智慧)

電子商務個性化購物助手 (亞馬遜人工智慧)

安全人工智慧監控和異常檢測

機器人工業機器人 (Tesla、Boston Dynamics)

 

 

深入解析～以客服為例：

 

客服的 AI 代理類型

 

1. 聊天機器人 (基於規則和AI驅動)

● 工作原理：

– 基於規則的機器人使用預定義腳本來回應常見問題。

– AI 驅動的機器人 (如ChatGPT) 使用自然語言處理 (NLP) 來理解客戶查詢並提供動態回應。

● 示例：

– 銀行：AI 聊天機器人處理帳戶查詢、交易和詐欺警報。

– 電子商務：客戶支援機器人協助產品推薦、訂單追蹤和退貨。

 

2. 虛擬助手

● 工作原理：這些是處理多輪對話和執行任務的高級 AI 代理。

● 示例：

– Amazon Alexa 和 Google Assistant：説明使用者購物、預訂和客戶查詢。

– 銀行虛擬助理：例如 Erica (美國銀行)，可協助進行交易和帳戶管理。

 

3. 人工智慧驅動的IVR (互動式語音應答)

● 工作原理：人工智慧增強型IVR系統可以理解和處理自然語音，而不僅僅是回應鍵盤輸入。

● 示例：

– 電信公司：自動人工智慧語音系統可説明結算和排除故障。

– 醫療熱線：人工智慧協助安排預約並提供醫療指導。

 

4. 情緒分析和客戶回饋人工智慧

● 工作原理：人工智慧分析客戶消息、評論和回饋以檢測情緒 (例如沮喪、滿意)。

● 示例：

– 社交媒體監控：人工智慧檢測負面回饋並提醒人工代理。

– 電子商務平台：分析評論以改善客戶體驗。

 

5. 個性化客戶支援的人工智慧

● 工作原理：人工智慧跟蹤客戶互動並提供量身定制的建議。

● 示例：

– Netflix和Spotify：AI根據使用者行為推薦內容。

– 電子商務平台：AI根據流覽歷史推薦產品。

 

 

優勢：

 

24／7 (24小時，每週7天) 可用性AI代理無時無刻提供支援。

更快的回應時間通過即時回答查詢減少等待時間。

成本效率減少對大型客戶服務團隊的需求。

個性化AI記住過去的互動並定制回應。

可擴展性可以同時處理數千個查詢。

 

 

結語：

 

　　AI Agent可以實現員工與數位生產力的協作，直接帶來企業價值，其中包括改善客戶體驗／服務、提高開發人員生產力、實現差異化、競爭優勢等。　生成式AI的出現對所有行業的生產模式均進行了顛覆，並且從內容生成到流程再造，其中也蘊含了大量垂直行業機會。

 

 

鄭清和，2-10，2025

 

 

 

 

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