超越生成式人工智慧
人工智慧的變革潛力在於其自主運作的能力，創造出可以在無需人類監督的情況下智能行動的系統。這種「代理人工智慧」的願景如今正逐漸在各種企業應用中走向實現。
根據Red Dragon AI CEO Sam Witteveen的說法，未來一年半內，將有兩個關鍵趨勢重塑我們對人工智慧能力的理解：
1. 無處不在的代理：將出現嵌入式人工智慧的傳統軟體工具替代方案，使用者將通過自然語言而非複雜的介面或程式語言進行互動。
2. 代理的基本組件：新一代工具和框架將促進定制人工智慧代理的建立，幫助企業在其運營中實施人工智慧驅動的策略。
本文是系列文章的首次推出，將深入探討代理人工智慧的意涵，這是各行各業企業在人工智慧採用上的下一個進化階段。在接下來的幾周中，我們將分析代理人工智慧對未來組織職能的影響，包括網路安全、IT管理、銷售和行銷，以及不斷演變的倫理和監管環境。
自從ChatGPT推出以來，各行各業的企業紛紛迅速將生成式人工智慧整合進其產品中，涵蓋從影像合成到客戶服務增強的應用。公司報告顯示顯著的投資回報，根據Google Cloud的研究，70%的組織從至少一個人工智慧用例中受益。根據McKinsey的預測，生成式人工智慧的潛在增長驚人，可能為各行各業帶來2.6兆到4.4兆美元的價值，並可能減少員工的工作負擔50%-70%。
一波新的創新浪潮——代理人工智慧——承諾超越聊天機器人和內容創作者的能力。這將從根本上改變企業運營，透過能自主監控事件、做出決策和執行行動的應用程序來實現。範例包括實時檢測網路安全威脅的嵌入式代理和生成超個性化行銷活動的人工智慧。這一變化不僅是一場技術演進，更是一場具有深遠影響的真正範式轉變，對企業和社會都將產生深遠影響。
代理人工智慧的定義：生成式人工智慧與傳統自動化的融合
代理人工智慧將傳統自動化與現代大型語言模型（LLMs）相結合，利用後者模仿人類的決策、分析和創造過程。雖然自動化系統的概念並不新鮮——例如恆溫器自動調整溫度——但代理人工智慧在此基礎上進一步發展，結合了自我監控和自我修復技術，如Docker、Kubernetes和Terraform。這些系統簡化IT操作，使使用者能夠定義期望的結果，而無需執行複雜的命令序列。
儘管優勢明顯，傳統自動化仍需熟練工程師通過程式碼操作工具，限制了可及性。代理人工智慧則通過兩個主要方式克服這些障礙：互動不再局限於受過訓練的開發者，靜態腳本將被針對特定情境生成的LLM代碼取代。
在這個框架中，智能AI代理可以接收以自然語言描述的廣泛目標，經過評估和規劃的過程，類似於人類的問題解決。此外，AI代理還能與外部工具互動，查詢數據或發起除簡單請求外的現實行動。
例如，在金融領域，AI代理可以持續監控市場，並根據即時數據分析自動執行交易。這樣的系統能比任何人更有效地處理大量信息，提高運營效率、降低風險並改善決策。
代理人工智慧系統的關鍵特性：
- 生成：代理系統利用LLMs不僅生成輸出，而是作為複雜工作流的一部分，模擬人類推理。
- 工具調用：它們可以調用特定工具或API查詢數據並觸發事件，根據LLM推理進行指導。
- 發現：這些系統從多種來源獲取現實數據，自主決定執行任務所需的信息。
- 執行：AI代理可以在無需人類干預的情況下執行通訊或交易等行動。
- 自主性：這些系統能持續運作，監控狀況並在需要時自動行動而無需外部命令。
- 規劃：它們能優先處理和管理子任務，以實現整體目標。
- 組合：代理系統能將多種組件整合為針對特定問題的連貫回應。
- 記憶：它們建立內部知識表示，通過保留和利用過去行動的信息來促進自主運作。
- 反思：代理系統可以評估其輸出，並進行反覆迭代，直至達到最佳結果。
轉型企業
代理人工智慧的影響廣泛而多元，要求組織迅速適應。隨著技術的不斷進化，挑戰依然存在，尤其是在LLM方面，它們可能產生不正確的輸出或操作不當。然而，持續的實驗和創新應能改善設計和整合。像Langraph、Autogen和CrewAI等流行框架正在為企業探索代理人工智慧的潛能鋪路。
以下是代理人工智慧影響的一些即時範例：
銷售：代理人工智慧正在革命性改變銷售流程，通過自動化潛在客戶管理等過程。像Conversica和Relevance AI等工具部署AI助手，負責互動潛在客戶、進行資格審核並引導其通過銷售漏斗，最大化參與度，增加合格銷售機會。
行銷：像Netcore的Co-Marketer AI和Salesforce的Agentforce等工具正在重新定義客戶互動，提供超個性化的行銷。這些平台使品牌能夠在各個管道中提供定制內容，根據用戶行為動態調整，優化客戶旅程。
網路安全：像Darktrace和Vectra AI等公司正在利用代理人工智慧監控網絡流量，自動對威脅做出反應，增強實時防禦能力。
IT運營：像Qovery等平台通過使用AI代理自動化IT基礎設施管理，負責應用部署、資源優化和停機管理，幾乎不需要人類干預。
未來展望
隨著AI代理的持續發展，提升企業效率、敏捷性和速度的能力將持續增長。然而，實施代理人工智慧需要謹慎考慮和定制，因為這些系統需要根據不同領域的具體要求進行調整。
本系列將進一步探討企業如何開發這些技術、可用於實施的工具，以及哪些行業最有可能從代理人工智慧的興起中受益。我們將檢視行業如何重塑，包括行銷、銷售、網路安全和客戶服務，並將之與確保負責任的人工智慧治理的新興監管框架相結合。敬請期待關於AI驅動商業未來的深入見解。
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