代理式 AI (Agentic AI) 是人工智慧 (AI) 的一種進階形式，使用自主式 AI「代理」(agent) 來執行複雜的工作，不需人為監督。
目錄
代理式 AI 的深入定義
代理式 AI 與傳統 AI 的差異
傳統的 AI 模型大致上只能遵從人類使用者所給予的提示或其他指示，但代理式 AI 卻能自主採取行動。因此它能在未收到提示而且幾乎沒有人類監視或督導的情況下，做出決策、解決困難問題、與其他 AI 代理合作、執行工作，並從過去的互動經驗當中學習。
隨著代理式 AI 不斷演進並且日益普遍，這項技術有可能徹底改變許多產業：從金融、製造、醫療，到客戶服務、軟體程式設計以及網路資安等等。
代理式 AI 如何運作？
代理式 AI 系統通常包含以下五大層面：
1. 感知：代理式 AI 會利用感測器、開放和專屬資料庫、應用程式開發介面 (API) 以及其他資訊來源來蒐集大量資料並學習其所在環境。
2. 推理：接下來，它會分析資料來找出模式、了解使用者的要求是什麼，並且找出最佳的行動計劃。
3. 決策：根據這些模式，代理式 AI 會利用演算法來做出決策、預測可能的結果，並制定策略來達成目標。
4. 採取行動：這套系統會透過一系列動作來執行策略並完成工作，例如產生文字內容或回覆客戶查詢。
5. 從經驗中學習：最後，代理式 AI 還能自我評估其目標達成狀況，藉此改善未來的效率與準確度。
代理式 AI 能帶來什麼效益？
相較於傳統 AI，代理式 AI 可帶來諸多效益，包括：
- 自行挑選其執行工作時所需的工具。
- 串連多種工作流程來提升效率與速度。
- 主動挑選適當的工具來完成工作。
- 減少人員監督的必要，提高生產力。
- 可長期保持情境與狀態。
- 存在機率性的新奇解決方法，而非只有固定的回應。
使用代理式 AI 有哪些風險和挑戰？
隨著代理式 AI 越來越普及，有幾項關鍵的問題和挑戰是企業必須謹記的。
比方說，如同所有 LLM 一樣，用來建構代理式 AI 模型的資料也可能存在著缺陷、錯誤或偏見，而這可能影響 AI 的回應方式或限制了 AI 的成效。此外，在開發或使用 AI 時也需要保護私密、敏感和機密的資訊，以確保符合所有法律與規範，包括通用資料保護法 (GDPR)。
安全機制不足的 AI 代理，很可能在執行工作時逾越應有的界線，進而帶來非預期的後果。例如，股票交易 AI 代理為了替客戶帶來最大的利潤，很可能使用或推薦一些危險或違法的作法。有些 AI 代理還會重複或強化他們在推理、規劃或與客戶互動時曾經犯過的錯誤。
要解決這些挑戰，企業必須確定自己使用的代理式 AI 是開放、符合道德且透明的，同時連結的是適當的工具。企業必須提供明確而謹慎的指示，並盡可能包含更多的情境。此外，也應確保其 AI 防護與 AI 網路資安措施嚴密、主動且隨時保持更新。
代理式 AI 的真實應用範例
代理式 AI 已廣泛應用於各種產業，包括：
代理式 AI 的未來是什麼樣貌？
隨著代理式 AI 越來越聰明、適應力和自主性越來越強，我們幾乎可確定它在我們未來的日常生活當中勢必比今日更加無所不在。
代理式 AI 在推理、學習以及與其他技術無縫整合方面的創新，無疑將加快它在各種產業的普及速度，讓一般人和企業都更有效率、更具生產力。
此外，代理式 AI 也可能帶來勞動市場的巨大轉變，AI 將負責打理之前由人類處理的日常工作，而人類將扮演需要更多創意、批判性思考以及人機協作的新角色。
如何開始使用代理式 AI？
想要開始使用代理式 AI 的企業，首先應找出其核心目標，優先投資在能盡速實現這些目標的 AI 應用上。
企業應尋找一些可適應、演進、擴充的代理式 AI 解決方案，以善用這項最新的工具來完成其典型的工作。此外，也應持續提供支援和訓練來協助員工更有效地與 AI 代理合作，充分發揮代理式 AI 的全部效益。
哪裡可以取得網路資安代理式 AI 的相關協助？
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