代理AI與AI代理：技術深入潛水

人工智能已從簡單的基於規則的系統演變為執行複雜任務的複雜自主實體。在這種情況下通常出現的兩個術語是 人工智能代理 和 代理AI。儘管它們似乎可以互換，但它們代表了構建智能係統的不同方法。本文對AI代理和代理AI之間的差異進行了技術分析，探討了他們的定義，體系結構，現實世界中的示例以及在多機構系統和人類AI協作中的角色。

定義和基本概念

AI代理：
AI代理是一個自主軟件實體，可以感知其環境，做出決策並採取行動實現特定目標。 AI代理在其核心上遵循一個簡單的循環： 感官→決定→ACT。代理通過傳感器或數據流接收輸入，使用決策邏輯（可以是基於規則的或學習的）處理此信息，並通過執行器或API輸出操作。示例範圍從提供客戶支持的聊天機器人到解釋傳感器數據的自動駕駛汽車和導航道路。這些代理通常具有固定的範圍 – 人類定義了他們的高級目標，並且代理確定了該邊界內的最佳行動。

代理AI：
另一方面，Agesic AI是指AI系統具有更高程度的自主性和適應性的新範式。代理AI旨在自主計劃，執行多步驟任務並不斷從反饋中學習。與通常遵循預定或靜態政策的傳統AI代理不同，代理AI系統可以將復雜的目標分解為子任務，調用外部工具並實時調整其策略。例如，負責“構建網站”的代理AI可以自主生成代碼，設計圖形，運行測試甚至部署網站 – 所有這些都以最少的人為乾預。雖然每個代理AI都是AI代理，但並非每個AI代理都表現出定義代理AI的動態，目標驅動的行為。

關鍵的技術區別

自主和目標執行

傳統的AI代理在其自主權水平上有所不同。許多人在狹窄，預定義的範圍內運行，需要人類投入以進行更複雜的決策。代理AI通過強調廣泛的自主權來推動這一邊界。這些系統可以解釋高級目標並設計一系列實現目標的行動。代理AI並不是一個簡單的一步響應，而是不斷迭代其決策，並在收集新的數據和反饋時調整計劃。

適應性和學習

許多AI代理都使用兩階段方法進行培訓：離線訓練階段，然後是靜態部署階段。一些代理商可能會使用加強學習隨著時間的推移更新其政策，但是這種學習通常與實時操作隔離。相比之下，代理AI系統是自適應的。他們結合了連續的學習循環，其中使用來自環境的反饋來即時調整策略。這種動態學習能力使代理AI可以處理意外的變化並隨著時間的推移而改善，而無需明確的再培訓會議。

決策和推理

傳統的AI代理通常依靠固定的決策政策或從輸入到行動的一步映射。在許多情況下，他們缺乏明確的推理過程，可以解釋或證明其行為合理。但是，代理AI系統結合了先進的推理技術，例如經過思考的計劃。這些系統可以產生內部敘述，將復雜的任務分解為可管理的子任務，評估潛在策略並選擇最佳的行動方案。這種迭代的多步推理方法使代理AI能夠解決複雜的新型問題，並具有更簡單的代理所缺乏的靈活性。

架構和基礎技術

AI代理體系結構

AI代理的核心是由感知，決策和行動組成的循環。該體系結構通常是模塊化的：

• 洞察力： 傳感器或數據輸入接口收集信息。
• 決策模塊： 處理輸入的代理商的“大腦”，通常使用基於規則的系統，決策樹或學習的政策。
• 執行者： 在環境中執行操作的組件或API。

許多AI代理人都是使用支持強化學習或基於規則的決策制定的框架設計的。例如，在機器人技術中，代理可能會集成傳感器數據（來自相機或激光鏡頭），通過神經網絡進行處理，並相應地控制電動機。

代理AI架構

代理AI通過合併幾個高級組件來建立基礎代理體系結構：

• 認知編排： 通常是一種高級語言模型，可以解釋目標，有關任務的原因併計劃一系列行動。
• 動態工具使用： 代理可以自主調用外部工具或API（例如，數據庫，搜索引擎，代碼解釋器）作為解決問題的過程的一部分。
• 內存和上下文： 與簡單的代理不同，代理系統保持對以前的交互的記憶，使它們可以參考過去的數據並提高長期任務的一致性。
• 規劃和元問題： Agesic AI可以生成多步計劃，並在情況發生變化的情況下即時調整它們，通常使用來自經過思考鏈推理的技術。
• 多代理編排： 某些代理系統旨在與其他專門的子代理產生或協調，從而劃分任務並提高效率。

開發人員正在使用Langchain和語義內核等框架來構建這些高級系統，結合了大型語言模型，強化學習和工具集成的優勢。

現實世界應用

機器人和自動駕駛汽車

在機器人技術中，在機器真空吸塵器或倉庫機器人等系統中可以看到傳統的AI代理。這些代理遵循一組預定義的規則，以導航和執行任務。但是，代理AI系統通過允許機器人實時適應不斷變化的環境來進一步採用機器人技術。考慮一輛自動駕駛汽車，不僅遵循交通規則，而且還從環境中學習 – 調整道路狀況，在出現意外障礙時重新計算路線，甚至與其他車輛進行協調。這種自主性和適應性水平是對代理AI的明確證明。

財務和交易

在金融中，AI代理用於算法交易。交易機器人可以根據市場數據中的預定信號或模式執行交易。但是，代理AI交易系統可以根據實時新聞，經濟指標甚至社交媒體情緒自主調整其策略。通過不斷學習和調整其政策，代理商交易代理可以比傳統的交易更具動態地進行投資組合管理和風險評估。

衛生保健

醫療保健的傳統AI代理包括管理患者查詢或監視生命體徵的虛擬助手。但是，代理AI系統有可能改變個性化的醫療保健。例如，Agentic Healthcare AI可以通過不斷監視可穿戴設備的健康數據，調整藥物劑量，調度測試並在檢測到異常時警告醫療保健專業人員來管理患者的治療計劃。這種系統不僅可以自動執行常規任務，而且還從患者數據中學習以提供越來越個性化的護理。

軟件開發和IT操作

在軟件開發中，像編碼助手（例如GitHub Copilot）這樣的AI代理提供了實時代碼建議。代理AI可以通過自主從高級規格，調試問題和部署應用程序中自主生成整個代碼庫來進一步採取這種情況。在IT操作中，代理AI代理可以監視系統指標，檢測異常，並自動啟動糾正措施，例如擴展資源或回滾有問題的部署。這種主動的方法可以增強系統的可靠性並降低停機時間。

多代理系統和人類協作

多代理系統

在多代理系統中，幾個AI代理（扮演特定角色）可以解決複雜的任務。傳統的多代理系統具有固定的角色和通信協議。相比之下，代理AI系統可以動態產生和協調多個子代理，每個子代理都可以解決較大任務的一部分。這種動態的編排使得解決問題的更靈活，響應和可擴展的方法，從而在復雜的環境中快速適應。

人類合作

傳統上，AI代理被視為執行命令任務的工具。但是，Agesic AI將自己定位為能夠自主決策的合作夥伴，同時仍在人類的監督下。例如，在業務環境中，代理AI可以處理常規的操作任務，例如調度，數據分析和報告，同時允許人類主管專注於戰略決策。 AI解釋其推理和根據反饋的適應能力進一步增強了協作環境中的信任和可用性。

結論

儘管AI代理和代理AI都共享自主系統的核心概念，但它們的差異很大。 AI代理通常在固定範圍內執行預定義的任務，通常沒有廣泛的實時學習或多步推理。相比之下，Agesic AI是為高度自主權，適應性和復雜問題解決的設計而設計的。通過結合動態工具的使用，內存和高級推理的體系結構，Agesic AI系統有望徹底改變行業 – 從自動駕駛汽車和資金到醫療保健和軟件開發。