Day 19 生成式 AI 的進階應用，AI 代理 (Agents)

16th鐵人賽

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AI 代理是一種能夠自主執行任務的系統或程式，它可以根據使用者或其他系統的需求設計工作流程，並利用現有工具完成任務。這些 AI 代理不僅限於自然語言處理功能，還包括制定決策、解決問題與外部環境互動等多種能力。

AI 代理跟傳統的 AI 模型不同，它們有更高的自主性和靈活性，能夠進行推理和決策，並在任務執行過程中不斷學習和改進。

AI 代理的原理

目前 AI 代理的核心是大型語言模型，這些模型能夠理解並回應使用者的輸入，並根據需要使用外部工具來取得最新資訊、優化工作流程和建立子任務，來達成複雜的目標。其工作流程通常分為三個階段

目標初始化與規劃
雖然 AI 代理在決策過程中具有自主性，但它們需要由人類定義目標和環境。AI 代理會根據使用者設定的目標和工具進行任務分解。對於簡單任務，AI 代理可以在沒有詳細規劃的情況下進行反復反思和改進。
工具調用與推理
在面對複雜目標時，AI 代理可能缺乏足夠的知識來處理所有子任務，它們會使用外部工具或其他 AI 代理來取得需要的資訊。這使得 AI 代理能夠不斷更新其知識庫，並在每次執行中重新評估。
學習與反思
AI 代理使用回饋機制來改進其回覆的準確性，並隨著時間調整以適應使用者的需求。這種持續學習和反思的能力，使 AI 代理在面對新的挑戰時能夠更加靈活地應對。

AI 代理廣泛應用於各種領域，從簡單的客戶服務到複雜的工業自動化，無所不在。

增強客戶體驗
AI 代理可嵌入到網站和應用程式中，作為虛擬助理來提升客戶體驗。它們能夠提供即時的問題解答、模擬面試等服務。
醫療保健
在醫療領域，AI 代理能夠協助處理如急診病人的治療計劃和藥物管理等複雜任務，節省醫療專業人員的時間和精力，將其精力集中於更緊急的任務上。
緊急應對
在自然災害發生時，AI 代理可以使用深度學習演算法來搜尋社交媒體上需要救援的使用者資訊，並找出這些使用者的位置，協助救援單位更快速地救助更多人。