AI Agent是一種基於人工智慧的自主系統，能夠在特定環境中執行任務、做出決策、與使用者交互，並在必要時調用其他工具或服務來完成複雜的操作。 ，AI Agent更具主動性和目標導向性，並且可以在動態的環境中自動執行任務。

AI Agent的核心特點

自主性（Autonomy）：

AI Agent具有自主決策的能力，能夠根據環境或使用者的輸入獨立採取行動，而不需要每一步都由使用者指導。找到合適的解決方案。

• 目標導向（Goal-Oriented）：

它們通常圍繞著特定目標而設計，例如完成任務、解答問題、優化流程等。

• 環境感知（Environment Awareness）：

AI Agent能夠感知和理解周圍環境的變化，並根據這些變化動態調整自己的行為。駕駛決策。

• 任務執行（Task Execution）：

AI Agent不僅能夠理解語言，還可以呼叫不同的API、執行腳本或與其他系統互動來完成複雜的任務。檢索資訊。

• 多模態交互作用（Multimodal Interaction）：

AI Agent可以支援多種形式的交互，如文字、語音、圖像等，並根據不同的輸入類型做出相應的回應 例如，智慧助理可以透過語音控製家用電器，或透過文字命令介面回答問題。

AI Agent的工作原理

• 感知（Perception）：

首先，AI Agent透過輸入資料（例如文字、語音或感測器資料）來獲取當前環境或狀態。

• 理解（Understanding）：

然後，它使用自然語言處理（NLP）、圖像識別或其他模型來理解用戶意圖和當前情境。 。
決策（Decision-Making）：

根據理解的內容，AI Agent制定一套符合其目標的行動計畫。

• 行動（Action）：

最後，AI Agent會執行對應的操作。
AI Agent的應用場景

AI代理可以幫助投資者分析市場趨勢、自動交易、或根據風險偏好自訂投資策略。
AI Agent與傳統AI的區別
互動性：AI Agent通常具有互動能力，可以在多輪對話中維持上下文，而傳統AI更局限於單次互動。
行動性：AI Agent可以主動執行任務，而不僅僅是提供建議或回答問題。
目標導向性：AI Agent更專注於完成特定任務，而傳統AI模型主要用於資訊處理和內容生成。
總的來說，AI Agent更接近「人工智慧代理人」的概念，它不僅可以理解使用者的意思，還可以主動採取行動，為使用者提供自動化、自動化的服務。