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2025 iThome 鐵人賽

DAY 2
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前言

前一篇已經大致介紹我接下來的計畫行動OwO
話不多說,接下來來看看:什麼是 AI Agent?


AI Agent 的定義

  • AI Agent(人工智慧代理人):是一種能「自主感知、思考、決策與行動」的智慧系統。它的角色,就像一個能幫你完成任務的虛擬助理,而不只是單純回答問題的聊天機器人。

    • 並能在少量人類監督下完成:
      理解需求 → 規劃步驟 → 使用工具 → 執行任務 → 產生結果
  • 與傳統 ChatGPT 的差異

    • ChatGPT:你問 → 它答(單回合被動互動)。
    • AI Agent:你下達任務 → 它會規劃步驟、調用工具、執行任務,直到完成。

換句話說,ChatGPT 像顧問,而 AI Agent 更像助理。顧問給你答案,而助理則會替你把事情辦妥。


Model 和 Agent 的差異

特徵 LLM 模型(Model) AI Agent(代理人)
功能定位 生成文字、回答問題 執行任務、達成目標
互動方式 單回合被動問答 多步驟、主動規劃、持續決策
智慧程度 語言理解與生成能力 語言理解 + 推理 + 任務規劃 + 工具調用
自主性 無法自動執行任務 可以自主感知、思考、決策與行動
任務完成方式 給出建議或答案 從目標到結果,全程自主完成
依賴人類指令 每次互動都需要明確輸入 只需提供目標或需求,Agent 自主規劃流程

AI Agent 的核心特性

參考一些文章後,總結 AI Agent 的特性:

  1. 自主性 (Autonomy):能獨立推理與執行。
  2. 工具使用 (Tool Use):可調用外部 API、資料庫或應用程式。
  3. 規劃能力 (Planning):將任務拆解成步驟並安排流程。
  4. 記憶能力 (Memory):保留上下文與歷史互動,避免「金魚記憶」。
  5. 反思能力 (Reflection):能檢查錯誤並修正,提升可靠度。

生活中的應用案例

  • 智慧助理(Siri、Google Assistant):設定提醒、播放音樂。
  • 客服機器人:查訂單、退貨流程自動化。
  • 自動交易系統:偵測市場訊號並下單。
  • 企業應用:報表生成、跨部門協作、自動化文件處理。

為什麼 AI Agent 是趨勢?

  1. 從回答到執行:突破聊天機器人只能回應的限制。
  2. 效率提升:自動化繁瑣工作,節省人力。
  3. 多工具協作:API + 系統整合 → 真正智慧工作流。
  4. 生態系發展:未來會進化為 Agent 生態系,多 Agent 協作像「虛擬團隊」。

結束廢話

應該對 AI Agent 沒有那陌生了吧?>_<
大家可以想想有沒有更多 AI Agent 生活中的應用案例~

那我們下一篇見!(❤️´艸`❤️)
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