Agentic AI：人工智慧的下一步是什麼

什麼是 Agentic AI？它將如何使用？

在過去的幾年裡，生成人工智慧一直是個流行詞。但現在，隨著科技的進步，一種新的進化已經到來：代理人工智慧。

那麼什麼是代理人工智慧，它與產生人工智慧有何不同？

生成式人工智慧，例如 ChatGPT 或 DALL-E，是一種可以根據使用者的提示或請求創建原創內容（例如文字、圖片、視訊、音訊或軟體程式碼）的人工智慧。

相較之下，代理人工智慧專注於做出決策，並不完全依賴人類的提示，也不需要人類的直接監督。本質上，生成式人工智慧需要提示，但代理式人工智慧可以自主做出決策並採取行動。

根據Gartner的研究，到 2028 年，33% 的企業軟體應用程式將包含代理 AI，而 2024 年這一比例還不到 1%。 Gartner 表示，這項成長意味著 15% 的日常工作決策可以自主做出。

人工智慧代理旨在在受控或預先定義的環境中執行特定任務。這些系統是基於規則，專注於重複的、明確的任務。想想客戶服務機器人或自動調度助理。

另一方面，代理人工智慧是指獨立行動並在決策過程中表現出自主性的系統。這些人工智慧模型可以感知環境、分析資料、做出決策並隨著時間的推移進行調整。例如，自動駕駛汽車利用代理人工智慧分析周圍環境，做出安全且準確的駕駛決策。

目前，人工智慧的作用仍受到一定限制。然而，公司正在創新和開發代理人工智慧技術，以實現更大的靈活性和適應性。我們已經提到了自動駕駛汽車。 Agentic AI 也可以用於：

Agentic AI 可以協助管理業務流程並獨立處理複雜任務，無需手動幹預。例如，物流公司可以使用代理人工智慧根據即時交通狀況自動調整運輸路線。

人工智慧代理商或聊天機器人可以透過預先定義的答案來幫助客戶，但這種限制往往迫使客戶將問題回報給人工代表。相較之下，代理 AI 模型可以更好地理解客戶的情緒和意圖，從而提出解決問題的步驟，讓代表們能夠處理更具策略性的任務。

由於代理 AI 模型能夠處理大量資料，因此它們可以快速識別模式、識別異常值並做出決策。例如，醫療保健提供者可以利用代理 AI 來監測患者的習慣、藥物和病史，以發現潛在的健康問題。

代理 AI 模型通常遵循四個步驟來解決問題：

與所有人工智慧實現一樣，向代理人工智慧的演變也面臨著自身的挑戰：

安全漏洞。隨著人工智慧模型的不斷發展，安全性將成為一個永遠存在的問題。 Agentic AI 可能會為進階網路攻擊打開大門，包括智慧惡意軟體、提示注入和惡意 AI 代理程式。
有限的人工智慧監督。特別是由於代理人工智慧系統可以自主運行，強大的資料治理框架對於指導人工智慧模型和確保符合法規遵循和道德考慮的負責任的資料管理至關重要。
缺乏適合人工智慧的資料。為了自主運行，代理人工智慧需要處理大量資料。資料是所有人工智慧（包括代理人工智慧）的基礎。

為了利用代理 AI，必須為 AI 使用做好資料準備，其中包括消除資料孤島、整合不同的資料集或確保資料策略面向未來。根據谷歌最近的一項調查，只有44% 的受訪者對其組織的資料品質有信心。

那麼，如何讓您的資料為代理 AI 提供動力呢？閱讀此部落格，了解解鎖 AI 成功的關鍵。

Forrester 指出，90% 的企業預計代理商 AI 將在未來五年內顯著影響他們的競爭優勢。德勤的一項調查進一步證實了這一點，顯示使用人工智慧進行策略決策的公司在收入成長和創新方面表現優於同行，平均市佔率成長了 15%。

但為了真正獲得代理 AI 的好處，您需要開始製定策略，為代理 AI 準備資料、基礎設施和團隊。代理人工智慧的潛力幾乎還沒有被觸及，但如果您的組織沒有配備這些模型，您就無法獲得收益。

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