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代理AI是AI發展的新前沿 原創

發布于 2025-2-26 07:52
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代理人工智能可以利用多個代理的集體智能,來自動化決策過程,徹底改變行業,并推動產業的轉型。

2022年11月30日,OpenAI通過發布ChatGPT,普及了生成式人工智能(GenAI),也引發了一場對于AI的追捧。最近,代理人工智能(Agentic AI)已悄然的興起,它雖然沒有遇到同樣的炒作,但是很可能會徹底改變不同行業,并推動產業的轉型。

什么是代理AI?

有人認為代理AI屬于人工智能發展??五層級??中的第三層級,即:夾在作為第一層級的對話和第二層級的推理之間。而創新和組織性AI則屬于第四層級和第五層級。如果說生成式人工智能夠改變的是我們創建內容的方式,那么代理AI則會通過多個代理的自主學習、適應和決策能力,來自動化復雜的任務處理,進而加速和自動化各項決策,以及問題的解決。

究其核心,代理AI實際上體現了在特定的環境中,執行與接收反饋的能力,這也正是代理的基本屬性。通過利用大語言模型(LLM)作為強大的推理引擎,以及使用API向現有工具發送命令,代理AI可以在試驗和錯誤中不斷學習,并執行各項操作。

傳統的強化學習往往是從零開始,并沒有事先的知識或推理能力。與此不同的是,代理AI憑借其固有的推理能力,可以繞過大部分廣泛學習的層級。當任務變得復雜時,多個LLM可以作為專業的代理,在角色扮演中動態進行合作,以增強推理,并做出更準確的決策。

通常,代理人工智能的長期影響會比生成式人工智能的長期影響更廣泛、更有意義。而兩者結合在一起,所創建的復雜系統,則具有巨大的效率表現、精確的信息解析能力、以及更智能的決策潛力。通常,企業可以使用代理AI做出快速且可審計的決策,然后利用其LLM向合作伙伴、利益相關者、以及員工進行有效地解釋,并傳達決策的結果。

代理AI將無處不在

代理AI通過在各種應用程序中自主決策和采取行動,來改變業務的運營方式。代理AI不僅僅是一個重復性任務的自動化工具,而且能夠為創新和創造力開辟新的途徑。通過由代理AI承擔的各項運營任務,企業員工能夠更加專注于解決戰略性問題、推動創新、以及提供卓越的客戶體驗。作為一個典型例子,CodeVista Liby FPT是一個AI驅動的平臺,在將軟件開發的生產力提高了48%的同時,它能夠提供智能化的代碼建議,識別不同的模式,并強化編程的標準,從而使得開發人員能夠更智能地工作,以及更快地交付成果。畢竟,代理AI對于大量數據集的實時處理,提供了比任何人類團隊更快的可操作見解。它能夠以無與倫比的精度,去優化定價策略、庫存管理、供應鏈物流、以及面向客戶的互動等關鍵功能。

目前看來,這種影響在各行各業已經產生了顯著影響。例如,FPT最近與德國一家化學品制造商合作,創建了多代理解決方案,為其業務中的多個流程實現了自動化。其中包括:

  • 代理AI通過自動化的方式,每天處理1000多份IT請求單據,進而大幅縮短了堆積與響應時間。
  • 代理AI也改變了其供應鏈管理。它們將采購訂單的響應時間,從幾周縮短到了幾分鐘。
  • 代理AI還簡化了入職和其他人力資源管理任務的流程,并支持數據檢索和處理,進而加快了審批和回復的時間。

此類多代理AI解決方案也幫助一家總部位于日本的跨國公司,開展自動化數據分析,提取可操作的見解,并通過自動語言翻譯,實現了無縫的跨文化交流,并推動了戰略增長,同時給出了明智的決策。

在安全領域,代理AI的變革能力也加持了后端運營,并成為一條關鍵的防線。它能夠檢測風險,即時響應,并通過自動化恢復來保護數據,并最大限度地減少停機時間。在實踐中,它為企業預測了潛在故障,降低了維護成本,提高了正常運行時間,并延長了可作為行業參考的資產壽命。可以說,代理AI正在將企業重塑得更智能、更快捷、且更具有魯棒性。

代理AI的下一個層級

展望下個層級,代理AI將通過交換數據、增強人類智能、以及自動化那些日益復雜的任務,來徹底改變數字領域。最終,它將在數字環境中表現出色,利用其推理能力,來處理各項復雜的操作。而隨著時間的推移,代理AI將逐漸過渡到物理世界,使機器人能夠做出合理的判斷,并確保能在復雜的物理環境中有效地運行。

與生成式AI類似,代理人工智能將面臨一個嚴峻的業務采用方面的挑戰,即:其部署并非免費。特別是那些早期采用者,往往需要在構建必要的基礎設施和培訓模型方面,投入大筆費用。目前看來,支持代理AI的基礎設施將向著如下兩個方向發展:

一方面,它將不斷擴大規模,通過消耗大量的GPU資源,來管理廣泛的計算和數據處理任務。

另一方面,它將變得更加專業化和高效,使具有特定領域知識的精益模型,能夠在較小的設備上運行。

此類低級硬件優化,包括為代理AI的獨特計算需求,而設計的AI專用硅。其對于加速AI的開發,以及實現大規模部署,都是至關重要的。此外,內存技術和互連的進步,也將支持代理AI系統應對大量的數據處理和通信需求,以確保提供跨不同平臺的最佳性能。因此,學習算法、感知和硬件等方面的技術進步、以及促進有效的人際AI協作,都將加持代理AI的技能增強和持續學習。

代理AI正在通過人工智能的五個層級迅速發展,并具備及時行為的潛力。而隨著人工智能系統變得日益復雜,它們可能會表現出意想不到的行為。這勢必會引起人們對于控制和安全的擔憂。制定相應的應急預案也變得勢在必行??梢?,在安全領域,建立對代理AI的信任基礎,離不開其本身穩固的網絡安全性、透明度(即,可解釋的AI,而非僅僅是專家知曉AI在做什么)、人工監督實踐、以及用戶數據賦權等關鍵性因素。當然,我們可以通過排定優先級,來負責任地、合乎道德地進一步開發、利用代理AI的力量。

小結

代理AI還有很長的路要走,我們需要通過新的技術來磨平其粗糙的邊緣,同時改進代理AI需要解決的,諸如緩解偏見、透明度和隱私等老生常談的道德問題。也許相比“代理AI能夠做什么?”我們需要更關心的問題是“它不能做什么?”事實上,與常規AI一樣,它不太具備人類的同理心、創造力、身體靈活度,也不適合基于復雜道德判斷的任務。不過,隨著技術的迭代,基于代理AI的此類應用程序克服此類困難也將只是時間問題。

最后,當我們探索代理AI的潛力和挑戰時,必須承認這是一個快速發展的領域,有許多未知的因素。而隨著AI的指數級進步,我們可能會遇到未曾預見的道德困境和社會影響。與任何新的和快速發展的技術一樣,我們需要全面觀察新出現的各種問題和機會,進而及時采取行動。

譯者介紹

陳峻(Julian Chen),51CTO社區編輯,具有十多年的IT項目實施經驗,善于對內外部資源與風險實施管控,專注傳播網絡與信息安全知識與經驗。

原標題:??Agentic AI: The Next Frontier of AI Power??,作者:Dr. Phong Nguyen

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