探討代理式人工智能(Agentic AI)的未來與應用｜蘇仲成
隨著全球科技的快速發展，人工智能（AI）逐漸成為驅動創新和企業轉型的核心技術之一。在眾多AI技術中，代理式人工智能（Agentic AI）因其自主性、目標導向性和多模態交互能力而脫穎而出，成為推動企業自動化和數字化轉型的關鍵。本文將深入探討代理式人工智能的概念、應用案例及其對行業的影響，旨在幫助讀者瞭解如何利用這一新興技術為企業創造價值。
文：Michael C.S. So（嶺南大學研究生院客席助理教授）
什麼是代理式人工智能？
代理式人工智能指的是具備自主決策能力並可執行特定目標的AI系統，這些系統能夠在有限或無需直接人工干預的情況下完成任務。代理式AI的核心特徵包括自主性、目標導向行為、環境互動能力和學習能力。這些AI代理能夠不斷學習和適應，優化決策並自動化業務流程。
代理式AI與傳統的規則型系統不同，它能夠根據環境的變化作出決策，並且能夠通過多代理協作來解決複雜問題，從而在多個領域發揮重要作用。例如，通過多代理和系統交互，代理式AI能夠整合語言理解、推理、規劃和決策等多方面能力，從而提高業務流程的效率和自動化水平。
代理式AI在行業中的應用案例
代理式AI的應用已經覆蓋了製造、醫療、金融、零售、物流、能源等多個領域。在製造業中，西門子公司運用代理式AI分析機器的感測器數據，預測設備的故障並提前進行維護，從而減少了20%的維護成本，並提高了15%的生產運行時間。在金融行業中，摩根大通的COiN平台利用代理式AI來分析法律文件，從而顯著減少了合規風險並提高了文檔分析的效率。
在醫療領域，Mayo Clinic將AI融入其放射診斷工作流程中，通過整合影像數據、患者病史和實驗室結果來提供綜合性見解，從而幫助放射科醫生更快、更準確地做出診斷。通過引入代理式AI，他們成功地將診斷時間縮短了30%，並降低了15%的不必要程序。
在零售方面，亞馬遜通過代理式AI分析用戶的瀏覽行為、購買記錄以及視覺偏好，從而生成個性化推薦，提高了顧客的滿意度和忠誠度。此外，代理式AI還能夠協調訂單履行等價值鏈中的各項任務，大幅提升購物體驗和銷售轉化率。
代理式AI的實際應用平台
目前，市場上有多個平台提供代理式人工智能服務，這些平台涵蓋了從編程輔助到企業應用開發等多個領域。
BetterYeah
BetterYeah 是國內領先的一站式 AI 智能體構建平台，集成多模態大模型和獨家知識庫 RAG 算法，支持工作流、數據庫及插件集成，全面增強 AI Agent 的能力。
主要功能：
• 零代碼開發：通過 Prompt 編排的方式，無需編程即可開發智能體。
• 多渠道接入： 支持通過 API 和 SDK 無縫接入企業微信、公众号、钉钉等渠道。
• 智能營銷： 助力企業低成本打造智能營銷解決方案。
應用示例：
企業可以利用 BetterYeah 平台快速構建客服智能體，通過接入企業微信，實現自動回覆客戶咨詢，提升客戶服務效率。
IBM watsonx
IBM 的 watsonx 平台提供企業級 AI 開發工具，支持訓練、驗證、調整和部署生成式 AI、基礎模型和機器學習功能，可用於構建 AI 代理。
主要功能：
• 模型訓練與部署：提供從模型訓練到部署的一站式解決方案。
• 多代理系統：支持多代理協作，解決複雜問題。
• 行業應用：涵蓋醫療、金融、應急響應等多個領域的 AI 代理應用。
應用示例：
在醫療領域，利用 watsonx 平台構建的 AI 代理可以協助醫生制定治療計劃，管理藥物流程，從而提高醫療服務質量。
Cognition
Cognition 專注於 AI Agents 的開發，旨在通過大模型技術驅動的智能體，實現高自動化的任務處理，釋放人力資源。
主要功能：
• 環境感知：智能體能夠感知環境變化，進行自主決策。
• 任務執行：根據決策結果，執行相應的動作。
• 記憶與學習：具備記憶功能，可通過學習提升任務處理能力。
應用示例：
在遊戲領域，Cognition 開發的 AI Agents 可以模擬人類玩家的行為，提高遊戲的智能化水平。
代理式AI的多模態發展
代理式AI的發展經歷了多個階段，最初為簡單的規則型系統，隨後引入了機器學習（ML）技術，使得AI能夠從數據中學習並不斷改進。到了2010年代，隨著多模態技術的出現，代理式AI能夠處理和整合來自多個來源的數據，例如文本、圖像和音頻。這種多模態能力使AI能夠更好地理解和與人類互動，從而解決更複雜的業務問題。
在2020年代，代理式AI進一步發展為具備人類般推理能力和高級自主性的系統，這些AI代理可以獨立操作，制定目標，並根據多方數據來作出最佳決策。這使得代理式AI在自動駕駛、即時客戶服務等應用場景中表現尤為突出。如今，代理式AI系統可以通過模擬人類的快速思考和深思熟慮的過程，實時處理信息並做出決策。
為什麼企業應關注代理式AI？
在瞬息萬變的科技浪潮中，今天錯過了AI的轉折點，明天就可能被競爭對手甩在後面。代理式AI帶來的優勢主要體現在效率、決策和客戶互動等方面。通過自動化日常任務和提供智能見解，代理式AI可以幫助企業節省時間、降低成本並提升整體生產力。
例如，在客服中心，傳統的規則型聊天機器人因回應有限而難以處理複雜問題，而代理式AI則具備高度上下文理解能力，可以追踪對話歷史，保證回應的一致性與連貫性，大大提升了客戶的參與度和滿意度。對於企業來說，代理式AI還能夠通過預測市場趨勢和客戶偏好，幫助企業主動調整策略，從而在競爭中保持優勢。
此外，代理式AI還能夠快速分析大量數據並提取可行見解，這些見解可以用於優化運營和提升客戶體驗。例如，在金融領域，AI可以分析市場數據來預測趨勢，從而指導投資策略並提高投資回報率；在零售行業，AI則可以通過預測需求來優化庫存管理。
未來展望與挑戰
儘管代理式AI擁有巨大的潛力，但企業在採用這一技術時仍面臨挑戰。首先，AI技術的集成需要企業具備足夠的數據和技術基礎設施。此外，確保代理式AI的應用符合道德標準、消除數據偏見以及保護個人隱私都是需要重視的問題。
根據普華永道的調查，有73%的中東地區首席執行官認為，生成式AI（GenAI）將在未來三年內顯著改變其公司創造、傳遞和捕捉價值的方式。預計到2030年，生成式AI每年對全球GDP的貢獻將達到2.6萬億至4.4萬億美元。在某些特定領域，如能源，對生成式AI的投資將從2023年的400億美元增至1400億美元，這反映了生成式AI在提升生產力、優化業務流程和重塑價值鏈方面的巨大潛力。
然而，企業必須迅速採取行動，才能在競爭中占得先機。代理式AI的整合並不僅僅是技術問題，它還需要企業在組織變革、數據治理、人才培養等方面做出相應的調整。企業需要制定明確的AI策略，將AI項目與公司戰略目標相匹配，確保AI的應用能夠帶來實質性的業務影響。
總結
代理式人工智能作為生成式AI的新前沿，正以其先進的推理和互動能力，改變著各行各業的運營模式。通過多模態AI代理，企業可以更高效地自動化業務流程，優化資源分配，提升客戶體驗並推動創新。隨著技術的不斷發展和應用場景的不斷擴展，代理式AI將成為企業在瞬息萬變的市場中保持競爭力的重要工具。
對於企業領袖來說，擁抱代理式AI不再是選擇，而是保持市場競爭力的戰略必須。面對這一趨勢，企業唯有秉持戰略眼光，抓住機遇，才能在未來的科技競賽中占得一席之地。