什麼是 AI 代理程式？

AI 代理是可以被指派任務的軟體實體，能夠檢查環境，根據角色的指示採取行動，並根據經驗做出調整。

人員會根據專員的角色和組織需求提供 AI 專員目標。有了目標，專員可以根據其訓練、內嵌應用程式，以及營運所在的更廣泛環境，制定計畫、執行任務並追求目標。代理會學習並不斷改進，並可能承擔特定角色，連結資料來源，並自主做出決策。進階的代理有著專門的職責，這些職責可能涉及執行需要判斷的多步驟流程，模擬人類互動的溝通方式，並常常與其他代理合作。代理程式的模組化本質可實現複雜的工作流程。代理的自主權是由啟動人員決定的，就像聘請新助理一樣，隨著代理能力的提升，會逐漸賦予更多的自主權。

專員透過結合自然語言處理、機器學習功能、查詢其他工具和系統來收集資料的能力，以及持續回應問題和執行任務來進行工作。例如客戶服務 AI 代理程式。當客戶查詢訂單時，「我的東西在哪裡？」專員會透過檢查訂單處理系統、透過 API 查詢承運商的追蹤系統，以及收集潛在天氣或其他可能延遲交貨的外部因素資訊，來形成回應。

「代理型 AI」這個術語指的是積極追求目標和任務的系統，而非僅僅執行簡單任務或回應查詢。代理型系統通常能主動啟動行動，例如客戶服務 AI 主動發送查詢給承運商，詢問有關送貨延遲的情況。

提升代理實用性的方法之一是結合檢索增強生成 (retrieval-augmented generation, RAG) 技術，這項技術可以讓大型語言模型能夠使用與組織或代理角色相關的外部資料來源。RAG 可讓專員從外部資料庫、企業系統 (例如 ERP) 或文件中尋找並納入最新相關資訊，進而讓這些資訊更提供資訊、準確且與對象相關。例如，IT 支援專員可以考慮過去與客戶的互動，然後才能決定解決問題的最佳方式。它可能會在回應中包含有用的文件連結，或在問題需要升級時，代客戶開立支援工單。

重點精華

AI 代理程式是主動式規劃員：他們致力於識別達成目標所需的步驟。
如同任何 AI 技術，AI 代理所帶來的效益取決於其訓練、可利用的資料，以及人類對其運作設定的限制。
明確定義、可達成、可衡量和可量化目標對 AI 代理程式的成功至關重要。
導入代理程式的步驟與任何 AI 部署類似，並從明確定義任務參數開始。

AI 代理詳解

AI 代理程式是一個可以感知其環境的軟體實體，採取行動並從其體驗中學習。將其視為數位助理或機器人，可以根據人類方向自動執行工作。AI 代理程式具有區別特性，尤其是設定目標、收集資訊及使用邏輯來規劃達成目標的能力。由於 LLM 承諾提供智慧來瞭解查詢背後的意圖，因此 AI 代理程式不依賴關鍵字、指令碼或預先設定的語意。相反地，他們可以繪製從先前任務保留的資料，結合交談式提示，以動態提出解決方案。

AI 代理程式也會透過試驗和錯誤來學習。加強學習是 AI 模型根據正面、中立和負面回應精簡其決策過程的位置。它們模仿人類的聰明才智，並能運用各種工具，包括雲端和企業應用程式、資料來源、API，以及其他代理，以達成目標。他們也可以使用其他 AI 和機器學習型系統來分析複雜的資料、處理輸入的自然語言處理工具、RAG 提供最新和情境適用的內容，以及用於執行工作所需的運算資源的雲端服務。

AI 代理程式如何運作？

AI 專員透過結合剛才提及的技術和技術來達成指派的目標。例如，建議代理程式可能會使用機器學習、點選大量資料集以識別模式、自然語言處理以瞭解要求並與使用者通訊；以及企業工具的介面 (例如 ERP 系統、資料庫或 Internet of Things 感測器) 或外部資料來源 (包括網際網路) 以收集資訊。

AI 代理程式是計畫人員。他們可以識別達成指派目標所需的任務與步驟。對於我們的客戶服務專員，瞭解指定出貨需要一系列動作的位置。它會先以特定訂單的相關資訊存取資料庫，例如出貨 ID、交付方式和提交日期。接著，它會使用該資料透過 Web 服務介面來查詢承運商的資料庫，以提供即時追蹤和預估的交付日期。代理還可以查看貨物當前所在的位置，以及過去完成下一段運送所需的時間。如果貨物位於波士頓的航空貨運站，且颶風正向東海岸移動，代理可能會推斷出延遲的可能性，並將這些資訊告知客戶。

AI 代理程式如何運作圖表 — AI 代理程式藉由收集資訊、採取行動並從中學習，並根據意見回饋進行調整，獲得自主性。

AI 代理的優勢

AI 代理與任何 AI 技術一樣，能夠提供與其訓練和可利用的資料相符的效益。區別代理與其較為靜態的前身的一個特徵是，代理能夠識別何時缺乏足夠的資料來做出高品質的決策，並採取行動以獲取更多或更好的資料。在應用程式內建立代理程式是高度套用的 AI 版本。因此，企業會發現，要成功運用 AI 代理，並不一定需要 AI 專家，而是需要那些瞭解業務流程的人才，甚至是資料品質專家。這些專家可以協助定義代理的目標、設定參數，並評估是否達成業務目標，只有在他們認為 AI 本身出現故障時，才會聯繫 IT 部門或軟體供應商。

早期採用 AI 代理程式所帶來的特定優勢包括

24/7 可用性。AI 代理程式可以持續運作，無需停機。當專員從雲端傳遞時，可以在客戶、員工或其他預期使用者可能的任何地方運作。
準確性。AI 代理程式可在執行重複性工作時將人為錯誤降到最低，而他們可繪製的大量資料會導致更準確、更明智的決策。當然，這是預測使用者可以存取準確、最新和完整的資料來源。與第一代 GenAI 工具不同，專員可以更清楚地瞭解何時沒有足夠的資訊來做出品質決策，並視需要尋找更多資料。
一致性。AI 代理可遵循規定的流程和程序，協助確保每次執行工作的執行方式都相同。AI 代理還可以盡可能減少因人類疲勞或不同員工執行流程方式的差異而產生的變化。
節省成本。人類一旦執行重複性工作，AI 專員可能降低營運成本，但他們也可以發現並建議最佳化流程的方式，同時減少可能為公司帶來成本的錯誤。
資料分析。AI 專員可以處理和解譯大量資料集以進行分析活動，包括長期規劃、詐騙偵測和預測性維護，以避免設備故障。若專員因任何原因無法分析資料，可呼叫其他工具來執行工作。
效率。AI 專員可以將任務和流程自動化，讓人力員工能夠專注於更複雜且策略性的活動。他們不需要假期。
個人化。透過 AI 驅動的行銷活動，公司可以有效地鎖定特定客戶群，進而提高轉換率並降低行銷成本。從宏觀層面來看，個人化是一種趨勢，因為許多消費者喜歡企業記住並利用他們的購買歷史、偏好和個人資訊。
擴展性。縱向擴展使用 AI 代理程式可能需要一些時間，但比增加新的人力資源更容易且成本更低。以審慎的步調擴展專員的角色，評估與給予專員的每項新任務的工作品質。請考量服務人員可用的資料和其他資源，以及這些資料是否足以達成新目標。別忘了訓練：員工必須接受教育，瞭解如何充分利用他們將使用的專員。

AI 代理程式的挑戰

AI 代理程式主要需要使用複雜的模型、強大的運算基礎架構，以及必須策劃並保持最新狀態的大量資料，才能開發並投入生產環境。此外，需要 IT 人才監督，以確認專員可以有效地與人力互動，並適應非預期情況，而業務和資料專家需要協助設定。請確保您具備自然語言處理和機器學習的專業知識，並關注這些問題。

適應性。雖然專員是設計來隨著時間學習和改進，但在面對快速變化的環境或非預期的要求或結果時，會遇到挑戰。一個常見的原因是過度擬合，這是 AI 訓練中的一個常見挑戰，指的是模型過度適應它們所訓練的資料，這使得難以融入新的資料。因此，專員的範圍有限。這就像讓腦科醫生去做水管工的工作，這絕不是個好主意。
複雜。雖然專注於特定、相當輪流任務的 AI 代理程式可能相對易於使用，因為指派的工作更複雜且需要廣泛的功能，但代理程式可能很難設計、實作及維護。正如任何新嘗試一樣，採用 AI 代理最好採取小步驟、漸進式的方法。
依存於資料。就像所有 AI 一樣，專員也需要高品質的資料才能順利執行。與人力資本管理或 ERP 等其他系統整合的 AI 代理程式擁有優勢，因為這些系統本質上會累積高品質的資料，但可能需要調整這些代理程式來處理互動和資料交換。組織必須確保專員從中取得的資料來源正確、及時且可用。
可解譯性。第一代 GenAI 的系統運作如同「黑盒子」，使得其輸出難以解析。專員旨在更清楚說明如何做出決策，以及在做出決策時考量哪些資料。從簡單的工作開始，然後只在完成基本工作之後，才能繼續進行更複雜的工作，協助業務專業人員瞭解服務人員如何執行工作。此外，當專員遇到問題時，他們可以從業務專家所做的更正中學習。這些互動有助於更深入瞭解他們的工作方式。
資源密集作業。就像所有 AI 一樣，專員也需要大量的運算能力和儲存。當代理程式是從雲端傳遞的應用程式的一部分時，便會適當地向提供者提供資源系統，並提供適當的效能。內部部署應用程式需要 IT 才能確保足夠的資源。
安全風險。為了提供業務專業人員需要的服務，專員必須存取公司專屬資訊。此外，由於專員可以記住至少交易的結果，因此請務必確保專員不會對機密資料提供不必要的存取。由於大多數代理程式都會在商業應用程式內提供，因此請務必建立和維護控制，以防止這些代理程式洩漏專有資料。不過，代理也代表了惡意攻擊的新途徑，並且為企業安全團隊帶來了新的技能需求，這些團隊需要持續評估是否有資料洩露的風險。

AI 代理的組成部分

AI 代理程式取決於執行工作的一系列輸入，根據代理程式類型和使用案例，提供特定的混合。客戶支援專員將與客戶交談、諮詢客戶購買與支援歷史記錄，以及存取支援庫以回答問題。有些服務人員只會與其他服務人員互動。資料庫查詢代理程式可能會建立 SQL 查詢，以擷取其他代理程式要求的資訊。專員以虛擬助理的身份運作，透過完成任務的程度來衡量成功，通常基於人為反饋。所有代理都需要一種獨特的組件組合。

行動。行動者或介面使代理能夠與其環境互動。這些行動可能是實際的，例如轉動旋鈕、駕駛自駕車或控制機械手臂；也可能是認知性的，譬如在幾個棋局的開場策略中做出選擇，或設計打敗對手的可能方法列表；還可能是溝通性的，包括撰寫電子郵件、轉錄音頻，或進行問答。
目標/效用。目標和效用是相關的。目標會定義服務人員的期望結果，例如 HR 助理，以招募負責人與負責僱用經理的輸入，成功建立職務描述。效用則衡量代理達成目標的程度，可以用數值來表示。遊戲代理會根據贏得的比賽數量來衡量效用，而自駕車的效用則主要基於其安全紀錄和乘客評分。
學習。AI 代理可以透過從已完成任務中吸取經驗來改善結果。大型語言模型的學習會在訓練結束時停止，但透過觀察哪些專有資料和問題組合能產生最佳結果，代理可以隨著時間的推移更好地完成任務。專員也可以從其他訓練中獲得新知識，無論是監督、非監督或強化學習。招聘者可能會根據代理所產生的職位描述來評分，並將其加入效用分數；代理隨後會利用這些資料來引導未來的描述撰寫。
記憶。這是指代理程式儲存過去經驗資訊的能力，並且擷取並使用它來做出更明智的決策，並適應不斷變化的情況。記憶對於 AI 代理來說是提升其效能的關鍵。
認知。AI 代理程式可能會使用感測器或其他機制來收集及感知來自其環境的資訊。您可以考慮使用相機來辨識物件，並偵測樣式或麥克風來擷取及處理口說查詢。專員也可使用感測器來協助操控物件，或瀏覽實體世界中自己的位置。
推論。以資料、規則、機率和學習模式為基礎的邏輯決策，是 AI 代理程式的基礎。推論讓代理人能夠識別多種不同的選擇，並根據可用資訊和結果標準決定最佳行動方案。

AI 代理程式類型

簡單反射代理。這些代理根據一組條件/行動規則運作，對輸入做出反應，而不考慮更廣泛的背景或歷史。例如，設計來回應預先定義的關鍵字或詞組的基本聊天機器人，而無須瞭解情境或進行廣泛的對話。
基於模型的反射代理。這些代理擁有與其功能相關的內部環境模型，使其能夠在決定如何行動之前，考慮當前情況以及各種行動的影響。自駕車就是一個很好的例子。自駕車的「世界」是其周圍的道路。自駕車需要追蹤其世界中物體的移動，並決定自己能以多快的速度行駛，以及在物體向它們移動時是否需要剎車或採取躲避行動。
目標型專員。這些代理在反射代理的基礎上，考慮長期目標並根據這些目標來規劃行動。它們具有比反射代理更複雜的決策過程。舉例來說，象棋或圍棋代理需要預測幾步之後的局面，並有一個贏棋的策略，這可能包括在短期內做出犧牲。
效用導向代理。這些代理基於最大化期望效用來做決策，即衡量 AI 代理隨時間達成目標的成功程度。這意味著它們會更具策略性地選擇行動，選擇最有可能導致正向結果或在長期內最小化負向結果的行動。這些代理旨在最大化滿意度或利益，即便面臨相互競爭的目標，仍能達到平衡。例如，目標導向代理可能會尋求贏得比賽，而效用導向代理會嘗試持續優化一個持續的目標，如最小化能源使用量或最大化高利潤產品的銷售量。
學習代理人。這些代理程式透過獲取新資料並根據與使用者互動的改進回應來逐漸提高其效能。推薦引擎是學習專員。無論是建議電影和電視節目、音樂，還是消費者可能想購買的商品，其準確度都會隨著時間提升。

什麼是代理型 AI 圖，說明如下 — 專員 AI 的特性包括主動和目標導向的行為，以及適應和自主性。

AI 代理程式使用案例

理想的 AI 代理程式使用案例通常具有 AI 代理程式所依賴的相關資料和其他系統 (例如 CRM 或 ERP)。這些案例通常是以任務為導向的：例如回答客戶問題或將乘客從 A 點送到 B 點。尋找能夠利用代理隨著時間的推移提高表現，並根據其對環境和指定目標的理解做出決策的能力的工作。

目前的熱門使用案例包括

自動駕駛汽車。自動駕駛汽車根據周圍環境進行導航和決策。
推薦內容。Netflix 或 YouTube 等平台上的建議可以透過個人化內容增加互動。
客戶支援。自動化聊天機器人能夠回答客戶詢問並超越預設回答，對於提升客戶滿意度至關重要。
財務。金融服務公司使用的代理商包括自動化交易系統和詐騙偵測。
電競。舉例來說，代理可以充當 NPC (非玩家角色)，擁有可適應的行為，幫助遊戲開發者將更多精力集中在主要劇情上。
健康照護。協助診斷某些醫療狀況或協助管理病人護理的 AI 代理，透過 (通常是匿名化的) 病歷和醫學影像進行訓練，這些資料教導它們識別模式，從而預測結果和風險因素，並建議可能的行動方案。
個人助理。虛擬助理 (例如 Siri 或 Google Assistant) 是透過客戶互動學習的專員範例。
零售。零售領域的應用幾乎是無窮無盡的。舉例來說， Neostar 提供二手車買賣和服務平台。該平台利用代理來支持與客戶的個性化溝通，透過推薦的產品列表來突出顯示車輛建議，並透過電子郵件吸引客戶回到 Neostar 網站。
機器人。AI 驅動的機器人可由感知其環境的專員控制，做出決策並採取行動。例如，用於製造和組裝線的機器人，通常仰賴 AI 代理程式執行包括揀貨、包裝和品質控制的工作。
智慧家庭。代理的主要任務包括管理家居自動化系統和回答語音問題，還有使用 AI 來檢測和回應潛在威脅的安全攝像頭、門鈴和警報系統。
供應鏈管理。最佳化物流可能包括使用專員分析庫存資料，以識別緩慢移動的項目，並偵測需求模式的變更，並據此調整庫存水平，以降低持有成本。

6 個 AI 代理最佳實務

與任何技術投資一樣，您希望 AI 代理能夠以具成本效益的方式實現當前和未來所需的功能對於嵌入應用程式中的代理，最佳實務類似於您對待新員工的方式，例如仔細監控早期的輸出，並隨著員工在分配任務上取得進展，逐步增加工作的複雜程度。

對於希望建立符合其獨特需求的代理的組織而言，這一過程更為複雜。請考慮以下六個要求和建議來滿足組織的需求。

建立明確的目標。AI 代理程式必須要有明確定義、可達成、可測量和量化目標。與人力員工一樣，如果代理不瞭解期望，就不太可能滿足期望。成功的關鍵包括維持良好定義和特定目標。避免模糊或模糊的目標，以 AI 代理程式的功能和資源實現的目標為目標。定義 KPI 以評量成功，並使用該資料來改善模型。
持續學習。在客服員的核心持續微調 LLM 並不實用，但會縮小進行決策和完成任務所使用的資料。對於應用程式內嵌的專員，將由供應商決定何時該調整 LLM 支援其系統的訓練。此外，供應商也需負責完善如何儲存和調用與代理的互動，以促進代理對過去工作的記憶。

在訂製的代理程式中，比微調 LLM 本身更頻繁地調整記憶體技術以及提供的資料和其他輸入。對於那些自行建立代理的組織，這些過程需要在代理準備好使用之前進行規劃，並且可能會進行調整以最佳化代理的運作。
文件。文件對於瞭解、維護及改善 AI 代理程式而言至關重要。至少需要考慮兩種主要類型的文件：
- 技術文件可能包括 AI 代理程式元件、資料流程和決策流程的圖表，以及 AI 代理程式功能所需的任何新程式碼記錄、使用的演算法和模型，以及操作 AI 代理程式的資料。
- 操作文件包括使用者如何與 AI 代理程式互動的手冊；IT 維護 AI 代理程式的指導方針，包括疑難排解；以及將代理程式與運作所需的資料來源整合的指示。
此外，追蹤並分享您用來衡量 AI 代理程式績效的 KPI，以及一段時間的圖表結果。
人力監督。就像新進員工一樣，專員也需要時間瞭解您的組織及其實務。在為專員工作和監控結果方面，您還會想要放慢工作速度。提供廣泛的監督，直到團隊成員有信心，專員可以自主工作。指定監督角色給個人或團隊，以治理結構運作，並確保迴圈系統中的真人允許介入，且代理程式結合並排定真人意見的優先順序。
強大的測試。在部署前和部署後，於各種情況下徹底審查專員，並專注於驗證測試，以根據基準或實際流程結果衡量效能。個別測試代理程式的所有元件，然後觀察這些元件的互動方式。此外，請確定專員是從相關的外部系統 (例如 ERP 或資料庫) 繪製資料，而不會出現瓶頸。最後，與系統的實際使用者進行 UX 測試。
安全措施。透過加密來保護代理程式免於未經授權的存取和攻擊，並在適當情況下將代理程式使用的資料匿名化。健全的存取控制也十分重要。您的網路和基礎架構安全性、安全編碼、監控和事件回應，以及保證實務應延伸至 AI 系統。

您的 AI 卓越中心應該在監督和管理 AI 代理程式的推出方面發揮關鍵作用。如果尚未設立 AI 卓越中心，這裡有一些步驟可以幫助您立即啟動並運行。

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實作 AI 代理程式

實作代理程式的步驟與任何 AI 部署類似。首先，您將定義任務：您希望專員執行什麼作業，儘可能以目標與目標為準。然後，識別專員將遵循的功能程序、存取所需的資料、相關的業務專家，以及其在工作中可存取的工具和其他專員。

通常最好先為代理分配一個小型的測試小組，密切監控使用情況和結果，從而根據結果調整代理，或根據已證明的成功案例提高其自主性。如果適用，您可以建立佈建新員工之程序的模型。我們來看看一個需求預測代理的例子，這個代理將幫助零售商為開學季做出規劃。

具有已定義的工作描述。AI 代理程式預期會預測產品的需求，包括背包、筆記本和兒童服裝。
決定所需的資料。策劃資料來源以設定代理程式成功。需求預測器至少需要以下資料：預測產品的過去銷售資料；有關當前市場趨勢和經濟指標的資訊；以及客戶人口統計和購買歷史。在可能影響需求的季節性模式中新增資料 (如預期高於正常溫度)，而成功的促銷、折扣及行銷活動的歷史詳細資料則有助於提高準確性。
引入輔助工具。。將 AI 代理程式與其他系統 (例如庫存管理、您的 ERP 及供應鏈規劃工具) 整合，將有助於提升其效率。您還需要識別相關產品線的人類專家，這些專家可以提供有價值的見解，協助 AI 代理做出更準確的預測。
提供意見。定期評估和調整是前期的時間投入，但通常是值得的。收集客戶和專家的意見回饋，找出需要改進的領域，並視需要與軟體供應商合作進行調整。

要注意的是，您應該擁有足夠的運算資源來執行 AI 代理 — 延遲的效能會在專案啟動前就消磨掉使用者的熱情。

AI 代理程式範例

這些只是目前可用的部分 AI 代理程式。組織應查看其痛點：您無法填補哪些角色？您識別出哪些機會，但缺乏測試假設的資源？是否有 AI 可能解決的持續性員工或客戶投訴？此外，與您的雲端和企業應用程式供應商聯繫，瞭解他們在其產品和服務中融入了哪些代理功能。這些藍圖可以激發想法。

AI 代理程式的範例包括

對話式專員與外部世界互動。就企業應用程式而言，互動通常與人類互動，但可以與另一個軟體程式互動。例如，在工業環境中，對話型代理可能會與製造設備或物聯網裝置進行互動。
功能代理程式 (也稱為使用者代理主機代理程式) 會與特定的組織角色或角色相關聯。以實際例子來說，當您進行年度體檢時，可能會遇到幾個「功能型代理」：接待員代理會幫您報到，護士代理則會測量基本生命體徵，例如體重和血壓。最後，您會看到醫師、進行更詳細測驗的醫師，並由總結探訪的專員協助。這些專員使用不同的工具執行具有特定專長的特定子任務，並視需要彼此通訊以完成任務。

功能性代理程式的範例包括
- 招聘經理人員代理。執行包括記錄需求的任務，例如應徵者的技能和經驗，協助招募經理發布職缺。
- 現場服務專員。提供資訊給技術人員、將工作 (例如排程) 自動化、協助診斷，以及做出其他決策以提高現場服務工作流程的效率。
- 應收帳款職員代理人。簡化付款處理；採取行動以改善現金流量，例如起始催收程序；以及產生應收帳款績效報表。
- 客戶支援專員。藉由提供相關資訊給人力支援專員或客戶，強化客戶支援功能。
監控代理就像是指揮家，負責指導其他代理並推動達成目標所需的規劃和推論。其中一個例子是使用者代理會決定是否代表人員執行任務，或是與人員聯繫以獲取回饋。
效用代理 (也稱為任務型代理) 通常與特定功能相關，並由其他代理呼叫來執行任務，例如查詢資料庫、發送電子郵件、進行計算或檢索文件。作為複雜工作流程一部分部署的效用代理通常會自動執行，因為其功能風險較低。例如
- 編碼代理程式。撰寫程式碼以執行 HTML、Java 或 Python 等語言的特定工作。
- 對話代理程式。接收來自人類的任務，並以最適合任務要求者的方式傳達工作流程任務的結果。
- 複製產生代理程式。彙總文字本文，或產生範例文字，作為較長通訊的起點。
- 資料庫查詢代理程式。執行與資料擷取相關的任務，例如進行 SQL 查詢。
- RAG 代理程式。協調擷取 LLM 對提示或執行任務做出適當回應所需的特定最新資料。
- 排程器代理程式。排定與利益關係人的會議以推進專案。
- 搜尋代理程式。決定最佳搜尋類型，例如 Web 或文件搜尋，並呼叫適當的工具來執行任務。
- 技能強化代理程式。使用文件來建議完成任務所需的技能，例如建立職缺公告或協助員工建立資料檔。

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OCI Generative AI Agents 結合了 LLM 和 RAG 的強大功能，讓員工、合作夥伴和客戶可以直接查詢增強企業資料的各種知識庫。在您的企業業務應用程式和流程中快速建立和嵌入自訂 AI 代理程式。

此服務透過自然語言介面提供最新資訊，並能夠直接對其採取行動。想要試用 AI 代理程式技術嗎？OCI Generative AI RAG Agent (Oracle AI Agent 系列中的第一個代理程式) 已正式推出。

我們大多數人曾經向聊天機器人提問，卻得到無法解決問題的回應。消除這種挫折感是智慧 AI 代理的終極目標。提供具上下文準確性和相關性的資訊，對員工和企業都是有益的。

AI 代理程式常見問題

AI 代理程式有哪些類型？

AI 代理的類型包括簡單反射型代理、基於模型的反射型代理、目標導向型代理、效用型代理和學習型代理。

簡單反射型代理根據一組條件/動作規則運作，並對輸入做出反應，無需考慮更廣泛的背景。
基於模型的反射型代理擁有與其功能相關的環境內部模型，使其能夠在決定行動之前，考慮當前情況及各種行動的影響。
目標導向型代理在反射型代理的基礎上發展，通過考慮長期目標來規劃其行動。
效用型代理與特定功能相關，並由其他代理呼叫以執行任務，例如查詢資料庫、發送電子郵件、進行計算或檢索文件。
學習型代理透過獲取新資料並根據與使用者互動的改進回應來逐漸提高其效能。

AI 中的代理程式真實範例有哪些？

現實生活中的 AI 代理範例包括 Alexa、Google Assistant 和 Siri，這些虛擬助理可以執行設置鬧鐘、發送訊息和搜尋資訊等任務。對企業而言，Oracle Digital Assistant 是一個對話式 AI 平台，可讓企業為客戶服務和其他應用程式建立聊天機器人和虛擬助理，這基本上是協助公司建立專屬代理程式的 AI 代理程式。

什麼是 AI 代理程式？

什麼是 AI？