AI 代理人是什麼？介紹 AI 代理的分析能力及應用範圍
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你是否曾在社交媒體或是網絡新聞上看到 「AI 代理人」這個名詞，並對把工作交由人工智能代為處理感到好奇？尤其是在無人監督的情況下，AI 代理如何分析及應用數據，從而作出最終決策？本文由 OneAsia 帶你探索 AI 代理是什麼、實際範例有哪些，並透過了解其背後的技術原理及差異，幫助你全面了解這項新興技術，展望 AI 代理在未來各行各業的發展趨勢。
什麼是 AI 代理？核心原理分析
AI 代理（AI Agent）是一種具有自主感知、決策與執行的人工智慧系統，能於特定環境下自動分析資訊、制定策略，然後執行行動，是 AI 技術逐步邁向自主思考的重大躍進。什麼是 AI 代理？以生活助理為例，其能主動檢視日程、提醒會議，於突發事件發生時即時調整行程並提出解決方案。AI 代理正是模擬此類助理流程以進行策略調度，並具持續學習以不斷提升協作準確度的能力。根據技術原理，AI 代理可分為 7 個層面：
1. 感知（Perception）
透過感知外在環境，AI 代理以大型語言模型（LLM）作為其「智慧核心」，如人類的大腦般具備理解語言、指令並整合多樣數據來源的能力。例如：整合傳感器的數據輸入、API 、數據庫，讓代理了解任務背景與架構，方便後續的進階決策擬定。
2. 語意理解及目標編碼（Semantic Understanding & Goal Encoding）
以大型語言模型（LLM）作為語言理解及生成的核心，從輸入的資料中理解背後的語意與意圖，並將指令或需求轉化為可以執行的目標，協助 AI 代理拆解目標及進行資源配置，便於後續決策及行動。
3. 決策（Decision-making & Planning）
AI 代理應用的主要核心為自主性規劃與任務拆解，透過機器學習、深度學習與演算法模擬的運算，AI 代理能夠分析任務情境，將複雜的目標拆解成多項子任務，運算出最佳的執行方案，結合感知階段提供的資訊與變數，及時調整決策及行動方向。
4. 行動（Action & Integration）
除了接受訊息這類的被動反應外，AI 代理人可以藉由外部系統的 API ，主動觸發任務進行，常見方式包括：自動查詢網絡資料、郵件發送、分派工作等。目前 AI 代理已實現企業內部軟件系統整合（ERP、CRM）等跨系統協作功能，在多變環境中也能快速完成不同流程的彙整處理。
5. 學習優化（Learning & Feedback）
「溫故知新，舉一反三」不單是 AI 代理的思維方式，更是其學習與優化的核心準則。透過不斷回顧歷史數據與經驗資料，AI 代理從中分析、提取有價值的資訊或用戶反饋，不斷更換模型，提升未來任務表現，創建持續優化的迴路。
6. 管治與安全（Governance & Sercurity）
確保 AI 代理的行為在安全、合規及可控的前提下運作，AI 代理在分析資料及數據收集時，需確保來源符合法律及倫理標準，並遵守個人資料保護及企業政策。此外，AI 代理通常擁有較高的系統管理權限，須設立多層次的身份驗證及存取控制，防止駭客入侵導致資料外洩，維護系統的安全。
7. 多代理協作（Multi-Agent Systems, MAS）
高階的 AI 代理系統支援多代理的協同工作，讓不同的代理人採用動態方式來進行分工、資源、資料共享與整合實施決策，形成代理式 AI。結合多代理系統的代理式 AI 具備高度協調與通信技術，能夠互相協助處理突發事件或透過共享資料相互學習，適合用來解決較為大型與複雜度較高的任務。
AI 代理人與代理式 AI 的差異
了解 AI 代理背後的技術是什麼後，我們將深入探索系統層面的分別。其實，在 AI 代理應用中，又可以分為 AI 代理人與代理式 AI ，AI 代理人主要是強調能夠獨立完成「感知、決策、行動、學習優化」的閉環式智能體，屬於單點式的獨立角色。
而代理式 AI（Agentic AI）則是一種系統化的設計，是一種多點式、不只侷限於單一的代理技術，而是涉及多個步驟的規劃，結合外部工具與協調多個代理人共同完成複雜任務及分析情境，串接額外的系統來完成工作。
下表為 AI 代理人與代理式 AI 的差異比較：
| 項目 | AI 代理人（AI Agent） | 代理式 AI（Agentic AI） |
|---|---|---|
| 定義 | 單一智能技術，具有感知 → 決策 → 行動 → 學習的能力 | 系統設計架構（串接外部工具、協同多代理） |
| 特徵 | 自主性較強，能獨立完成限定任務 | 任務導向，強調跨系統整合 |
| 運作範圍 | 偏向單一的角色 | 偏向完整流程與多代理協作 |
| 企業的職能比喻 | 個人秘書 | 整個行政辦公室（會計、人事、財務） |
AI 代理範例與應用範疇
由於 AI 代理人具有分析、自主感知、學習與決策的能力，也能根據環境變化及時調整策略，因此 AI 代理人被廣泛應用於對高彈性與高智能判斷有較大需求的範疇中。而代理式 AI 則是延伸 AI 代理人與其他調用工具創造跨系統的協作，處理更高維度的複雜任務。以下是一些比較常見的 AI 代理範例，涵蓋了兩者在不同領域的應用：
AI 代理人範例：
- 智慧客服機器人：智慧客服 AI 代理能夠自動回應客戶的問題，提供及時解答或引導，多應用於各大電商平台和企業網站。AI 代理人透過自然語言處理技術，理解顧客的需求，並給出準確的答覆。
- 車輛自動駕駛：Tesla、Waymo 等公司的自動駕駛技術背後就是採用 AI 代理技術，透過車載感應器、影像辨識等技術分析環境，及時決策與自主駕駛，實現無人駕駛技術。
- 醫療診斷輔助系統：AI 代理應用在醫療領域上多為病歷分析、影像檢查解讀等，輔助醫生診斷，給予病人治療建議。像是 IBM Watson Health，就是在醫學上使用 AI 代理技術的著名範例，其中 Watson for Oncology 就利用 NLP 分析病患資料與文獻，協助腫瘤科醫師制定治療計畫。
代理式 AI 範例：
- AI 語音助理：在 AI 語音助理的應用中，Siri、Google Assistant 及 Cortana 是常見的 AI 代理人，它們能理解語音指令，實時查詢與搜尋、設定鬧鐘、發送訊息等日常任務，並根據用戶的需求及偏好推演個人規律性行程，優化回覆機制。
- 智慧家居系統：如 Amazon Alexa、Google Home 等智能助手，應用 AI 代理技術串接外部工具以管理智能家居中的設備（如：燈光、音響、窗簾），並提供語音控制及自動化規則——例如：用戶回家時自動開冷氣及照明，提升生活便利與舒適度。
- 金融交易和投資顧問：金融領域中的代理式 AI 如 Robo-Advisors，透過跨系統工具及數據分析，為投資者提供資金運用建議，自動篩選具有優勢性的股票、財務配置規劃，並使用時間序列分析及量化預測模型，對歷史與及時市場資料（利率、匯率等）進行技術分析，協助用戶達成投資目標。
- 網絡安全防護：代理式 AI 在網絡安全領域也有重要應用，例如：自動化的病毒掃描及威脅識別系統，能實時偵測與回應網絡攻擊，保障企業的資料安全。英國的 Darktrace 採用「主動防禦型 AI 代理」——Antigena，一旦識別出威脅，會及時跨系統執行網絡隔離、防火牆策略及限制異常流量等防護措施。
AI 代理人 未來新趨勢
隨著科技的發展，AI 代理已經不僅僅是輔助工具，更可能在未來改變整個產業的運作模式。從自動駕駛車輛到智慧客服，AI 代理正在逐步滲透到我們的生活和工作中。透過了解 AI 代理是什麼？以及AI 代理人的分析、應用面向、代理式 AI 的延伸發展，能夠掌握這些新穎技術並整合運用在日常工作或生活中，提升辦公效率。
若你想建立自己的 AI 代理系統，OneAsia 提供數據中心主機代理服務，助你穩定、高效地部署模型及執行計算密集型任務，並依據任務需求動態擴展運算能力，支援 AI 代理的訓練、推理與及時決策。此外，我們亦提供雲託管服務，根據 AI 代理的需求，動態調整與管理雲端環境中的資源配置。當需要整合多套系統並處理大量雲端運算需求時，OneAsia 提供雲計算解決方案，協助你建立穩定及具擴展性的基礎設施，支援 AI 代理應用的部署與運作。
未來，隨著技術的成熟，AI 代理有望於多領域發揮更大的潛力，提升工作效率、減少人為錯誤，甚至創造全新的服務模式。欲了解更多 AI 最新資訊以及各項服務託管安排，歡迎聯繫 OneAsia。
參考資料：
- 香港電腦學會文集 – 人工智能 Artificial Intelligence
- Google Cloud – 什麼是 Agentic AI？
- IBM Think – Agentic AI
- 遠見雜誌 GVM – 生成式 AI 進化為「代理型 AI」！比 ChatGPT 更強，能自主完成任務、協調多任務
