人工智能代理的 5 个等级

自主 AI 代理是能够独立执行一系列复杂任务以实现目标的 AI 系统。

AI 代理、自主代理、代理应用程序或我所称的代理 X 这些术语是可以互换使用的。

一些背景

我喜欢敏捷在组织中崛起的例子，其中项目经理演变为Scrum Master，适应迭代开发周期。

同样，Conversational AI 也经历了转变，从基本的 chatbot frameworks 发展到先进的 prompt-engineering tools，现在又变成了全面的 AI Agent 构建工具。

理解 agentic framework 的组成部分对于有效利用这些进步至关重要。

在本文中，我将RPA、chaining、prompt chaining和chatbot dialog flows互换使用，因为它们都指的是使用预定义的、顺序的节点来引导流程的类似方法。

什么是代理？简而言之…

• 代理应用程序利用一个或多个语言模型作为其核心基础或支撑，动态生成响应和行动。
• 这些应用程序管理状态和转换，同时实时构建事件链，以解决特定用户查询，提供自适应解决方案。
• 代理在处理模糊或隐含问题方面表现出色，将其分解为顺序子步骤，并通过行动、观察和反思的循环迭代处理，直到达到最终解决方案。
• 延迟和成本管理对于对话实现至关重要，平衡响应能力与资源效率。延迟在代理实现中可能会成为问题。
• 可检查性和可观察性对于生产实现至关重要，开发了强大的机制以揭示代理所经过的状态和路径，确保透明性。
• 为了完成任务，代理可以访问多种工具，每种工具都有明确的目的——无论是进行API调用、进行计算，还是搜索网络。
• **人类在环 (HITL)**可以作为辅助工具，使代理在需要时寻求人工输入，扩展其操作能力。
• 新的代理工具可以无缝集成以扩展能力，允许自主代理功能的持续适应和增强。
• 代理具有真正的 自主性，能够独立做出决策和执行行动，所需的人类监督极少。自主性的水平由AI代理可以循环的迭代次数以及其可用工具的数量决定。
• 通过先进的灵活性，代理根据情境需求动态选择和排列工具，运用推理和自适应策略来解决不断出现的复杂任务。

22 个 AI 代理与传统链式处理/RPA 之间的关键区别

以下是基于所示标准，AI 代理与传统链式处理和机器人流程自动化 (RPA) 方法的深入比较……

1. 灵活性、自主性、推理

AI Agents: 展示出高灵活性和自主性，能够基于上下文进行复杂的推理和决策。它们可以适应不可预见的情况，响应变化的数据，并进行实时调整。

Chaining/RPA: 通常遵循预定义的规则和顺序，灵活性有限。它们按照编程执行任务，不会偏离，这使得它们对环境变化的适应性较差。

2. 粒度状态基础

AI Agents: 采用粒度状态基础的方法，保持内部和动态的状态以及对环境的理解。这使得它们能够随时间跟踪变化并相应地调整其行为。

Chaining/RPA: 通常缺乏粒度状态意识，并在固定工作流程上运行。它们在处理需要上下文意识的复杂或不断发展的任务时能力较弱。

3. RPA 方法

AI Agents: 使用机器学习和自然语言处理动态做出决策，超越基于规则的自动化。

Chaining/RPA: 主要依赖传统的自动化技术，如屏幕抓取和 硬编码规则，这些技术缺乏灵活性，并且在任何更改时需要进行大量重新配置。

4.人机协作 (HITL)

AI Agents: 通常在复杂任务或遇到不确定情况时结合人机协作，允许人类干预以指导过程或提供反馈。

Chaining/RPA: 可能涉及人类进行异常处理，但通常这不是内置功能。与AI代理相比，人机协作的集成程度较低。传统的聊天机器人/链式处理通常遵循一种方法，即如果聊天机器人未能满足意图，则完全转交给代理。

5. 成本管理

AI Agents: 部署和维护可能会很昂贵，因为资源需求较高，但它们的适应性和效率可以带来长期的成本节省。Chaining/RPA: 通常前期成本较低，特别是对于简单的重复任务，但如果需要频繁更新和维护，可能会变得昂贵。

6. 优化延迟

AI Agents: 利用优化策略来最小化延迟，通常通过预取数据、并行处理或实时调整。但对于推理和分解任务，延迟往往难以改善。Chaining/RPA: 由于严格的工作流程和顺序处理，可能会经历延迟，实时优化有限。然而，通常更容易进行优化。

7. LLM-生成的行动序列

AI Agents: 使用语言模型动态生成行动序列，使其能够根据不断变化的上下文处理复杂的多步骤任务。Chaining/RPA: 行动序列是预定义的，无法利用LLM驱动的灵活性，限制了其处理细微或对话任务的能力。

8. 无缝工具集成

AI Agents: 通常无缝集成各种工具和服务，包括 APIs、数据库和外部资源，以动态增强功能。Chaining/RPA: 集成通常更为僵化，需要手动配置，对新工具或服务的适应性较差。

9. 可解释性 / 可观察性 / 可检查性

AI Agents: 通常包括可解释性和可观察性的功能，提供对决策过程的洞察，这对信任和合规性至关重要。但在大多数情况下，这方面的功能不足。Chaining/RPA: 事件的顺序为不同的工作流设置。

10. 设计画布方法

AI Agents: 通常依赖于传统编程环境，较少关注视觉工作流设计，使得复杂任务配置更具挑战性。Chaining/RPA: 可能使用设计画布来配置复杂工作流，通常以可视化方式呈现，便于直观调整和重新配置。

11. 面向对话

AI Agents: 能够进行对话任务，使用自然语言理解有效地与用户互动。Chaining/RPA: 通常设计用于对话界面（考虑传统聊天机器人框架），尽管它们也可以与简单的文本输入进行交互。

12. 自适应学习能力

AI Agents: 可以随着时间的推移从新数据和经验中学习，使它们能够自主改善，这与依赖预设规则且缺乏学习能力的传统 RPA 不同。

13. 上下文意识

AI Agents 具有理解和适应交互上下文的能力，这增强了决策和响应的准确性。另一方面，RPA 和聊天机器人流程则在静态的、预定义的上下文中运行。

14. 动态任务分解

AI Agents 可以动态地将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务，并根据实时反馈调整这些任务。RPA/聊天机器人/提示链通常遵循线性、固定的任务序列。

15. 实时决策

AI Agents 可以根据实时数据即时做出决策，而 RPA 则遵循基于预编程逻辑的预设决策流程。

16. 非结构化数据处理

AI Agents 可以通过 AI 模型理解和处理非结构化数据，如自然语言和图像，而 RPA 和工作流通常处理结构化数据，这些数据定义明确且分类清晰。

17. 目标导向行为

AI Agents 朝着高层次目标努力，并可以根据需要调整其方法，而 Chaining 脚本则旨在实现特定任务，而没有整体目标。

18. 在多样化环境中的可扩展性

AI Agents 可以在各种环境中部署，并且只需最小的配置更改即可轻松扩展，而 RPA/工作流解决方案可能需要大量定制以适应不同的平台或系统。

19. 主动参与

AI Agents 可以根据用户行为或外部触发因素主动发起行动和参与。RPA/工作流/链条则更具反应性，仅在特定事件触发时执行任务。

20. 工具互操作性与API灵活性

AI Agents 通常被设计为能够与各种工具和API无缝协作，根据需要进行调整，而RPA/链/工作流/聊天机器人解决方案通常更为僵化，特定于某些工具或系统。

21. 无低代码集成开发环境

AI Agents: 在这个阶段，开发环境通常更倾向于代码驱动。相比之下，RPA/工作流/链式处理/聊天机器人在其无代码设计画布构建方法上更加成熟。

22. 动态适应未见场景

AI Agents: 可以通过利用机器学习和上下文理解来适应新的和未见的场景，这使得它们能够在未明确接受培训的情况下做出决策。这使得它们对变化的环境或意外的用户输入具有高度适应性。

Chaining/RPA: 通常在其预定义脚本或规则之外的场景中表现不佳。它们基于特定的顺序操作，当面临意外情况或未设计处理的边缘案例时，可能会失败或需要人工干预。

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首席布道者 @ Kore.ai | 我热衷于探索人工智能与语言的交集。从语言模型、AI代理到自主应用、开发框架和数据驱动的生产力工具，我分享这些技术如何塑造未来的见解和想法。