金色百科 | 什么是代理型人工智能？它是如何工作的？

作者：Onkar Singh，CoinTelegraph；编译：陶朱，金色财经

一、代理型人工智能（Agentic AI）详解

代理型人工智能是指一种旨在代表自己行动的人工智能，具有一定程度的独立性和决策能力。

这种人工智能不只是处理数据或响应命令；相反，它可以设定目标并做出决策以实现这些目标，通常以模仿人类的方式。

这就像赋予人工智能一种目的感和以最少的人为干预实现这一目标的能力。

这使它有别于传统人工智能，传统人工智能通常需要人工输入或预定义规则才能运行。代理型人工智能是自我引导的，这意味着它可以根据环境和目标实时做出决策。

二、代理型人工智能的工作原理

代理型人工智能通过结合先进的机器学习技术、决策算法和持续反馈循环来工作。

可以将其想象成一个从经验中学习，然后利用这些知识来影响其未来行动的机器人。它通常以以下方式工作：

• 目标设定：代理型人工智能根据初始编程或持续的环境输入确定目标。它可能被设置为完成特定任务，例如优化供应链或提高用户参与度。

• 决策：然后，它会分析数据并使用算法来决定实现目标的最佳行动方案。

• 学习和适应：与所有 AI 系统一样，代理型人工智能会从成功和失败中学习。它不断调整策略并优化决策过程。

这里的关键是人工智能能够根据实时输入设定自己的行动方案，使其比传统人工智能系统更具自主性。那么，为什么人们对代理人工智能如此兴奋呢？

三、代理人工智能的优势

代理型人工智能可提高效率、最大限度地减少人为错误并无缝扩展，是需要持续优化的行业的理想选择。

• 提高效率：由于代理型人工智能不需要持续的人为监督，因此它可以全天候运行，不断学习和适应新数据。

• 减少人为错误：由于代理型人工智能根据数据和算法做出决策，因此不太容易出现可能由人为判断引起的偏见或错误。

• 可扩展性：代理型人工智能可以处理各个行业的大量数据和复杂任务，同时扩展其决策流程以满足不断增长的运营需求。

这些优势使代理型人工智能在物流、医疗保健、金融和客户服务等行业特别有吸引力，因为持续优化是保持竞争优势的关键。

四、代理型人工智能应用程序

代理型人工智能正在通过自主、目标驱动的决策来改变医疗保健、供应链、金融和客户服务。

• 医疗保健：在医学研究中，代理型人工智能可以自主分析患者数据、推荐治疗方案，甚至为药物发现提供新途径。

• 供应链优化：无需人工直接干预即可设定目标、优化路线和做出库存管理决策的 AI 系统已经提高了全球供应链的效率。

• 金融：代理型人工智能用于算法交易，它可以设定财务目标并根据市场数据做出实时决策以实现这些目标。

• 客户服务：代理型人工智能提供支持的聊天机器人和虚拟助手不仅可以回答问题，还可以做出解决客户问题或个性化客户体验的决策，而无需等待输入。

代理人工智能应用的加密特定示例

• 加密货币交易和 DeFi：代理型人工智能可以自主分析市场趋势、调整交易策略并优化收益耕作，无需人工干预。

• 欺诈检测和合规性：代理型人工智能可以追踪非法交易、标记潜在的洗钱活动并在链上执行监管合规性。

• 智能合约安全：它可以检测漏洞、审计智能合约并通过实时识别可疑交易来防止漏洞利用。

• NFT 和元宇宙资产管理：非同质化代币 (NFT) 和虚拟资产需要估值、策展和流动性管理。代理型人工智能可以评估市场趋势、预测资产升值并为数字资产推荐最佳买入或卖出策略。

五、代理人工智能与自主人工智能

代理型人工智能会设定和调整自己的目标，而自主型人工智能则会在预定义的参数内运行。这两个术语经常互换使用，但它们有明显的区别。

自主型人工智能是指无需人工干预即可运行的人工智能系统，但它通常在人类定义的既定框架或目标内运行。它就像一辆自动驾驶的汽车，但它遵循的参数是提前确定的。

另一方面，代理型人工智能不仅可以自主运行，还可以在从环境中学习时设定和重新定义自己的目标。自主型人工智能就像一辆跟随 GPS 的汽车，而代理型人工智能则是一辆可以根据实时交通数据或其他因素决定最佳路线并调整目的地的汽车。

以下是代理型人工智能和自主型人工智能之间差异的总结：

六、代理型人工智能、人工智能代理、生成型人工智能：哪一个更强大？

生成式人工智能根据输入创建内容；人工智能代理根据命令执行任务；代理型人工智能设定自己的目标、做出决策并适应现实世界的反馈。

生成式人工智能的全部内容都是创造——无论是文本、图像、音乐还是视频。它不会做出决定或设定目标；它只是根据收到的输入生成内容。

例如，ChatGPT 是一种生成式人工智能。如果你要求它写一篇文章、一首诗或代码，它会生成它，但它不会自己决定需要写什么。

相比之下，人工智能代理旨在根据命令完成特定任务。与产生创造性输出的生成式人工智能不同，人工智能代理专注于行动——检索信息、自动化流程和执行用户请求。

Siri 和 Alexa 就是人工智能代理的例子。如果你要求 Alexa 设置闹钟、播放歌曲或关灯，它会高效地完成。但是，除非你明确编程，否则它不会自行决定何时需要闹钟或哪个播放列表适合你的心情。

代理型人工智能更进一步。它不仅可以像生成式 AI 那样创建内容或像 AI 代理那样遵循命令，还可以设定自己的目标、做出决策并根据现实世界的反馈进行调整。

例如，想象一个由 AI 驱动的投资机器人。传统的 AI 代理可以在你指示时购买加密货币，但代理型人工智能可以分析市场、制定投资策略并调整其方法，而无需人工干预。它会提前思考，从过去的表现中学习，并随着时间的推移完善其策略。

将代理型人工智能视为一个自我驱动的企业家，他不仅会处理任务，还会决定哪些任务值得追求以及如何改进它们。这是 AI 自主性的下一个级别。

以下是生成式 AI、AI 代理和代理型人工智能在目的和自主性方面的差异总结：

但哪一个更强大？

这取决于用例。如果您需要内容，生成式人工智能可能是您的最佳选择。如果您需要任务执行，人工智能代理是可靠的。

但如果您需要一个能够思考、计划和适应的人工智能，代理式人工智能可能是您的最佳选择

真正的突破将是将这三者结合成一个系统——一个可以自行生成、执行和优化决策的人工智能。看起来这就是人工智能的发展方向！