AI代理简要指南：优势和使用案例

AI 代理是基于人工智能的软件程序。这是指一系列不同的AI驱动工具，它们能够在数字解决方案的制定、生产环境的运作以及日常任务的执行中自动化完成各项任务。

智能代理可以执行操作并解决问题。这些功能使它们在许多行业中都有价值。通过流程自动化以及随时间不断学习的能力，AI代理能够有效降低成本，助力加速流程，并确保其既准确又安全。

本文是一个简短的指南，可帮助您了解 AI 代理、它们的工作原理及其优势。继续阅读以了解有关这项有用的技术的更多信息，您可以将其引入您的业务运营中。

什么是 AI 代理？

AI 代理定义

基本上，AI 代理是代表用户或系统执行任务的软件。这种AI实体运用了人工智能技术并能自主运行。AI 代理与传统软件的不同之处在于，它们可以从环境中学习。AI 代理可以像聊天机器人一样简单，也可以像自动驾驶系统一样复杂。

AI 代理及其核心特征的解释

与传统软件相比，AI 代理具有先进的特性。他们自主、适应性强且能够学习。自主性意味着他们可以自行行动以实现既定目标。AI代理无需人工干预即可运作。一旦AI代理察觉到环境有所变化或接收到新的输入信息，其操作便会相应地做出调整。最后，AI 代理可以从过去的经验和结果中学习，随着时间的推移不断改进自己。

例如，AI 代理可以收集和处理信息，例如传感器数据或用户交互。得益于上述能力和推理能力，AI 代理可以解决从简单到复杂的问题。此外，如果经过适当的培训和编程，它们能够应对复杂的场景。

AI 代理与传统软件程序有何不同

这些技术之间的主要区别在于它们的工作原理。传统的软件程序基于一组指令。这类集合是针对软件可能使用的每一个场景而创建的。这种方法限制了传统软件在面对新的或不可预见的情况时的行为模式。

相比之下，AI 代理使用算法来适应和学习。这些算法允许 AI 根据数据而不是预设规则做出决策。因此，如果数据发生更改，AI 代理会修改其操作。

此特性拓宽了功能范围，并帮助 AI 代理随着时间的推移而改进。此外，AI代理能够基于当前的反馈与环境进行实时交互，并据此调整自身的行为。

AI 代理发展的关键里程碑

尽管我们近年来见证了人工智能的突破，但此类解决方案的开发开始得要早得多。专家系统早在 1970 年代至 1980 年代就出现了。这些解决方案可以模拟特定领域的决策。例如，DENDRAL系统可以推测有机化合物的分子结构，从而辅助化学家的研究工作。

另一个例子是 MYCIN，它是根据 DENDRAL 的经验开发的，并于 1970 年代在斯坦福大学设计。专家系统可以分析多种因素并建议使用抗生素来治疗细菌感染。尽管它非常有帮助，但由于1970年代的硬件限制，它无法在实际的临床环境中得到应用。然而，该系统仍然是AI代理开发历程中的一个重要里程碑。

来源： slideshare.net

虽然 AI 开发成就引起了轰动，但它们从未产生实质性成果。曾有预测认为财富500强公司会广泛应用AI技术，但这些预测随着1980年AI Winter的到来而落空，那时对AI研究的投资降到了冰点。

尽管如此，人工智能的新突破发生在 1980 年代后期。这一次，IBM T.J. Watson 研究中心的成员建议，机器中的知识获取应该通过统计分析来实现。这一建议与普遍实施的 AI 任务和行动方法相反，并为 AI 的进一步发展奠定了基础。

下一个里程碑发生在 1990 年代至 2010 年代，当时机器学习模型取得了突破。得益于机器学习，AI 代理无需显式编程即可分析数据。因此，公司将它们作为推荐系统和自然语言处理系统引入。亚马逊、eBay 和 Coursera 就是其中之一。

近年来，AI 代理在多个方向上发展。深度学习和神经网络为人工智能代理提供了新功能。这些技术有助于图像识别、驾驶车辆和理解自然语言。AI代理所具备的学习能力，在机器人技术和游戏领域促成了众多的改进。

如今，AI 代理不断发展。由于计算、数据和算法的增强，AI 代理变得更加先进和通用。它们桥接网络和平台、连接和自动化 IoT、支持预测性维护等。

AI 代理的类型

AI 代理专为不同的任务而设计，具有不同的功能和名称。基于上述方面，我们可以概括出人工智能中的几种代理类型，并将在下文进行详细描述。

反应式AI

反应性代理是此类技术中最简单的类型。它们根据映射的行动输入进行操作，而不考虑过去的经验。这意味着此类代理是通过预编程的方式对特定事件做出反应的。反应式代理没有内存，它们不会从交互中学习。它们有助于执行需要快速响应的简单、可预测和重复的任务。

反应式 AI 代理示例

反应式代理通常用于非玩家角色的游戏。代理具有与玩家交互的简单规则。此外，这种类型的代理适用于基本的家庭自动化。它们会在检测到移动时自动打开灯，而在一段时间内未检测到任何移动时则会自动关闭灯。

审议AI代理

这种类型的代理比反应代理更先进。深思熟虑的代理能够依据自身的知识和目标进行推理和规划。它们对世界拥有基础性的理解，并会利用这个模型来执行各项任务。由于深思熟虑的代理可以制定目标、计划和做出决策，因此他们可以在比被动代理更复杂的环境中行动。

审议AI 代理示例

我们可以在决策和规划至关重要的任务中找到深思熟虑的代理人。因此，深思熟虑的代理在制造和勘探任务中充当机器人。例如，借助视觉识别技术，IBM Watson 可以帮助您发现飞机中的故障和缺陷。

混合代理

为什么是“混合”？那是因为它们结合了反应代理和深思熟虑代理的优势。在需要迅速做出反应的场景中，混合代理会采用反应式的方法。如果您需要基于实时数据做出决策，则激活审议端。因此，混合代理可以快速响应简单的情况，并且可以在环境发生变化的地方进行规划和决策。

混合 AI 代理示例

混合智能代理示例包括自动驾驶汽车和高级机器人系统。对于自动驾驶汽车，系统会规划路线并对障碍物做出反应。混合机器人系统可以在预定义的输入上完成任务，并在需要时适应不断变化的环境。

学习代理

Learning Agent 的与众不同之处在于他们处理反馈并随着时间的推移而改进的能力。这要归功于他们拥有的四个组件：

学习要素以提高代理人的知识和策略;
使用获得的知识做出决策的绩效元素;
评估代理的行为并提供反馈的批评者;
一个问题生成器，用于建议用于发现新信息的探索性操作。

学习 AI 代理示例

这些技术在需要不断改进的地方非常有用。在eBay、Netflix等市场和流媒体平台上，您可以实际看到学习代理的效果。它们会分析客户的输入，并据此推荐相关的产品或节目。

另一个应用程序是自学聊天机器人。由于具有学习能力，此类聊天机器人可以以有意义且类似人类的方式处理客户查询。

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AI 代理的优势

效率和生产力

AI 代理承担日常任务和流程，并为人类工作释放资源。例如，AI 代理接管数据输入、调度和客户服务查询。因此，复杂而富有创造性的任务就交给了人类团队。自动化和人工执行流程的这种组合提高了运营和效率。

此外，AI代理能够同时处理多个进程，并且无需休息。例如，聊天机器人提供即时响应，并且可以比人力资源更快地解决问题。因此，持续的可用性和速度使 AI 代理成为快速处理许多任务的宝贵工具。

可扩展性

随着业务的不断扩展，AI代理也能相应增长。当操作规模扩大时，您可以部署更多的AI代理来应对增加的负载。由于这种可扩展性，AI 代理将帮助您管理运营，而无需雇用更多员工。

例如，在电子商务中，AI 代理处理来自数百万客户的数据，并为每个客户提供个性化建议。此外，AI 代理还可以在云服务中分配资源。此功能可确保资源均匀分布，并在高峰时段支持生产。

降低成本

由于 AI 代理可帮助您保持高生产力并扩展运营，因此还可以节省成本。根据麦肯锡的《2024 年初 AI 现状》报告，在合规领域、IT、服务运营以及供应链和库存管理方面节省的成本最多。

由于电子商务网站或SaaS（软件即服务）平台可能会遇到高负载的情况，因此AI代理会被用来承担这些高负载的任务。由于他们处理信息的能力，他们可以帮助您处理与大团队相同的工作量。这意味着您可以节省团队招聘、培训和基础设施的成本。

此外，AI 代理可以快速检测欺诈。此功能可帮助金融网站保持安全、建立信任并避免代价高昂的损失。此外，由于这种财务保护，市场可以确保安全销售并吸引更多的卖家和买家。

改进决策

根据 AI 代理收集的数据，您可以获得见解并做出决策。由于分析了大量数据，AI 代理可以帮助您发现用户行为模式并自定义您的服务。您可以获得有关库存流量、客户行为和市场趋势的信息和预测。

例如，营销中的 AI 代理可以帮助您了解客户并查看您的活动在哪些方面表现良好。在供应链中，AI 代理可帮助您分析库存将如何根据客户需求移动。因此，企业能够清晰地了解在哪些方面需要进行改进和补充。这样一来，他们的运营就能保持稳定，并随着时间的推移而持续增长。

AI 代理的应用

顾客服务

AI 代理可帮助您的客户解决问题并了解您平台上的流程。因此，您的客户可以全天候获得对他们的查询的及时解答。此外，您可以通过运用自然语言处理（NLP）技术来优化您的AI代理。这样一来，它们就能理解复杂的查询，并提供更具个性化的支持。

医疗

医疗保健领域的 AI 代理工具可以承担人类的工作量，帮助接待员和助理专注于更有意义的任务。有了AI代理，患者就无需等待20分钟仅仅是为了告知取消预约的情况。因此，这会带来更好的服务和调度体验。

AI代理能够加速重复处方的开具流程。它们在与患者通话的过程中收集所需信息，并将这些信息发送给医生。医生随后会检查处方的准确性，并将其开具给患者。这个过程很简单，并且确保安全，因为医生会检查所有内容。然后，医生通过 AI 代理将处方发送给患者。

金融

AI 代理在金融行业非常有价值。由于 AI 可以处理大量数据，因此它可以发现异常和潜在的欺诈活动。客户还可以及时获得有关账户、余额和交易的查询的答案。更为关键的是，您可以获得robohelp这一智能助手，它会根据您的投资目标和风险承受能力，为您提供具有潜力的投资建议。

电子商务

电子商务市场平台也受益于 AI 代理。它们为推荐引擎提供支持，并帮助客户查找项目。此外，AI 代理处理订单沟通，因此卖家可以简化他们的操作。由于 AI 代理可以检测欺诈，它们可以保护卖家免受非法活动的侵害，使电子商务平台值得信赖。

AI 代理还可以帮助您进行库存管理和交付。因此，您或是您平台上的卖家能够清楚地知道需要哪些库存，以及订单中应该处理哪些内容。

制造业

简化制造运营至关重要，AI 代理有助于处理流程中的关键点。AI 代理可以帮助检测生产流程和设备中的异常情况，并防止重大故障。他们还可以安排生产流程并确保优化资源使用。

此外，AI 代理可以根据来自传感器和摄像头的数据检查产品并发现缺陷。通过监控生产环境，AI 代理可以检测危险情况并确保生产环境的安全。

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AI 代理的实际应用

虚拟助手

这些工具使用 NLP 和理解来帮助完成不同的任务。AI 虚拟助手可以管理日程安排、回答查询并提供建议。这些生成式AI代理会处理大量的数据，以便能够随着时间的推移进行自我学习和持续改进。

让我们看一下 AI 虚拟代理的一些示例。Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Amazon 的 Alexa 是最好的 AI 代理，可帮助您执行不同的任务。您可以控制智能家居设备并获取天气预报。此外，虚拟助手使您能够在线订购产品、获取烹饪食谱和处理日常任务。

聊天机器人

这些 AI 代理可帮助用户解决问题。它们通常用于客户服务、营销和支持应用程序。聊天机器人可以回答常见问题和其他查询。此类助手为用户提供他们需要的一般信息。这些 AI 代理通常是与您的平台或客户支持交互的开始。

聊天机器人非常普遍，您肯定知道它们是如何工作的。不过，让我们看看著名的智能代理示例。例如，ChatGPT 已成为我们使用 AI 驱动的聊天机器人的转折点。Zendesk Chat 是聊天机器人如何在客户支持和 SaaS 开发服务中服务的一个例子。与此同时，Kuki（其前身为Mitsuku）是一款备受赞誉的聊天机器人，它以高情商和幽默感而广为人知。