AI代理的5个级别

AI代理的5个级别

自主AI代理是指能够独立执行一系列复杂任务以达成目标的AI系统。

AI代理、自主代理、代理性应用或我称之为Agentic X的术语都可以互换使用。

一点背景

我非常喜欢Agile在组织中的崛起的例子，在这种情况下，项目经理演变成了Scrum Master，适应了迭代开发周期。 类似地，智能对话系统（Conversational AI）也在发生转变，从基本的聊天机器人框架转变为先进的提示工程工具，现在则发展成为综合性的AI代理构建工具。 理解代理框架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、链式处理、提示链和聊天机器人对话流这些术语互换使用，因为它们都指的是使用预定义的、顺序节点引导流程的类似方法。

什么是代理？简而言之…

• 代理性应用以一个或多个语言模型作为其核心基础，动态生成响应和动作。

• 这些应用程序管理状态和转换，并在实时构建事件链，以解决特定的用户查询，提供适应性的解决方案。

• 代理擅长处理模糊或隐含的问题，将其分解为连续的子步骤，并通过动作、观察和反思的循环，反复处理，直到达成最终解决方案。

• 对于对话式实现，延迟和成本管理至关重要，需要在响应性和资源效率之间取得平衡。对于代理实现，延迟可能是一个问题。

• 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历的状态和路径，确保透明度。

• 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用途——无论是进行API调用、计算还是搜索网络。

• 人类参与（Human-in-the-Loop，HITL）可以作为辅助工具，当需要时，代理可以寻求人类的输入，从而扩展其操作能力。

• 新的代理工具可以无缝集成以扩展功能，从而实现自主代理功能的持续适应和增强。

• 代理具备真正的自主性，能够独立做出决策并执行操作，几乎不需要人为监督。自主性的级别由AI代理可以循环的迭代次数和它可使用的工具数量决定。

• 代理具备高级的灵活性，能够根据具体情况动态选择和排列工具，运用推理和自适应策略来解决复杂任务。

AI代理与传统链式处理/RPA的22个关键区别

以下是AI代理与传统链式处理和机器人流程自动化（RPA）方法之间的详细对比，基于以下标准展示了它们的不同之处：

1. 灵活性、自主性、推理能力

o AI代理：表现出高度的灵活性和自主性，能够根据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，并实时进行调整。

o 链式处理/RPA：通常遵循预定义的规则和顺序，灵活性有限。它们按编程执行任务，无法偏离程序设定，因此适应环境变化的能力较差。

2. 基于细粒度状态

o AI代理：采用细粒度的状态管理方法，维持对环境的内部动态状态的理解。这使得它们可以跟踪随时间变化的状态并相应调整其动作。

o 链式处理/RPA：通常缺乏细粒度的状态意识，基于固定的工作流进行操作，难以处理需要上下文感知的复杂或动态任务。

3. RPA方法

o AI代理：利用机器学习和自然语言处理，动态决策，超越了基于规则的自动化。

o 链式处理/RPA：依赖于传统的自动化技术，如屏幕抓取和硬编码规则，这些技术缺乏灵活性，并且对于任何更改需要进行大量重新配置。

4. 人类参与（HITL）

o AI代理：通常在处理复杂任务或遇到不确定情况时引入HITL，允许人类干预以指导流程或提供反馈。

o 链式处理/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，HITL集成度较低。传统的聊天机器人/链式处理通常在无法满足意图时将整个流程转交给人工代理。

5. 成本管理

o AI代理：由于资源需求，部署和维护成本较高，但其适应性和效率能够带来长期成本节约。

o 链式处理/RPA：对于简单的重复性任务，初期成本较低，但如果需要频繁更新和维护，成本可能会上升。

6. 优化延迟

o AI代理：通过预取数据、并行处理或实时调整来减少延迟，但对于推理和分解任务，延迟往往难以优化。

o 链式处理/RPA：由于固定的工作流和顺序处理可能导致延迟，实时优化能力有限。然而，一般来说更容易优化。

7. LLM生成的动作序列

o AI代理：使用语言模型动态生成动作序列，能够基于变化的上下文处理复杂的多步骤任务。

o 链式处理/RPA：动作序列是预定义的，无法享受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

o AI代理：通常无缝集成多种工具和服务，包括API、数据库和外部资源，以动态增强功能。

o 链式处理/RPA：集成通常更为僵化，要求手动配置，并且对新工具或服务的动态适应能力较差。

9. 可解释性/可观察性/可检查性

o AI代理：通常包括可解释性和可观察性功能，提供对决策过程的洞察，这对于信任和合规至关重要。然而，大多数情况下这方面仍然欠缺。

o 链式处理/RPA：不同工作流的事件顺序是预设的。

10. 设计画布方法

o AI代理：通常依赖传统编程环境，较少关注视觉工作流设计，使复杂任务的配置更加具有挑战性。

o 链式处理/RPA：可能使用设计画布来配置复杂的工作流，通常以可视化的形式呈现，允许进行直观的调整和重新配置。

11. 对话导向

o AI代理：能够参与对话任务，利用自然语言理解有效地与用户互动。

o 链式处理/RPA：通常为对话接口设计（考虑到传统聊天机器人框架），尽管它们可以与简单的文本输入进行交互。

12. 自适应学习能力

o AI代理：能够从新数据和经验中学习，随着时间的推移自主改进，而传统RPA依赖于预设规则，缺乏学习能力。

13. 上下文感知能力

o AI代理：能够理解并适应交互的上下文，从而增强决策和响应的准确性。RPA和聊天机器人流则在静态、预定义的上下文中操作。

14. 动态任务分解

o AI代理：能够动态地将复杂任务分解为较小的可管理子任务，并根据实时反馈调整这些子任务。RPA/聊天机器人/提示链通常遵循线性的、固定顺序的任务。

15. 实时决策

o AI代理：能够基于实时数据实时做出决策，而RPA基于预设的逻辑进行决策。

16. 非结构化数据处理

o AI代理：能够理解和处理非结构化数据，如自然语言和图像，而RPA和工作流通常处理已定义和分类的结构化数据。

17. 目标导向行为

o AI代理：致力于实现高级别目标，并能根据需要调整其方法，而链式脚本旨在完成特定任务，而不考虑更高的目标。

18. 在多样化环境中的可扩展性

o AI代理：可以在多种环境中部署，并以最少的配置更改轻松扩展，而RPA/工作流解决方案可能需要大量定制才能适应不同的平台或系统。

19. 主动参与

o AI代理：能够根据用户行为或外部触发主动采取行动并进行参与。而RPA/工作流/链式处理则更具反应性，仅在由特定事件触发时执行任务。

20. 工具互操作性和API灵活性

o AI代理：通常设计为能够无缝适应各种工具和API，而RPA/链式处理/工作流/聊天机器人解决方案则通常更为刚性，针对特定工具或系统。

21. 无、低代码IDE

o AI代理：开发环境目前仍偏向代码编写。而RPA/工作流/链式处理/聊天机器人已在无代码设计画布方法中更为成熟。

22. 对未见过场景的动态适应能力

o AI代理：能够利用机器学习和上下文理解来适应新的和未见过的场景，即使在没有明确训练过的情况下也能够做出决策。这使它们能够高度适应变化的环境或意外的用户输入。

o 链式处理/RPA：在预定义脚本或规则之外的场景中通常表现不佳。当面对未曾设计处理的意外情况或边缘案例时，它们需要人工干预或可能会失败。