代理型 AI

代理型 AI 正為自動化帶來重要的新能力，大幅擴展自動化對企業的影響及潛在價值。 代理自動化現在可以最佳化複雜的非結構化程序，這是傳統以規則為基礎的自動化所無法自行解決的問題。 代理自動化的覆蓋範圍遠遠超出了機器人程序自動化（RPA）所能處理的結構化、以規則為基礎的重複性任務和程序的範疇。 現在，透過代理自動化，企業可以自動化大量需要更具動態和內容感知能力的工作流程，進而增強企業自動化和簡化全新類別的複雜任務與商務程序的能力：需要高度適應性和即時動作與分析的複雜決策和活動。

代理自動化透過 AI 代理人、機器人與人類之間的精心協調和共生組合來達成。

• AI 代理人可根據目標而非固定指令，自主規劃、執行和調整工作流程。 其會協調任務、根據上下文做出決策，並與其他代理人或系統協作，以完成端對端程序。

• 機器人則可透過執行重複性任務，例如收集代理人做出決策所需的資料（例如，登入、連結和理解跨多個系統的資訊），將 AI 代理人的準確性、生產力和成功率發揮到極致。 此外，機器人亦可依照代理人的指令，完成程序中的其他各種明確定義的動作和特定任務。

• 人類則負責提供代理人目標、確保監管流程完善，並在需要人類判斷與審查時介入（人機迴圈）。

代理自動化需要協調機制來管理和最佳化這個由代理人、機器人和人類組成的複雜生態系統。 協調機制讓企業能夠：

• 在具備關鍵防護措施、監管機制與安全控管的前提下，運作複雜的多代理人生態系統

• 確保代理型 AI 的可擴展性

• 跨 CRM、ERP 和其他系統自動化動態工作流程

• 運用即時資料最佳化決策制定流程

雖然代理型人工智慧和生成型人工智慧（GenAI）都是關鍵技術，但它們的重點不同，各自都有獨特的優點和應用場景。 GenAI 專為創造（文案、影像、程式碼與創意）而生。具備強大的自然語言處理能力，使其成為內容生成的強力工具。 相較之下，代理型 AI 則是為了行動而生的工具。其會規劃、決策並執行，以達成相應結果。GenAI 止步於創造階段，而代理型 AI 則會接手後續階段，即執行動作、觸發工作流程，並適應新環境。 這兩者相輔相成。例如，GenAI 可起草行銷內容，而代理型 AI 則會根據即時績效資料，自動啟動和迭代行銷活動。

代理型 AI 結合了多種人工智慧技術，以使 AI 代理人具備思考、行動與適應能力：包括用於推理和溝通的大型語言模型（LLM）、用於任務排序的規劃型 AI、用於動作最佳化的強化學習，以及用於保留上下文的記憶系統。同時還運用工具使用模型，使其能夠與外部系統和工具互動。其他 AI 模型還讓這些系統能夠自我反思和感知，並從持續學習中獲益。

上述各類人工智慧技術在增強代理系統的能力方面都扮演了關鍵角色。

大型語言模型（LLM）

隨著功能強大的 LLM 的問世，AI 領域發生了巨大變化。這些使用大量資料集訓練而成的模型，賦予了 AI 理解和產生類人文字的新能力。人類與機器之間的對話變得更加自然、更有意義，為 AI 應用開闢了許多新的可能性。

LLM 為自然語言理解奠定了基礎，讓 AI 代理人能夠詮釋複雜的指令、參與有意義的對話，甚至產生創意內容。這種語言能力的提升，讓代理型 AI 能以更自然、直觀的方式與使用者互動，為協作與問題解決開闢了全新的可能性。

此外，法學碩士 (LLM) 使代理人工智慧 (Agentic AI) 能夠根據其處理的資訊進行推理和決策。分析大量資料並識別模式，使這些人工智慧代理人能夠產生洞察、做出預測並採取符合其預定目標的行動。這種自主思考和行動的能力是代理人工智慧 (Agentic AI) 的關鍵特徵，使其有別於傳統的自動化技術。

機器學習

機器學習演算法的進步，加上運算能力的不斷提升，進一步加速了這一演變。這些系統現在可以從海量資料中學習，不斷提升自身能力，並且越來越適應新情況。這種轉變為更具動態性的自動化和人工智慧解決方案鋪平了道路。

例如，強化學習是一種機器學習，自主代理透過與環境互動並接收回饋進行學習，這對於實現代理人工智慧的高階決策能力至關重要。透過反覆試驗學習，代理人工智慧系統即使在複雜多變的環境中也能優化其行為以實現特定目標。

哪些技術創新和進步正在推動代理型 AI 在整個企業中的應用？

AI 工具與現有企業系統的整合是一項重大突破。這使得 AI 代理人能充分利用組織內部的豐富資料來源，包括客戶關係管理（CRM）和企業資源規劃（ERP）系統，以及供應鏈管理和人力資源工具。打破資料孤島並連結不同的系統，讓代理型 AI 能全方位掌握企業營運現況，進而做出更明智、以資料為依據的決策，並自動化複雜的工作流程。

雲端運算的進步也在推動代理AI的發展方面發揮了至關重要的作用。 Microsoft Azure和Amazon Web Services (AWS)等雲端平台提供了訓練和部署複雜AI模型所需的可擴展運算能力和儲存容量。此外，先進的資料處理工具使企業能夠即時從海量資料集中提取有價值的洞察，從而增強代理AI的決策能力。

此外，UiPath 平臺等代理自動化平臺的開發也加速了企業採用相關技術。例如，UiPath 平臺提供全面整合的功能，可用於部署 AI 代理人、協調端對端工作流程，以及實現大規模代理自動化。結合這些功能，企業便能部署和管理智慧型、以目標為導向的代理人。這些代理人可與機器人和人員合作，精準且可信賴地執行複雜的動態程序。

這些進步是如何共同促成人工智慧代理的出現的？

如上所述，強大的 LLM、先進的機器學習技術，以及與企業系統無縫整合的融合，促成了代理型 AI（亦即 AI 代理人背後的「智慧核心」）的興起。由於分析、推理、學習和推斷能力的大幅提升，這種新型 AI 代理人如今只需極少的人工干預，便可完成過去被認為只能靠人類智慧處理的複雜、動態程序。AI 代理人能夠設定目標、設計並最佳化完成工作的程序；AI 代理人能夠自主決定採取動作，或指示其他 AI 代理人啟動某個程序；也能從經驗中學習，並隨著時間不斷提升績效。

AI 技術的重大進步帶來了翻天覆地的技術變革。如今，代理型 AI 使 AI 代理人能夠學習、預測並採取動作。AI 代理人能夠承接未定義的任務、管理複雜程序，並做出細緻的決策，而這些工作不久之前只能由人類來處理。

簡而言之，代理型 AI 讓我們能夠探索工作流程設計的全新可能性，同時隨著我們重新定義人類、機器人和機器在組織內各種程序中的角色，擴展自動化的應用範圍。

雖然代理型 AI 的發展已經改變了人類與機器互動與協作的部分方式，但這場變革其實才剛剛開始。一波龐大且無可避免的工作轉型浪潮已悄然醞釀，正逐步凝聚能量，蓄勢待發。

五年後，最現代、最成功的企業營運方式，包括員工與機器各自負責的工作，以及人類、機器人和代理人的協作方式，都將與今日的運作方式大相徑庭。

隨著代理型 AI 實現可擴展性，以及 AI 使用案例擴展至每個商務程序，世界各地的企業都將擁有更出色、更快速、更高效的營運能力。這些企業將憑藉出色的客戶互動體驗、靈活因應目前及未來變化的能力，以及提升至全新等級的員工生產力與參與度，展現獨特的競爭優勢。

代理型 AI 技術未來充滿無限可能，且發展前景一片光明。這項技術的不斷發展，正在重塑工作環境以及人類和機器在其中所扮演的角色。