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對許多人來說，未來的 AI 代理就像是漫威電影宇宙中的角色 J.A.R.V.I.S.。

J.A.R.V.I.S.，全稱為“Just A Rather Very Intelligent System”（僅僅是一個相當智能的系統），最初是由托尼·斯塔克（Tony Stark）——一個虛構的工業家和杰出的投資者——創造的自然語言計算機系統。后來，它成為了一個 AI 系統，作為斯塔克的助手。更久之后，J.A.R.V.I.S. 獲得了一個合成身體，變成了機器人“幻視”（Vision）。

盡管 AI 代理——自主和半自主的生成式 AI 系統，能夠獨立執行行動——可能離擁有實體的能力還很遠，但它們有可能在明年某個時刻接近甚至超越 J.A.R.V.I.S.。

2024 年下半年，AI 代理的流行增長與 2022 年 ChatGPT 和其他生成式 AI 系統迅速崛起并改變 AI 市場的情形相似。供應商似乎從開發最新的大型語言模型（LLMs）和 AI 聊天機器人，迅速轉向創建代理和行動模型。

例如，Salesforce 在去年秋季推出了 Agentforce，一款低代碼的代理構建工具。微軟推出了 AI Agents Service，這是一個幫助開發者構建 AI 代理的社區平臺。

其他供應商也已將 AI 代理引入企業，自動化各種業務流程。分析公司 Forrester Research 列出了目前有 400 家供應商正在構建代理。

“Forrester Research 的分析師 Craig Le Clair 說：“目前對它們的興奮情緒非常高。’”他說：“但也存在一定的風險，因為你正在釋放一個可以在沒有人工檢查和平衡的情況下自動執行的自動化過程。”

興奮與風險并存，意味著 AI 專家和供應商對 2025 年的 AI 代理有著很高的期待。

 

1、通過真實應用消除混淆

其中一個期待是，盡管 2024 年為 AI 代理奠定了基礎，但 2025 年將是 AI 代理迎接企業準備的一年，AI 市場專家表示。

這意味著，圍繞代理的混淆將消失，Responsive 的聯合創始人兼 CIO AJ Sunder 說道，他是一家 AI 驅動的提案與回應軟件供應商。

“代理與自動化、代理與 RPA（機器人過程自動化）之間有很多混淆，”Sunder 說。“這些混淆大部分會消失。然后我們就會開始看到更多的代理被部署，并在現實世界中使用。”

RPA 使用機器人或機器人來自動化重復任務，而不依賴 AI，代理則涉及 AI 技術。RPA 是確定性的和可預測的，而代理則不是。

“它們的相似之處在于，它們都是數字化的同事，”Le Clair 說道。“只不過，當你在數字同事中加入 AI 時，我們就稱其為 AI 代理，它更智能，能理解上下文，知道如何避免卡殼。”

Sunder 說，代理的一些實際應用將會出現在客戶服務中；其他的則會出現在金融或欺詐檢測中。

“任何復雜的任務，都需要 AI 記憶、計劃和執行多步驟、復雜的任務，我認為代理會在其中發揮巨大的作用，”Sunder 說。

其中一個復雜的應用是視頻創作。

“很多這些代理 AI 解決方案實際上可以以一種方式部署，協助視頻創作過程，”Colossyan（一家 AI 視頻平臺）的研究主管 Shahzaib Aslam 說。

AI 代理可以幫助制作一個引人入勝的視頻，提供有說服力的論據，并包括行動號召，鼓勵客戶采取行動，如購買產品，Aslam 說。

“這變成了一個非常強大的工具，因為它將幫助你制作一個更具參與感、成功率更高的視頻，”他說。

代理不僅將在視頻創作等不同應用場景中發揮作用，許多人還將開始使用它們來解決規模化的問題，Gartner 分析師 Tom Coshow 說道。

然而，AI 代理的應用和使用有不同的層次，佩佳系統（Pegasystems）工作流自動化和決策供應商的 AI 實驗室主任及首席科學家 Peter van der Putten 說道。

他表示，在應用的一個極端，AI 代理可以讀取、整合并綜合信息，得出一定結論，但不會采取任何行動。另一端則是，AI 代理根據它所綜合的信息采取行動。

“代理的真正成功并不在于這些代理自身的智能能力，而在于它們如何被嵌入到實際應用中，”他說。

然而，他繼續表示，大多數企業在看到 AI 代理的價值之前，必須先進行嘗試。

“有時我甚至會對這些系統能夠做的事情感到驚訝，”van der Putten 說道。“了解這一點的唯一方法就是通過安全的實驗。”

 

2、更好的推理模型

另一個關于 AI 代理的預期是，大型語言模型（LLM）將繼續作為它們的大腦。這意味著 LLM 需要在推理方面變得更強，以便 AI 代理能夠更好地執行其任務。

Aslam 說，鏈式思維提示（chain of thought prompting）已經展示了這一點。

這個概念是，模型不僅僅為一個問題生成一個回答，而是生成多個回答，并通過一系列步驟來推理，最終得出答案。

盡管這可能會比較昂貴，因為企業需要運行多個推理來生成鏈式思維，但它也使得模型的推理能力得到了提升，Aslam 說道。

他補充道，這將是 AI 行業和學術界在 2025 年將要深入研究的領域。

“這種在模型中加入可解釋性的方式是非常有意義的，我們將看到更多的工作和研究投入到這一方向，即在推理時擴大計算規模，并使模型以系統化和推理的方式得出預測，而不僅僅是簡單地生成內容，”他繼續說道。

 

3、特定任務代理

雖然到 2025 年可能會出現更多代理型應用場景，但這并不會消除對人工干預的需求。

然而，隨著 AI 代理帶來新的自動化水平，關于工作崗位會被取代的恐懼依然存在。

行業中有些人表示，盡管到 2025 年 AI 代理將具備一定的自治能力，但不會是完全自治。換句話說，AI 代理將執行某個個人工作的一部分，但不會接管整個工作。例如，AI 代理可能會幫助你找到想要使用的旅行社的聯系方式，但它無法完成整個預定流程。

"我們會看到代理不是完全獨立地接管整個工作崗位，而是會承擔一個人的部分責任或一個流程的部分，然后與傳統自動化系統、人工協作以及其他代理共同工作"， UiPath 高級副總裁兼總經理 Mark Greene 說道。

那些接管責任一部分的代理將是專業化的，并以單一的方式完成任務。這將使得 AI 代理在完成任務時更加精準，Greene 說道。

"責任越明確，就越能衡量其效果"， 他說。

 

4、AI 代理的基礎設施

除了單任務 AI 代理的崛起，2025 年也可能成為構建 AI 代理基礎設施的一年，Futurum Group 分析師 Olivier Blanchard 說道。

要讓 AI 代理能夠與其他代理進行溝通，甚至與人類協同執行任務，需要一個協調層，Blanchard 說。

"2025 年不會是我們看到完全成熟的代理型 AI 的一年，" 他說。"2025 年是我們為其構建基礎設施的一年，構建它的基礎框架。"

他補充說，可能在幫助構建這些基礎設施的供應商包括像高通、英特爾和 AMD 這樣的芯片制造商。

"高通的處理器將主要用于設備上的代理型 AI，" Blanchard 繼續說道。與此同時，英偉達的處理器目前則更多地用于云端與代理型 AI 的協作。

"英偉達的 GPU 已經被廣泛應用于訓練 AI 模型，這為未來的代理型 AI 層奠定了基礎，" 他說。"兩年后，代理型 AI 將是云端和設備端軟件的混合，彼此協同工作。"

目前，英偉達主要與云端合作，而高通則主要專注于設備端。另一方面，像蘋果和三星這樣的設備制造商將參與創建協調層，使得代理型 AI 能夠跨平臺、跨設備和跨應用程序進行協同工作，Blanchard 說道。

"我們已經具備了這些基礎，" Blanchard 說。"我們缺少的，是一種能夠'做所有事'的系統。"

 

5、邁向協調層的方式之一是多模態 AI

雖然像 ChatGPT 這樣的生成型 AI 系統具備輸入輸出功能，但它們無法代表人類連接到其他應用程序。

然而，隨著多模態 AI 的發展和成熟，能夠使圖像輸入生成視頻輸出，這將促進代理型 AI 更好地工作。

"隨著模型變得更智能，我們的代理也會變得更智能，" Coshow 說道。

Blanchard 說，AI 代理需要一個可以跨平臺和設備工作的協調層。協調層由能夠讓 AI 代理從一個平臺或界面切換到另一個平臺或界面的鏈接組成，或者從一個應用程序切換到下一個應用程序。

如果高通建立了自己的協調層，AMD 也建立了自己的協調層，這將使得代理型 AI 的互操作性成為一大挑戰。

"如果所有芯片制造商都在使用各自的協調層，它們不一定能夠很好地進行互相溝通，" Blanchard 說。

 

6、2025年代理型AI面臨的挑戰

與其他AI技術類似，代理型AI在2025年也將面臨一系列挑戰。其中之一是數據問題。

由于數據通常分散在不同的來源和過程之間，給代理型AI提供執行任務所需的數據可能會變得非常具有挑戰性，Greene表示。

另一個問題是缺乏有關代理自動化設計過程的知識，Greene補充道。

例如，行業需要了解何時應當由人類與代理型AI互動、如何進行互動，以及應該通過哪些渠道與代理型AI進行溝通，他說。

還有一個挑戰是信任問題，Sunders表示。

"如果底層技術仍然依賴生成型AI和大型語言模型，那么這些缺點也將被代理型AI繼承，"他說。

盡管面臨這些障礙，Sunders認為，2025年將是代理型AI的重要一年。

"我們將弄清楚代理型AI在哪些場景中是有意義的，如何部署它們，如何贏得信任，然后再完全放手，"他說。"這個它可以完全自主的承諾，我認為它最終會實現；但是否會在2025年實現，我認為不太可能。"

 

 

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來源：https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/Next-year-will-be-the-year-of-AI-agents