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比較傳統 AI 與軟體代理程式和代理程式 AI
下表提供傳統 AI、軟體代理程式和代理程式 AI 的詳細比較。
| 特性 | 傳統 AI | 軟體代理程式 | 代理式 AI |
|---|---|---|---|
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範例 |
垃圾郵件篩選條件、映像分類器、建議引擎 |
Chatbot、任務排程器、監控客服人員 |
AI 助理、自主開發人員代理程式、多代理程式 LLM 協調 |
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執行模型 |
批次或同步 |
事件驅動或排程 |
非同步、事件驅動和目標驅動 |
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自主性 |
有限;通常需要人工或外部協同運作 |
中;在預先定義的邊界內獨立運作 |
高;獨立執行自適應策略 |
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反應 |
對輸入資料有反應 |
對環境和事件有反應 |
被動和主動;預測並啟動動作 |
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主動性 |
罕見 |
存在於某些系統中 |
核心屬性;推動目標導向行為 |
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Communication |
最小;通常為獨立或 API 繫結 |
客服人員間或客服人員-人類傳訊 |
豐富的多代理程式和human-in-the-loop互動 |
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決策 |
僅限模型推論 (分類、預測等) |
符號推理,或規則型或指令碼型決策 |
內容式、目標式、動態推理 (通常是 LLM 增強型) |
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委派的意圖 |
否;執行使用者直接定義的任務 |
部分;代表範圍有限的使用者或系統 |
是;使用委派的目標,通常跨服務、使用者或系統 |
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學習和適應 |
通常以模型為中心 (例如 ML 訓練) |
有時適應性 |
內嵌學習、記憶體或推理 (例如,意見回饋、自我修正) |
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代理程式 |
無;適用於人類的工具 |
隱含或基本 |
明確; 以目的、目標和自我導向運作 |
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內容感知 |
低;無狀態或以快照為基礎的 |
中度;某些狀態追蹤 |
高;使用記憶體、情境內容和環境模型 |
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基礎設施角色 |
內嵌在應用程式或分析管道中 |
中介軟體或服務層元件 |
與雲端、無伺服器或邊緣系統整合的可編譯代理程式網格 |
綜上所述:
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傳統 AI 以工具為中心,功能也很窄。它著重於預測或分類。
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傳統軟體代理程式引入自主性和基本通訊,但它們通常受規則限制或靜態。
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代理式 AI 將自主權、非同步和代理整合在一起。它可讓智慧型、目標驅動型實體在複雜的系統中進行推理、行動和調整。這使得代理式 AI 非常適合雲端原生 AI 驅動的未來。