比較傳統 AI 與軟體代理程式和代理程式 AI - AWS 方案指引

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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

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

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

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

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

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

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

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)

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

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)

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

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

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:

  • 傳統 AI 以工具為中心,功能也很窄。它著重於預測或分類。

  • 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。

  • 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。