本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 軟體代理程式的目的
<a name="purpose"></a>

隨著現代系統變得越來越複雜、分散式和智慧，軟體代理程式的角色在從自動操作到使用者輔助技術等領域中取得了顯著的影響力。但軟體代理程式的基礎用途是什麼？ 我們為什麼設計超出指令碼、服務或靜態模型的系統，並將任務委派給能夠感知、推理和行動的實體？

本節探索軟體代理程式的基本目的：在動態環境中啟用任務的智慧委派，專注於自主性、適應性和有目的的動作。它介紹了軟體代理程式的概念基礎、追蹤其認知結構，並概述了他們唯一準備好解決的實際問題。

**Topics**
+ [從演員模型到客服人員認知](actor-agent-cognition.md)
+ [代理程式函數：感知、原因、動作](perceive-reason-act.md)
+ [自主協同合作和意圖](autonomous-collaboration.md)

# 從演員模型到客服人員認知
<a name="actor-agent-cognition"></a>

軟體代理程式的目的和結構是以早期運算模型所產生的想法為基礎，特別是 Carl Hewitt 在 1970 年代推出的演員模型 (Hewitt et al. 1973)。

演員模型會將運算視為稱為*演員*的獨立並行執行實體集合。每個演員都會封裝自己的狀態、僅透過非同步訊息傳遞互動，並且可以建立新的演員和委派任務。

此模型為分散式推理、反應和隔離提供了概念基礎，這些都是現代軟體代理器行為架構的基礎。

# 代理程式函數：感知、原因、動作
<a name="perceive-reason-act"></a>

每個軟體代理程式的核心都是認知週期，通常描述為*感知、原因、行為*迴圈。下表說明此程序。它定義了代理程式如何在動態環境中自動運作。

![\[感知、原因、動作迴圈。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-foundations/images/perceive-reason-act.png)

+ **感知**：客服人員從環境收集資訊 （例如事件、感應器輸入或 API 訊號），並更新其內部狀態或想法。
+ **原因**：客服人員使用計劃程式庫或邏輯系統來分析目前的想法、目標和情境知識。此程序可能涉及目標優先順序、衝突解決或意圖選擇。
+ **動作**：客服人員會選取並執行動作，讓他們更接近其委派目標。

此架構支援代理程式在剛性程式設計之外運作的能力，並啟用靈活、內容敏感和目標導向的行為。它形成了指導軟體代理程式廣泛用途的心理架構。

# 自主協同合作和意圖
<a name="autonomous-collaboration"></a>

軟體代理程式的目的是為現代運算帶來自主性、內容感知和智慧委派。由於客服人員是以演員模型的原則為基礎，並體現在感知、原因、動作週期中，因此他們不僅啟用被動、主動和有目的的系統。

代理程式可讓軟體在複雜的環境中決定、調整和採取行動。它們代表使用者、解譯目標，並以機器速度實作任務。隨著我們更深入客服人員 AI 的時代，軟體代理程式正在成為人類意圖和智慧型數位動作之間的操作界面。

## 委派意圖
<a name="delegation"></a>

與傳統軟體元件不同，軟體代理程式會代表** **其他項目：使用者、另一個系統或高階服務。它們帶有*委派意圖*，這表示他們：
+ 啟動後獨立操作。
+ 做出符合委派者目標的選擇。
+ 導覽執行中的不確定性和權衡。

代理程式填補*了指示*和*結果*之間的差距，這可讓使用者以更高層級的抽象表達意圖，而不需要明確的指示。

## 在動態、無法預測的環境中操作
<a name="unpredictability"></a>

軟體代理程式是專為條件不斷變化、資料即時抵達以及控制和內容分佈的環境所設計。

與需要確切輸入或同步執行的靜態程式不同，代理程式會適應其環境並動態回應。這是雲端原生基礎設施、邊緣運算、物聯網 (IoT) 網路和即時決策系統中的重要功能。

## 減少人類認知負載
<a name="cognitive-load"></a>

軟體代理程式的主要目的是減少人類的認知和操作負擔。代理程式可以：
+ 持續監控系統和工作流程。
+ 偵測和回應預先定義的或緊急條件。
+ 自動化重複、大量決策。
+ 以最小延遲回應環境變化。

當決策從使用者轉移到客服人員時，系統會變得更有回應能力、更具彈性和以人為本，並且可以即時適應新資訊或中斷。這可實現更快的反應周轉，並在高複雜性或高規模環境中實現更高的操作連續性。結果是人為焦點的轉移，從微層級決策到策略監督和創意問題解決。

## 啟用分散式智慧
<a name="distributed-intelligence"></a>

軟體代理程式個別或共同運作的能力，可讓多代理程式系統 (MAS) 設計跨環境或組織進行協調。這些系統可以智慧地分配任務，並交涉、合作或競爭複合目標。

例如，在全球供應鏈系統中，個別客服人員會管理工廠、運送、倉儲和最後一哩運送。每個代理程式都以本機自主性運作：工廠代理程式根據資源限制最佳化生產、倉儲代理程式即時調整庫存流程，以及交付代理程式根據流量和客戶可用性重新路由貨物。

這些代理程式會動態通訊和協調，並適應中斷，例如連接埠延遲或卡車故障，無需集中控制。系統的整體智慧來自這些互動，並啟用彈性、最佳化且超出單一元件功能的物流。

在此模型中，客服人員在更廣泛的智慧結構中充當節點。它們形成的緊急系統能夠解決任何單一元件無法單獨處理的問題。

## 有目的的行為，而不只是反應
<a name="purposeful-action"></a>

僅自動化在複雜系統中並不足夠。軟體代理程式的定義目的是有目的地採取行動，並評估目標、權衡內容，以及做出明智的選擇。這表示軟體代理程式追求目標，而不是僅回應觸發。他們可以根據經驗或意見回饋來修訂想法和意圖。在這種情況下，可信度是指代理程式根據其感知 （輸入和感應器） 的環境內部表示法 （例如「套件 X 位於倉儲 A」)。意圖是指客服人員選擇實現目標的計劃 （例如，「使用交付路由 B 並通知收件人」)。客服人員也可以視需要呈報、延遲或調整動作。

這種目的不僅讓軟體代理程式成為被動執行器，也讓智慧系統中的自動協作者成為可能。