AI 代理：基礎與實踐
在資訊爆炸的網際網路時代，學習人工智慧代理（AI agents）及其有效建置方法變得日益重要。然而，面對海量的資訊，我們往往感到無所適從。本文將整合 Google、Anthropic 和 OpenAI 的相關資源，為您精簡呈現 AI 代理的核心概念、建置要點以及實用案例，助您在 20 分鐘內掌握 AI 代理的精華。
資源整合
網路上充斥著關於 AI 代理的資訊，Google 的代理白皮書、Anthropic 關於建置有效代理的文章以及 OpenAI 的代理指南是其中最具價值的資源。這些文章內容豐富，但總字數超過 14,000 字。為了方便您快速了解，本文作者花費數小時，借助人工智慧將這些資訊整合為一篇不到 20 分鐘的演示文稿。
什麼是 AI 代理？
AI 代理是一種利用大型語言模型（如 GPT、Gemini 或 Claude）進行推理的系統。它能根據推理結果代表我們採取行動，例如總結 Slack 對話、發送電子郵件、編寫或執行程式碼。代理會觀察行動的結果，並根據需要決定是否採取進一步行動，形成一個循環的推理過程。
在 Google 的白皮書中，代理被定義為一個通過觀察世界並對其採取行動來實現目標的應用程式；Anthropic 的文章中，代理是指 LLM 動態指導自身流程和工具使用的系統；OpenAI 的指南則將代理簡單定義為能代表您獨立完成任務的系統。
何時應建置 AI 代理？
建置 AI 代理需要權衡利弊。代理因其強大的推理能力而具有優勢，但同時也存在一定的風險和不確定性。與傳統工作流程相比，代理能根據自身推理與環境進行複雜的交互，因此在需要靈活決策和處理模糊邏輯的情況下，建置代理更為合適。
例如，在處理 GitHub 儲存庫時，代理可以根據自身推理決定要分析的檔案數量，具有較高的靈活性。然而，這也可能導致代理做出不可預期的決定，如意外跳過某些步驟。相比之下，傳統工作流程具有更高的穩定性和可預測性。
因此，當您需要代理在與環境交互的工具方面做出複雜決策，或在系統中存在模糊邏輯時，建置代理是一個不錯的選擇。但如果您的自動化流程具有高度的可預測性和穩定性，則無需過度依賴代理。
AI 代理的組成要素
AI 代理由四個核心要素組成： 1. 大型語言模型（LLM）：提供推理能力的大腦。 2. 工具：用於與環境交互。 3. 指令（系統提示）：指導代理的行為和語氣。 4. 記憶：包括短期記憶（對話歷史）和長期記憶（目標、偏好和指令）。
Google 的白皮書對這四個組成要素進行了詳細的解釋，Anthropic 的文章也涵蓋了大部分內容，但未明確提及系統提示的重要性。OpenAI 的指南則提到了模型、工具和指令，但忽略了記憶部分。因此，Google 的白皮書在這方面的解釋最為全面。
推理模式
AI 代理主要有三種推理模式： 1. React：推理、行動、觀察的循環模式，是大多數代理的標準模式。 2. Chain of Thought：逐步邏輯推理，通過告訴 LLM 逐步思考問題來獲得更好的結果。 3. Tree of Thought：同時探索多種可能性和結果，是一種較為技術性的模式。
其中，React 模式在 Google 的白皮書中被重點介紹，是最常用的推理模式。
安全與防護
由於 LLM 存在幻覺的可能性，因此安全和防護措施至關重要。我們可以通過限制代理的某些行為、加入人類審核、過濾輸出以及在安全環境中進行測試等方式來確保代理的可靠性。
OpenAI 的指南在安全和防護方面的介紹最為詳細，其中包括不同類型的防護措施，如過濾個人身份信息（PII）和相關性分類器等。
有效實施 AI 代理
要有效實施 AI 代理，您可以遵循以下幾個關鍵步驟： 1. 從簡單開始：如同任何自動化專案一樣，先從簡單的任務入手。 2. 增加可見性：了解代理的推理過程，以便監控其決策。 3. 明確指令：為系統提示和工具描述提供清晰的指導。 4. 持續評估：不斷評估代理的性能，並根據需要調整工具、微調和系統提示。 5. 保持人類監督：在重要決策中保持人類的參與，確保代理的可靠性。
實用案例
AI 代理在各個領域都有廣泛的應用，包括客戶服務、業務運營、研究、開發工具以及日程安排等。例如，代理可以用於分類和回應客戶詢問、審核文件、自動組織檔案和電子郵件，以及管理任務和日曆等。
框架與工具
雖然本文旨在保持框架中立，但 Google、OpenAI 和 Anthropic 的資源中也提到了一些常用的框架和工具。Google 白皮書中提到了提示模板、Vertex AI 和 Langchain；OpenAI 指南則介紹了其代理 SDK；此外，還有 Langraph、Agno Crew AI、Hugging Face 的 small agents 以及 Pideantic AI 等優秀的框架可供選擇。
結論
在建置 AI 代理時，我們應關注結果而非複雜性。無論採用何種框架和工具，最終目的都是為了實現業務價值和提高工作效率。希望本文能為您提供有關 AI 代理的全面了解，助您在 AI 時代取得成功。
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