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作者：Onkar Singh，CoinTelegraph；編譯：陶朱，比特鏈視界
一、代理型人工智慧（ Agentic AI ）詳解
代理型人工智慧是指一種旨在代表自己行動的人工智慧，具有一定程度的獨立性和決策能力。
這種人工智慧不只是處理數據或響應命令；相反，它可以設定目標並做出決策以實現這些目標，通常以模仿人類的方式。
這就像賦予人工智慧一種目的感和以最少的人為幹預實現這一目標的能力。
這使它有別於傳統人工智慧，傳統人工智慧通常需要人工輸入或預定義規則才能運行。代理型人工智慧是自我引導的，這意味著它可以根據環境和目標實時做出決策。
二、代理型人工智慧的工作原理
代理型人工智慧通過結合先進的機器學習技術、決策算法和持續反饋循環來工作。
可以將其想像成一個從經驗中學習，然後利用這些知識來影響其未來行動的機器人。它通常以以下方式工作：
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目標設定：代理型人工智慧根據初始編程或持續的環境輸入確定目標。它可能被設置為完成特定任務，例如優化供應鏈或提高用戶參與度。
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決策：然後，它會分析數據並使用算法來決定實現目標的最佳行動方案。
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學習和適應：與所有 AI 系統一樣，代理型人工智慧會從成功和失敗中學習。它不斷調整策略並優化決策過程。
這裡的關鍵是人工智慧能夠根據實時輸入設定自己的行動方案，使其比傳統人工智慧系統更具自主性。那麼，為什麼人們對代理人工智慧如此興奮呢？
三、 代理人工智慧的優勢
代理型人工智慧可提高效率、最大限度地減少人為錯誤並無縫擴展，是需要持續優化的行業的理想選擇。
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提高效率： 由於代理型人工智慧不需要持續的人為監督，因此它可以全天候運行，不斷學習和適應新數據。
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減少人為錯誤： 由於代理型人工智慧根據數據和算法做出決策，因此不太容易出現可能由人為判斷引起的偏見或錯誤。
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可擴展性： 代理型人工智慧可以處理各個行業的大量數據和複雜任務，同時擴展其決策流程以滿足不斷增長的運營需求。
這些優勢使代理型人工智慧在物流、醫療保健、金融和客戶服務等行業特別有吸引力，因為持續優化是保持競爭優勢的關鍵。
四、代理型人工智慧應用程式
代理型人工智慧正在通過自主、目標驅動的決策來改變醫療保健、供應鏈、金融和客戶服務。
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醫療保健： 在醫學研究中，代理型人工智慧可以自主分析患者數據、推薦治療方案，甚至為藥物發現提供新途徑。
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供應鏈優化： 無需人工直接幹預即可設定目標、優化路線和做出庫存管理決策的 AI 系統已經提高了全球供應鏈的效率。
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金融： 代理型人工智慧用於算法交易，它可以設定財務目標並根據市場數據做出實時決策以實現這些目標。
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客戶服務： 代理型人工智慧提供支持的聊天機器人和虛擬助手不僅可以回答問題，還可以做出解決客戶問題或個性化客戶體驗的決策，而無需等待輸入。
代理人工智慧應用的加密特定示例
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加密貨幣交易和 DeFi： 代理型人工智慧可以自主分析市場趨勢、調整交易策略並優化收益耕作，無需人工幹預。
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欺詐檢測和合規性： 代理型人工智慧可以追蹤非法交易、標記潛在的洗錢活動並在鏈上執行監管合規性。
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智能合約安全： 它可以檢測漏洞、審計智能合約並通過實時識別可疑交易來防止漏洞利用。
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NFT 和元宇宙資產管理： 非同質化代幣 (NFT) 和虛擬資產需要估值、策展和流動性管理。代理型人工智慧可以評估市場趨勢、預測資產升值並為數字資產推薦最佳買入或賣出策略。
五、代理人工智慧與自主人工智慧
代理型人工智慧會設定和調整自己的目標，而自主型人工智慧則會在預定義的參數內運行。這兩個術語經常互換使用，但它們有明顯的區別。
自主型人工智慧是指無需人工幹預即可運行的人工智慧系統，但它通常在人類定義的既定框架或目標內運行。它就像一輛自動駕駛的汽車，但它遵循的參數是提前確定的。
另一方面，代理型人工智慧不僅可以自主運行，還可以在從環境中學習時設定和重新定義自己的目標。自主型人工智慧就像一輛跟隨 GPS 的汽車，而代理型人工智慧則是一輛可以根據實時交通數據或其他因素決定最佳路線並調整目的地的汽車。
以下是代理型人工智慧和自主型人工智慧之間差異的總結：
六、代理型人工智慧、人工智慧代理、生成型人工智慧：哪一個更強大？
生成式人工智慧根據輸入創建內容；人工智慧代理根據命令執行任務；代理型人工智慧設定自己的目標、做出決策並適應現實世界的反饋。
生成式人工智慧的全部內容都是創造——無論是文本、圖像、音樂還是視頻。它不會做出決定或設定目標；它只是根據收到的輸入生成內容。
例如，ChatGPT 是一種生成式人工智慧。如果你要求它寫一篇文章、一首詩或代碼，它會生成它，但它不會自己決定需要寫什麼。
相比之下，人工智慧代理旨在根據命令完成特定任務。與產生創造性輸出的生成式人工智慧不同，人工智慧代理專注於行動——檢索信息、自動化流程和執行用戶請求。
Siri 和 Alexa 就是人工智慧代理的例子。如果你要求 Alexa 設置鬧鐘、播放歌曲或關燈，它會高效地完成。但是，除非你明確編程，否則它不會自行決定何時需要鬧鐘或哪個播放列表適合你的心情。
代理型人工智慧更進一步。它不僅可以像生成式 AI 那樣創建內容或像 AI 代理那樣遵循命令，還可以設定自己的目標、做出決策並根據現實世界的反饋進行調整。
例如，想像一個由 AI 驅動的投資機器人。傳統的 AI 代理可以在你指示時購買加密貨幣，但代理型人工智慧可以分析市場、制定投資策略並調整其方法，而無需人工幹預。它會提前思考，從過去的表現中學習，並隨著時間的推移完善其策略。
將代理型人工智慧視為一個自我驅動的企業家，他不僅會處理任務，還會決定哪些任務值得追求以及如何改進它們。這是 AI 自主性的下一個級別。
以下是生成式 AI、AI 代理和代理型人工智慧在目的和自主性方面的差異總結：
但哪一個更強大？
這取決於用例。如果您需要內容，生成式人工智慧可能是您的最佳選擇。如果您需要任務執行，人工智慧代理是可靠的。
但如果您需要一個能夠思考、計劃和適應的人工智慧，代理式人工智慧可能是您的最佳選擇
真正的突破將是將這三者結合成一個系統——一個可以自行生成、執行和優化決策的人工智慧。看起來這就是人工智慧的發展方向！
