金色百科 | 什么是代理人工智能？它的工作原理与应用前景

作者：Onkar Singh，CoinTelegraph；编译：陶朱，金色财经

一、代理型人工智能的定义

代理型人工智能（Agentic AI）是一种旨在代表自身行动的人工智能，具备一定程度的独立性和决策能力。

与传统人工智能不同，代理型人工智能不仅处理数据或响应命令，还能设定目标并做出决策以实现这些目标，其行为方式通常模仿人类。

这种技术赋予了人工智能一种“目的感”，使其能够在最少的人为干预下完成任务。

相比之下，传统人工智能通常需要人工输入或遵循预定义规则才能运行，而代理型人工智能则是自我引导的，能够根据环境和目标实时调整决策。

二、代理人工智能的工作原理

代理型人工智能通过结合先进的机器学习技术、决策算法和持续反馈循环来运作。

可以将其想象成一个从经验中学习并利用这些知识影响未来行动的机器人。具体来说，它的运作方式包括以下几个步骤：

• 目标设定：代理型人工智能根据初始编程或环境输入确定目标，例如优化供应链或提高用户参与度。

• 决策：它分析数据并使用算法决定实现目标的最佳行动方案。

• 学习和适应：与所有人工智能系统一样，代理型人工智能会从成功和失败中学习，不断调整策略并优化决策过程。

代理型人工智能的关键在于其能够根据实时输入设定自己的行动方案，从而比传统人工智能系统更具自主性。

三、代理人工智能的优势

代理型人工智能在效率提升、减少人为错误和可扩展性方面表现出色，是需要持续优化行业的理想选择。

• 提高效率：由于无需持续的人为监督，代理型人工智能可以全天候运行，不断学习和适应新数据。

• 减少人为错误：基于数据和算法的决策使代理型人工智能较少受到人为偏见或判断错误的影响。

• 可扩展性：代理型人工智能能够处理大量数据和复杂任务，同时扩展其决策流程以满足增长需求。

这些优势使其在物流、医疗保健、金融和客户服务等行业尤为吸引人，因为持续优化是保持竞争优势的关键。

四、代理人工智能的应用场景

代理型人工智能正在通过自主、目标驱动的决策改变多个行业。

• 医疗保健：代理型人工智能能够自主分析患者数据、推荐治疗方案，并为药物发现提供新途径。

• 供应链优化：无需人工干预即可设定目标、优化路线和管理库存的代理型人工智能已显著提高了全球供应链的效率。

• 金融：代理型人工智能被用于算法交易，能够根据市场数据实时调整策略以实现财务目标。

• 客户服务：由代理型人工智能支持的聊天机器人和虚拟助手不仅能回答问题，还能主动解决客户问题或个性化客户体验。

加密领域的特定应用示例：

• 加密货币交易和 DeFi：代理型人工智能能够自主分析市场趋势、调整交易策略并优化收益耕作。

• 欺诈检测和合规性：它可以追踪非法交易、标记潜在洗钱活动并在链上执行监管合规性。

• 智能合约安全：代理型人工智能能够检测漏洞、审计智能合约并通过实时识别可疑交易防止漏洞利用。

• NFT 和元宇宙资产管理：代理型人工智能可以评估市场趋势、预测资产升值并推荐最佳买入或卖出策略。

五、代理人工智能与自主人工智能的区别

代理型人工智能能够设定和调整自己的目标，而自主型人工智能则在预定义参数内运行。尽管这两个术语经常互换使用，但它们之间存在明显差异。

自主型人工智能是指无需人工干预即可运行的系统，但它通常在人类设定的框架或目标内运作，类似于自动驾驶汽车遵循预设的 GPS 路线。

而代理型人工智能不仅可以自主运行，还能够根据环境学习重新设定和调整目标。如果将自主型人工智能比作一辆跟随 GPS 的汽车，那么代理型人工智能则是一辆能够根据实时交通数据决定最佳路线并调整目的地的汽车。

六、代理型人工智能与其他类型人工智能的比较

生成式人工智能根据输入创建内容；人工智能代理根据命令执行任务；代理型人工智能则设定自己的目标、做出决策并适应现实世界的反馈。

生成式人工智能专注于创造内容，如文本、图像、音乐或视频，但不会设定目标或做出决策。例如，ChatGPT 是一种生成式人工智能，它根据用户输入生成内容，但不会自行决定写什么。

人工智能代理则专注于执行特定任务，例如 Siri 和 Alexa。它们能够高效完成用户请求的任务，但不会自行设定目标或做出决策。

代理型人工智能更进一步，它不仅能生成内容或执行任务，还能设定目标、做出决策并根据反馈进行调整。例如，一个由代理型人工智能驱动的投资机器人可以分析市场、制定投资策略并自动调整方法，而无需人工干预。

哪一个更强大？

这取决于具体用例。如果需要内容生成，生成式人工智能可能是最佳选择；如果需要任务执行，人工智能代理更为可靠。

但如果需要一个能够思考、计划和适应的人工智能，代理型人工智能无疑是更好的选择。

未来的突破可能在于将这三种技术结合起来，形成一个既能生成内容、执行任务又能优化决策的人工智能系统。这或许就是人工智能发展的方向！