簡單來說，AI Agent 是一種能夠獨立完成使用者任務的智慧系統。與傳統軟體不同的是，傳統軟體僅能協助用戶自動化或簡化工作流程，AI Agent 則能更進一步，在無需用戶持續干涉的情況下，自主完成整個工作流程。
舉個實際例子來說，假設你希望透過客服系統自動處理退費申請，傳統的規則型系統只能根據預先設定好的條件來判斷是否核准。然而，當情況較為複雜、無法被明確定義時，AI Agent 能夠像經驗豐富的調查員一般，根據脈絡、微妙的模式進行判斷與決策，這就是 AI Agent 的核心價值所在。
AI Agent 的三大特點
一個有效的 AI Agent 具備以下三個關鍵特性：
- 模型（Model）：透過大型語言模型（LLM）驅動的智慧系統，能夠進行邏輯推理與決策，並判斷何時完成任務或需要修正行動。
- 工具（Tools）：能夠存取各種外部系統或API，動態選擇適合的工具來完成任務。
- 明確指示（Instructions）：清楚定義的行動指南與安全規範，能夠有效降低決策錯誤與操作模糊性。
何時適合導入 AI Agent？
雖然 AI Agent 聽起來無所不能，但並非所有情境都適合使用 AI Agent。一般來說，最適合導入的情境包括：
- 複雜決策：需要細膩判斷與脈絡理解的場景，例如客戶退貨申請。
- 難以維護的規則系統：規則複雜且維護成本高的系統，例如供應商的安全審核。
- 大量非結構化資料處理：如自然語言處理、文件解析或與用戶互動的客服系統。
AI Agent 的架構與設計
建立 AI Agent 通常需要具備以下架構要素：
- 選擇適合的模型：根據任務複雜性與成本需求選擇最適當的語言模型。
- 工具定義：清楚標準化工具介面，讓 AI Agent 能輕鬆使用多種外部工具。
- 撰寫清晰的指令：提供明確且具體的操作指示，避免任務執行的歧義。
此外，為了避免安全性與隱私問題，也必須建立「防護機制（Guardrails）」，如輸入審查、資料過濾、以及人工介入機制。
為什麼地端LLM環境最適合建置 AI Agent？
選擇在地端（On-premises）環境部署大型語言模型（LLM），對於建置 AI Agent 特別具有吸引力。其原因包括：
- 資料隱私與安全性：地端部署讓資料完全掌控在自己手中，有效避免資料外洩的風險，特別適合敏感資料或嚴格法規限制的企業。
- 低延遲與高效能：地端部署可提供更快速的反應速度，能夠即時處理大量資料與任務，使AI Agent 更加迅速地做出反應。
- 成本控制：相較於雲端服務，地端部署可以節省長期運行成本，尤其當使用規模持續增加時，成本效益更加明顯。
AI Agent 的未來發展
AI Agent 正逐步成為企業與產品團隊不可或缺的新技術。透過有效的設計與運用，AI Agent 不僅能提升自動化效率，更能處理過去難以被自動化的複雜場景。從客服系統、自動化銷售到金融風控，AI Agent 的應用範圍無遠弗屆。
總結來說，AI Agent 開啟了一個全新的自動化時代，未來我們將看到更多智慧系統以更自主、更智慧的方式參與到人類日常的工作與生活當中。