AI Agent 議題討論：單純的AI與 AI Agent 之間的差異？

目前有許多關於「代理」與「一般AI應用」的討論，但真正的關鍵在於：

靜態AI模型 vs. 動態AI代理

在非代理式的工作流程中，你可能會提示大型語言模型（LLM）來總結一段文字，並直接回傳總結內容。

但在代理式工作流程中，
代理會主動進行以下步驟：

1️⃣ 制定計劃 – 透過任務分解將複雜的任務拆解為較小的子任務

2️⃣ 執行操作 – 使用預定的工具與權限來完成任務

3️⃣ 反思與調整 – 評估結果，必要時調整計劃，並反覆執行直到達成目標

這就是為什麼代理式工作流程在處理複雜任務時更為有效，尤其是當條件可能變化或需要多步推理時。

AI Agent 核心組成要素
🧠 推理能力:
讓代理在解決問題的過程中持續「思考」

🛠️ 工具使用:
代理可以訪問外部資源、
執行操作並獲取即時資訊

💾 記憶能力:
代理能從經驗中學習並記住上下文，
運用短期和長期記憶

AI Agent 中的三個關鍵模式

  1. 計劃模式
    計劃模式讓代理能夠自主將複雜的任務拆解為簡單的步驟，這不僅減輕了LLM的認知負擔，還能提高推理能力並減少錯誤。
  2. 工具使用模式
    工具使用模式使代理能與外部資源、應用程式及計算工具進行互動，這使得代理克服了靜態知識的限制，能以更有意義的方式與現實世界互動。
  3. 反思模式
    反思模式是一種自我回饋機制，讓代理在最終給出回應之前，先評估自己的輸出或決策的質量。

原文：https://weaviate.io/blog/what-are-agentic-workflows

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