人工智能代理的类型解释：它们如何工作以及何时使用每种代理

要点

• 人工智能代理专为不同类型的工作而设计，从快速、基于规则的任务到自适应、学习驱动的工作流程。
• 了解代理类型有助于您选择更好的工具、设定切合实际的期望并在输出达不到要求时诊断问题。
• 更复杂的工作往往需要多个代理一起工作，角色明确，协调一致。
• 没有一个代理人能够把所有事情做好，人类的判断仍然至关重要。
• 您现在就可以开始使用 AI 代理，将其应用到熟悉的工作流程并根据反馈进行迭代。

人工智能代理正在改变人们写作、研究、计划和完成工作的方式。但“人工智能代理”并不是一个单一的功能——它是一个广泛的类别，其中包括为不同类型的任务设计的工具。有些代理是为了速度和一致性而构建的。另一些则旨在随着时间的推移进行推理、适应和决策。

当您了解代理类型如何工作以及他们最擅长做什么时，您可以选择适合您目标的工具，设计更智能的工作流程并获得更好的结果。本指南将帮助您了解 AI 代理的主要类型以及如何在日常工作中有效地使用它们，首先了解 AI 代理到底是什么。

目录

• 什么是AI代理？
• 代理主要有哪些类型？
• 不同类型的人工智能代理如何比较？
• AI代理如何协同工作？
• 为什么了解人工智能代理的类型很重要
• 使用不同类型 AI 代理时的常见错误
• 不同代理类型有哪些限制？
• 如何开始使用人工智能代理
• 让人工智能代理为您服务
• AI 代理类型常见问题解答

什么是AI代理？

人工智能代理是一个可以通过观察环境、做出决策并采取行动来实现目标的系统。该机构将它们与更简单的自动化形式分开。

Grammarly 的人工智能代理就是一个实际的例子。与大多数人工智能助手不同，这些专门的写作代理不是自动化的，也不需要提示即可工作——可以将它们视为永远在线的协作者和个人助手团队，可以在您工作时主动提供动态、实时的建议，在写作过程的每个阶段为您提供帮助。 Grammarly 的人工智能代理与您的工作流程无缝集成，可根据写作类型和您所写的受众提供相关的上下文感知反馈，让您摆脱困境，同时让您专注于高影响力的思维。

人工智能代理与聊天机器人或助手有何不同？

聊天机器人和人工智能助手主要旨在响应用户输入。一旦您提示他们，他们就会生成答案。你需要不断地提示他们得到答案；在没有具体指示的情况下，他们通常不会采取主动或采取行动。

相比之下，人工智能代理被设计为在特定条件下行动。他们可以监控信息、评估选项并触发操作，通常每一步都不需要用户直接输入。多个代理还可以一起工作来完成比单个代理单独可靠处理更复杂的任务。

人工智能代理如何在高水平上工作？

在较高层面上，大多数人工智能代理遵循一个简单的循环：它们感知正在发生的事情，决定要做什么，根据该决定采取行动，并且在某些情况下，从结果中学习。

细节因代理类型而异，但这个核心循环保持一致。要更深入地了解此过程，请浏览我们关于 AI 代理如何工作的指南。

代理主要有哪些类型？

人工智能代理有不同的类型，具体取决于它们如何决定下一步做什么。有些人会立即对检测到的情况做出反应，而另一些人则会提前计划、权衡取舍或随着时间的推移改进自己的行为。

常见的代理类型包括简单反射代理、基于模型的反射代理、基于目标的代理、基于效用的代理和学习代理。除了单个代理之外，系统还可以通过多代理、分层或混合架构组合代理。

以下部分将介绍这些代理类型并解释它们的工作方式，然后介绍组织它们协同工作的不同方式。

什么是简单反射剂？

简单的反射代理通过预定义的操作响应特定的输入。它不使用内存或上下文，并且不会随着时间的推移调整其行为。代理对某些输入做出反应，但不考虑意义或意图，这使其对于狭窄的重复性任务非常有效。实际上，这可能看起来像一个书写系统，当您根据已知的语言模式键入时，它会标记拼写错误。

许多简单的反射系统并不像人们通常认为的人工智能那样。例如，您的壁式恒温器从技术上讲是一个简单的反射剂，它只遵循基本的“如果冷，则热”逻辑。虽然称其为人工智能可能感觉有些牵强，但了解这一类别有助于我们欣赏其他复杂类型的人工智能代理。

什么是基于模型的反射代理？

基于模型的反射代理还根据严格定义的规则响应输入，但它也考虑了短期上下文。

实际上，这可能看起来像校对者忽略了您在文档前面忽略的语法问题的更多实例。这种跟踪可以帮助您在工作时获得更多相关反馈，但记忆是暂时的。一旦您关闭文档并打开新文档，它将再次开始标记同一问题。

什么是基于目标的代理？

基于目标的代理从多个可用选项中进行选择。它不会立即做出反应，而是考虑可能的步骤并选择最能帮助其实现特定目标的步骤。

例如，如果项目管理代理的目标是在下周五之前交付报告，它可能会创建任务、分配所有者、请求缺少的输入、跟进逾期项目并标记阻止者。只要报告按时发送，代理就会认为目标已实现，即使任务分配或最终输出批准序列等组件不高效或不平衡。

什么是基于实用程序的代理？

基于效用的代理建立在基于目标的行为之上，它不仅仅询问“我们达到目标了吗？”但是“到达那里的最佳方式是什么？”它权衡各种选项之间的权衡，并选择能够带来最强整体结果的行动。

继续上面的例子，基于实用程序的项目管理代理将不仅仅是分配任务和跟进。它会考虑工作量平衡、个人优势和竞争截止日期等因素，然后调整分配，使项目保持在正轨上，而不会让团队超负荷。随着情况的变化，它可以重新评估并相应地改变其计划。

什么是学习代理？

学习代理是一种人工智能代理，它通过从反馈和过去的结果中学习来随着时间的推移改进其决策。不要只是问“我做了我需要做的事情吗？”或“现在最好的选择是什么？”它还会问：“下次我能在哪些方面做得更好？”帮助它从整体经验中学习。

在我们的项目管理示例中，学习代理不仅仅是高效地交付报告。它会注意到随着时间的推移出现的模式，例如反复出现的瓶颈、持续乐观的时间表或需要更多支持的贡献者。下次报告到期时，它会通过调整任务、时间表和工作流程来应用这些经验教训，以使每个项目比上一个项目运行得更顺利。

不同类型的人工智能代理如何比较？

现在我们已经分别研究了每种代理类型，这有助于将它们并排进行比较。下表显示了五种主要类型的人工智能代理在决策方式以及最适合的任务类型方面的差异。

AI代理如何协同工作？

在现实世界中，人工智能代理通常不会单独工作。更先进的系统通常使用多个代理一起工作来解决更大、更复杂的问题。这些方法之间的主要区别在于它们如何划分工作，您通常可以根据您想要完成的任务混合和匹配这些策略。

以下是组织人工智能代理协同工作的最常见方式：

• 多代理系统：多个代理并行或顺序工作，每个代理处理特定的角色。这种平等的团队方法使他们能够将复杂的工作分解成更小的部分，但当代理得出相互矛盾的结论或重复的工作时，它也会带来协调挑战。
• 分层代理：较高级别的代理设定目标和方向，而较低级别的代理则执行特定的操作。这种结构更适合管理复杂的工作流程，但在出现意外情况时适应性较差。
• 混合系统：不同类型的代理组合在一个系统中。例如，反射代理可能处理日常任务，而基于目标或学习代理则管理更复杂的决策。这种方法通过将座席类型与他们最擅长的工作相匹配来平衡速度和适应性。
• 代理编排：人工智能代理编排位于各个代理之上，并管理它们如何协同工作。它决定代理何时行动、输出如何在代理之间移动、何时需要审查或重做工作以及在何处进行人工监督。编排有助于确保多代理系统的质量、一致性和效率。

为什么了解人工智能代理的类型很重要

了解不同的人工智能代理如何做出决策可以让您更好地控制在工作中如何使用人工智能。您不必将人工智能视为黑匣子，而是可以对您使用的工具、如何使用它们以及您对它们的期望做出更有意的选择。

有了这些知识，您可以：

• 将正确的工具与工作相匹配：一些代理擅长快速、可重复的任务，而另一些代理更擅长随着时间的推移进行计划或学习。了解其中的差异有助于您设定切合实际的期望并避免滥用工具。
• 选择适合您工作方式的工具：您可以选择与手头任务相符的代理，而不是要求简单的代理来处理复杂的决策，或者期望学习代理在第一天就表现得完美。
• 更快地找出问题所在：许多人工智能工具依赖于多个代理在幕后协同工作。当感觉有些不对劲时，了解代理角色可以帮助您确定问题是否出在模式识别、规划、学习或协调方面。
• 构建您的团队将实际使用的工作流程：当您了解不同代理类型如何相互补充时，构建可靠、直观且可在整个团队中扩展的工作流程就会变得更加容易。

使用不同类型 AI 代理时的常见错误

当 AI 代理的行为不符合您的预期时，通常表明执行工作的代理的任务类型不正确，或者设置不正确。学习识别这些模式可以更轻松地调整您的方法并获得更可靠的结果。

以下是一些需要注意的常见错误以及解决方法：

• 使用反应式代理完成复杂的工作：简单或基于模型的反射代理可以很好地实现快速、可重复的决策，但它们很难处理需要规划或优先级排序的任务。对于更复杂的工作，请切换到基于目标或基于实用程序的代理或将它们配对。
• 期望非学习代理的改进：一些代理被设计为行为一致而不是适应。如果结果永远不会随着时间的推移而改善，请考虑引入学习代理或添加反馈循环，使系统能够根据结果进行调整。
• 看到不一致的输出：即使输入相同，权衡权衡的代理也可能会产生不同的结果，特别是如果它们依赖于引入一定程度随机性的大型语言模型（LLM）。当一致性至关重要时，反射剂通常是更好的选择。
• 过度依赖代理进行判断：基于目标和基于效用的代理可以支持决策，但即使明确的目标也可能会遗漏重要的背景。确保保持人工监督，尤其是在对特工的输出采取行动之前。
• 代理之间的职责模糊：在具有多个代理的系统中，故障经常发生在切换点。明确定义哪个代理负责每个决策以及输出如何在它们之间移动，以提高可靠性和协调性。

不同代理类型有哪些限制？

没有一种类型的代理可以做好所有事情，有些行动可能应该留给人类。了解它们的局限性有助于您更有效地使用代理并设计发挥其优势的工作流程。

以下是一些需要记住的常见限制：

• 基于规则的代理不会自行适应：简单且基于模型的反射代理是可靠的，因为它们旨在产生一致的结果。这使它们成为可重复任务的理想选择，但这也意味着它们需要手动更改规则来处理新的或更复杂的情况。对于自适应行为，需要不同的代理类型。
• 依赖于明确的目标：当明确定义目标、约束和权衡时，基于目标和基于效用的代理表现最佳。当目标模糊或优先事项发生冲突时，这些代理可能很难产生有用的结果。
• 学习代理的好坏取决于反馈：学习代理根据收到的信号进行改进。不一致、不频繁或矛盾的反馈会减慢学习速度或强化错误行为。
• 多代理系统中的协调开销：您可以通过组合代理来解决更复杂的工作流程，但现在您还需要管理切换、依赖关系以及可能出现问题的新方式。如果没有明确的协调，增加的复杂性很快就会超过好处。
• 持续需要人类参与：没有任何代理类型可以完全取代人类判断。工作越细致，就越需要人们审查输出、提供指导并在必要时进行干预。

将这些限制视为设计考虑因素，而不是障碍。当你考虑到不同代理的工作方式、他们在哪里需要支持以及他们如何协调时，人工智能系统就会变得更容易信任、使用起来更有效。

如何开始使用人工智能代理

现在您已经了解了主要类型的人工智能代理的用途以及协调它们的各种方法，您可以开始更有意识地使用它们。您甚至不必一开始就构建一个 - 它们可能已经存在于您已经使用的工具中。

以下是一个简单的入门流程：

• 从熟悉的工作流程开始：选择您已经熟悉的任务，例如审阅草稿、协调项目或跟踪后续工作。确定代理可以在哪些方面提供帮助以及您希望它处理哪种行为。
• 将设置与代理的角色相匹配：如果您需要快速、可预测的响应，例如捕捉品牌指南禁止的单词或短语，请配置一个具有明确规则和边界的更简单的代理。如果您希望代理能够随着时间的推移进行计划、权衡选项或适应，则需要更复杂的设置，并建立额外的指导和审查。
• 评估结果：定期审查输出并根据需要调整指令或代理配置。如果您使用学习代理，更正、批准和拒绝都会作为影响未来行为的反馈，因此要深思熟虑并保持一致。
• 设计时考虑多个代理：一旦您对单个代理感到满意，请尝试将它们串在一起，每个代理处理不同的工作部分。明确谁做什么可以让系统在出现问题时更容易调整和调试。
• 在判断力重要的地方保持参与：即使是配置良​​好的代理也可能会犯错误，特别是当任务发生变化或条件发生变化时。定期检查和人工监督有助于确保输出保持准确和适当。

从您已经信任的工具开始，了解其代理在实际工作流程中的行为方式，使人工智能代理更容易采用，并且随着时间的推移变得更有价值。

让人工智能代理为您服务

正如团队中的人员在工作中发挥不同的技能一样，每种类型的人工智能代理都有其自身的优势和局限性。你不会要求会计师设计图形，也不会要求文案撰稿人预测市场需求，同样的原则也适用于人工智能。有效地使用代理意味着为任务选择合适的代理并了解它的设计目的是什么。

Grammarly 是多个专业 AI 代理如何协同工作以增强日常工作流程的示例之一。这些专门的代理在幕后进行协调，根据您正在编写的内容、您正在为谁编写以及您想要实现的目标来提供动态的、上下文感知的建议。当您在应用程序、文档以及执行最重要任务的任何地方使用它们时，Grammarly 的 AI 代理可以帮助完善语气、简洁性和逻辑进展等元素，以便您可以更清晰、更自信地表达您的想法，而不会失去对最重要工作的关注。

当代理与他们的角色经过深思熟虑地匹配时，他们还可以一起工作来处理比任何单个代理单独管理更复杂的任务。通过了解一致性、适应性和速度等权衡，您可以设定切合实际的期望，设计更好的工作流程，并从整体人工智能代理中获得更多价值。

AI 代理类型常见问题解答

常见的人工智能代理类型有哪些？

常见类型的人工智能代理包括简单反射代理、基于模型的反射代理、基于目标的代理、基于效用的代理和学习代理。这些名称基于代理做出决策的不同方式，从对输入的反应到随着时间的推移进行规划、优化或改进。

目前哪种类型的人工智能代理最常用？

简单和基于模型的反射代理是当今最常用的人工智能代理类型。它们支持许多日常功能，这些功能一致地应用规则或使用短期上下文，而无需随着时间的推移进行学习或适应。

使用人工智能代理需要技术技能吗？

您不需要技术技能就可以在现代工具中使用人工智能代理。许多产品在幕后嵌入代理，使您可以从他们的决策中受益，而无需直接配置或管理它们。

人工智能代理和人工智能聊天机器人有什么区别？

人工智能代理自行做出决策并采取行动来实现目标，而人工智能聊天机器人主要响应用户提示。聊天机器人专注于对话，而代理通常被设计为监控信息、评估选项以及跨工作流程采取行动。

Grammarly 有代理 AI 和 AI 代理吗？

是的。 Grammarly 通过人工智能写作代理系统使用代理人工智能，旨在在整个写作过程中积极支持您。 Grammarly 的人工智能代理不是只响应一次性提示，而是与您一起持续工作，帮助您计划、起草、修改和完善您的写作。

这些代理利用您的目标、受众和意图等背景来采取明智的行动并提供更相关、一致的指导，以便您可以更清晰、自信和有效地进行沟通。

查看我们的代理中心，了解有关 Grammarly 人工智能代理的更多信息。

哪种类型的人工智能代理最适合初学者？

简单且基于模型的反射代理最适合初学者。它们行为一致，易于理解，并且可以很好地完成不需要持续反馈或调整的明确定义的任务。

不同类型的人工智能代理可以一起工作吗？

是的，不同类型的人工智能代理经常在同一系统中一起工作。许多工具将具有不同决策风格的代理结合起来，并通过架构或编排来协调它们，以处理更复杂的任务。