人工智能代理的類型解釋：它們如何工作以及何時使用每種代理

要點

• 人工智能代理專為不同類型的工作而設計，從快速、基於規則的任務到自適應、學習驅動的工作流程。
• 了解代理類型有助於您選擇更好的工具、設定切合實際的期望並在輸出達不到要求時診斷問題。
• 更複雜的工作往往需要多個代理一起工作，角色明確，協調一致。
• 沒有一個代理人能夠把所有事情做好，人類的判斷仍然至關重要。
• 您現在就可以開始使用 AI 代理，將其應用到熟悉的工作流程並根據反饋進行迭代。

人工智能代理正在改變人們寫作、研究、計劃和完成工作的方式。但“人工智能代理”並不是一個單一的功能——它是一個廣泛的類別，其中包括為不同類型的任務設計的工具。有些代理是為了速度和一致性而構建的。另一些則旨在隨著時間的推移進行推理、適應和決策。

當您了解代理類型如何工作以及他們最擅長做什麼時，您可以選擇適合您目標的工具，設計更智能的工作流程並獲得更好的結果。本指南將幫助您了解 AI 代理的主要類型以及如何在日常工作中有效地使用它們，首先了解 AI 代理到底是什麼。

目錄

• 什麼是AI代理？
• 代理主要有哪些類型？
• 不同類型的人工智能代理如何比較？
• AI代理如何協同工作？
• 為什麼了解人工智能代理的類型很重要
• 使用不同類型 AI 代理時的常見錯誤
• 不同代理類型有哪些限制？
• 如何開始使用人工智能代理
• 讓人工智能代理為您服務
• AI 代理類型常見問題解答

什麼是AI代理？

人工智能代理是一個可以通過觀察環境、做出決策並採取行動來實現目標的系統。該機構將它們與更簡單的自動化形式分開。

Grammarly 的人工智能代理就是一個實際的例子。與大多數人工智能助手不同，這些專門的寫作代理不是自動化的，也不需要提示即可工作——可以將它們視為永遠在線的協作者和個人助手團隊，可以在您工作時主動提供動態、實時的建議，在寫作過程的每個階段為您提供幫助。 Grammarly 的人工智能代理與您的工作流程無縫集成，可根據寫作類型和您所寫的受眾提供相關的上下文感知反饋，讓您擺脫困境，同時讓您專注於高影響力的思維。

人工智能代理與聊天機器人或助手有何不同？

聊天機器人和人工智能助手主要旨在響應用戶輸入。一旦您提示他們，他們就會生成答案。你需要不斷地提示他們得到答案；在沒有具體指示的情況下，他們通常不會採取主動或採取行動。

相比之下，人工智能代理被設計為在特定條件下行動。他們可以監控信息、評估選項並觸發操作，通常每一步都不需要用戶直接輸入。多個代理還可以一起工作來完成比單個代理單獨可靠處理更複雜的任務。

人工智能代理如何在高水平上工作？

在較高層面上，大多數人工智能代理遵循一個簡單的循環：它們感知正在發生的事情，決定要做什麼，根據該決定採取行動，並且在某些情況下，從結果中學習。

細節因代理類型而異，但這個核心循環保持一致。要更深入地了解此過程，請瀏覽我們關於 AI 代理如何工作的指南。

代理主要有哪些類型？

人工智能代理有不同的類型，具體取決於它們如何決定下一步做什麼。有些人會立即對檢測到的情況做出反應，而另一些人則會提前計劃、權衡取捨或隨著時間的推移改進自己的行為。

常見的代理類型包括簡單反射代理、基於模型的反射代理、基於目標的代理、基於效用的代理和學習代理。除了單個代理之外，系統還可以通過多代理、分層或混合架構組合代理。

以下部分將介紹這些代理類型並解釋它們的工作方式，然後介紹組織它們協同工作的不同方式。

什麼是簡單反射劑？

簡單的反射代理通過預定義的操作響應特定的輸入。它不使用內存或上下文，並且不會隨著時間的推移調整其行為。代理對某些輸入做出反應，但不考慮意義或意圖，這使其對於狹窄的重複性任務非常有效。實際上，這可能看起來像一個書寫系統，當您根據已知的語言模式鍵入時，它會標記拼寫錯誤。

許多簡單的反射系統並不像人們通常認為的人工智能那樣。例如，您的壁式恆溫器從技術上講是一個簡單的反射劑，它只遵循基本的“如果冷，則熱”邏輯。雖然稱其為人工智能可能感覺有些牽強，但了解這一類別有助於我們欣賞其他復雜類型的人工智能代理。

什麼是基於模型的反射代理？

基於模型的反射代理還根據嚴格定義的規則響應輸入，但它也考慮了短期上下文。

實際上，這可能看起來像校對者忽略了您在文檔前面忽略的語法問題的更多實例。這種跟踪可以幫助您在工作時獲得更多相關反饋，但記憶是暫時的。一旦您關閉文檔並打開新文檔，它將再次開始標記同一問題。

什麼是基於目標的代理？

基於目標的代理從多個可用選項中進行選擇。它不會立即做出反應，而是考慮可能的步驟並選擇最能幫助其實現特定目標的步驟。

例如，如果項目管理代理的目標是在下週五之前交付報告，它可能會創建任務、分配所有者、請求缺少的輸入、跟進逾期項目並標記阻止者。只要報告按時發送，代理就會認為目標已實現，即使任務分配或最終輸出批准序列等組件不高效或不平衡。

什麼是基於實用程序的代理？

基於效用的代理建立在基於目標的行為之上，它不僅僅詢問“我們達到目標了嗎？”但是“到達那裡的最佳方式是什麼？”它權衡各種選項之間的權衡，並選擇能夠帶來最強整體結果的行動。

繼續上面的例子，基於實用程序的項目管理代理將不僅僅是分配任務和跟進。它會考慮工作量平衡、個人優勢和競爭截止日期等因素，然後調整分配，使項目保持在正軌上，而不會讓團隊超負荷。隨著情況的變化，它可以重新評估並相應地改變其計劃。

什麼是學習代理？

學習代理是一種人工智能代理，它通過從反饋和過去的結果中學習來隨著時間的推移改進其決策。不要只是問“我做了我需要做的事情嗎？”或“現在最好的選擇是什麼？”它還會問：“下次我能在哪些方面做得更好？”幫助它從整體經驗中學習。

在我們的項目管理示例中，學習代理不僅僅是高效地交付報告。它會注意到隨著時間的推移出現的模式，例如反復出現的瓶頸、持續樂觀的時間表或需要更多支持的貢獻者。下次報告到期時，它會通過調整任務、時間表和工作流程來應用這些經驗教訓，以使每個項目比上一個項目運行得更順利。

不同類型的人工智能代理如何比較？

現在我們已經分別研究了每種代理類型，這有助於將它們並排進行比較。下表顯示了五種主要類型的人工智能代理在決策方式以及最適合的任務類型方面的差異。

AI代理如何協同工作？

在現實世界中，人工智能代理通常不會單獨工作。更先進的系統通常使用多個代理一起工作來解決更大、更複雜的問題。這些方法之間的主要區別在於它們如何劃分工作，您通常可以根據您想要完成的任務混合和匹配這些策略。

以下是組織人工智能代理協同工作的最常見方式：

• 多代理系統：多個代理並行或順序工作，每個代理處理特定的角色。這種平等的團隊方法使他們能夠將復雜的工作分解成更小的部分，但當代理得出相互矛盾的結論或重複的工作時，它也會帶來協調挑戰。
• 分層代理：較高級別的代理設定目標和方向，而較低級別的代理則執行特定的操作。這種結構更適合管理複雜的工作流程，但在出現意外情況時適應性較差。
• 混合系統：不同類型的代理組合在一個系統中。例如，反射代理可能處理日常任務​​，而基於目標或學習代理則管理更複雜的決策。這種方法通過將座席類型與他們最擅長的工作相匹配來平衡速度和適應性。
• 代理編排：人工智能代理編排位於各個代理之上，並管理它們如何協同工作。它決定代理何時行動、輸出如何在代理之間移動、何時需要審查或重做工作以及在何處進行人工監督。編排有助於確保多代理系統的質量、一致性和效率。

為什麼了解人工智能代理的類型很重要

了解不同的人工智能代理如何做出決策可以讓您更好地控制在工作中如何使用人工智能。您不必將人工智能視為黑匣子，而是可以對您使用的工具、如何使用它們以及您對它們的期望做出更有意的選擇。

有了這些知識，您可以：

• 將正確的工具與工作相匹配：一些代理擅長快速、可重複的任務，而另一些代理更擅長隨著時間的推移進行計劃或學習。了解其中的差異有助於您設定切合實際的期望並避免濫用工具。
• 選擇適合您工作方式的工具：您可以選擇與手頭任務相符的代理，而不是要求簡單的代理來處理複雜的決策，或者期望學習代理在第一天就表現得完美。
• 更快地找出問題所在：許多人工智能工具依賴於多個代理在幕後協同工作。當感覺有些不對勁時，了解代理角色可以幫助您確定問題是否出在模式識別、規劃、學習或協調方面。
• 構建您的團隊將實際使用的工作流程：當您了解不同代理類型如何相互補充時，構建可靠、直觀且可在整個團隊中擴展的工作流程就會變得更加容易。

使用不同類型 AI 代理時的常見錯誤

當 AI 代理的行為不符合您的預期時，通常表明執行工作的代理的任務類型不正確，或者設置不正確。學習識別這些模式可以更輕鬆地調整您的方法並獲得更可靠的結果。

以下是一些需要注意的常見錯誤以及解決方法：

• 使用反應式代理完成複雜的工作：簡單或基於模型的反射代理可以很好地實現快速、可重複的決策，但它們很難處理需要規劃或優先級排序的任務。對於更複雜的工作，請切換到基於目標或基於實用程序的代理或將它們配對。
• 期望非學習代理的改進：一些代理被設計為行為一致而不是適應。如果結果永遠不會隨著時間的推移而改善，請考慮引入學習代理或添加反饋循環，使系統能夠根據結果進行調整。
• 看到不一致的輸出：即使輸入相同，權衡權衡的代理也可能會產生不同的結果，特別是如果它們依賴於引入一定程度隨機性的大型語言模型（LLM）。當一致性至關重要時，反射劑通常是更好的選擇。
• 過度依賴代理進行判斷：基於目標和基於效用的代理可以支持決策，但即使明確的目標也可能會遺漏重要的背景。確保保持人工監督，尤其是在對特工的輸出採取行動之前。
• 代理之間的職責模糊：在具有多個代理的系統中，故障經常發生在切換點。明確定義哪個代理負責每個決策以及輸出如何在它們之間移動，以提高可靠性和協調性。

不同代理類型有哪些限制？

沒有一種類型的代理可以做好所有事情，有些行動可能應該留給人類。了解它們的局限性有助於您更有效地使用代理並設計發揮其優勢的工作流程。

以下是一些需要記住的常見限制：

• 基於規則的代理不會自行適應：簡單且基於模型的反射代理是可靠的，因為它們旨在產生一致的結果。這使它們成為可重複任務的理想選擇，但這也意味著它們需要手動更改規則來處理新的或更複雜的情況。對於自適應行為，需要不同的代理類型。
• 依賴於明確的目標：當明確定義目標、約束和權衡時，基於目標和基於效用的代理表現最佳。當目標模糊或優先事項發生衝突時，這些代理可能很難產生有用的結果。
• 學習代理的好壞取決於反饋：學習代理根據收到的信號進行改進。不一致、不頻繁或矛盾的反饋會減慢學習速度或強化錯誤行為。
• 多代理系統中的協調開銷：您可以通過組合代理來解決更複雜的工作流程，但現在您還需要管理切換、依賴關係以及可能出現問題的新方式。如果沒有明確的協調，增加的複雜性很快就會超過好處。
• 持續需要人類參與：沒有任何代理類型可以完全取代人類判斷。工作越細緻，就越需要人們審查輸出、提供指導並在必要時進行干預。

將這些限制視為設計考慮因素，而不是障礙。當你考慮到不同代理的工作方式、他們在哪裡需要支持以及他們如何協調時，人工智能係統就會變得更容易信任、使用起來更有效。

如何開始使用人工智能代理

現在您已經了解了主要類型的人工智能代理的用途以及協調它們的各種方法，您可以開始更有意識地使用它們。您甚至不必一開始就構建一個 - 它們可能已經存在於您已經使用的工具中。

以下是一個簡單的入門流程：

• 從熟悉的工作流程開始：選擇您已經熟悉的任務，例如審閱草稿、協調項目或跟踪後續工作。確定代理可以在哪些方面提供幫助以及您希望它處理哪種行為。
• 將設置與代理的角色相匹配：如果您需要快速、可預測的響應，例如捕捉品牌指南禁止的單詞或短語，請配置一個具有明確規則和邊界的更簡單的代理。如果您希望代理能夠隨著時間的推移進行計劃、權衡選項或適應，則需要更複雜的設置，並建立額外的指導和審查。
• 評估結果：定期審查輸出並根據需要調整指令或代理配置。如果您使用學習代理，更正、批准和拒絕都會作為影響未來行為的反饋，因此要深思熟慮並保持一致。
• 設計時考慮多個代理：一旦您對單個代理感到滿意，請嘗試將它們串在一起，每個代理處理不同的工作部分。明確誰做什麼可以讓系統在出現問題時更容易調整和調試。
• 在判斷力重要的地方保持參與：即使是配置良​​好的代理也可能會犯錯誤，特別是當任務發生變化或條件發生變化時。定期檢查和人工監督有助於確保輸出保持準確和適當。

從您已經信任的工具開始，了解其代理在實際工作流程中的行為方式，使人工智能代理更容易採用，並且隨著時間的推移變得更有價值。

讓人工智能代理為您服務

正如團隊中的人員在工作中發揮不同的技能一樣，每種類型的人工智能代理都有其自身的優勢和局限性。你不會要求會計師設計圖形，也不會要求文案撰稿人預測市場需求，同樣的原則也適用於人工智能。有效地使用代理意味著為任務選擇合適的代理並了解它的設計目的是什麼。

Grammarly 是多個專業 AI 代理如何協同工作以增強日常工作流程的示例之一。這些專門的代理在幕後進行協調，根據您正在編寫的內容、您正在為誰編寫以及您想要實現的目標來提供動態的、上下文感知的建議。當您在應用程序、文檔以及執行最重要任務的任何地方使用它們時，Grammarly 的 AI 代理可以幫助完善語氣、簡潔性和邏輯進展等元素，以便您可以更清晰、更自信地表達您的想法，而不會失去對最重要工作的關注。

當代理與他們的角色經過深思熟慮地匹配時，他們還可以一起工作來處理比任何單個代理單獨管理更複雜的任務。通過了解一致性、適應性和速度等權衡，您可以設定切合實際的期望，設計更好的工作流程，並從整體人工智能代理中獲得更多價值。

AI 代理類型常見問題解答

常見的人工智能代理類型有哪些？

常見類型的人工智能代理包括簡單反射代理、基於模型的反射代理、基於目標的代理、基於效用的代理和學習代理。這些名稱基於代理做出決策的不同方式，從對輸入的反應到隨著時間的推移進行規劃、優化或改進。

目前哪種類型的人工智能代理最常用？

簡單和基於模型的反射代理是當今最常用的人工智能代理類型。它們支持許多日常功能，這些功能一致地應用規則或使用短期上下文，而無需隨著時間的推移進行學習或適應。

使用人工智能代理需要技術技能嗎？

您不需要技術技能就可以在現代工具中使用人工智能代理。許多產品在幕後嵌入代理，使您可以從他們的決策中受益，而無需直接配置或管理它們。

人工智能代理和人工智能聊天機器人有什麼區別？

人工智能代理自行做出決策並採取行動來實現目標，而人工智能聊天機器人主要響應用戶提示。聊天機器人專注於對話，而代理通常被設計為監控信息、評估選項以及跨工作流程採取行動。

Grammarly 有代理 AI 和 AI 代理嗎？

是的。 Grammarly 通過人工智能寫作代理系統使用代理人工智能，旨在在整個寫作過程中積極支持您。 Grammarly 的人工智能代理不是只響應一次性提示，而是與您一起持續工作，幫助您計劃、起草、修改和完善您的寫作。

這些代理利用您的目標、受眾和意圖等背景來採取明智的行動並提供更相關、一致的指導，以便您可以更清晰、自信和有效地進行溝通。

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哪種類型的人工智能代理最適合初學者？

簡單且基於模型的反射代理最適合初學者。它們行為一致，易於理解，並且可以很好地完成不需要持續反饋或調整的明確定義的任務。

不同類型的人工智能代理可以一起工作嗎？

是的，不同類型的人工智能代理經常在同一系統中一起工作。許多工具將具有不同決策風格的代理結合起來，並通過架構或編排來協調它們，以處理更複雜的任務。