虽然 ChatGPT、Claude、Gemini 等聊天机器人最近在人工智能领域占据主导地位，但这并不是大多数公司的最终结局。大多数公司都希望生产 AGI（通用人工智能）——能够像人类一样推理，甚至比人类更好的人工智能。但沿途有几站。
聊天机器人已经显示出巨大的潜力，但它们最终的用处是有限的。如果没有自主权，聊天机器人只能带来有限的效率和生产力。在一个崇尚效率的世界里，这怎么可能过去呢？这就是聊天机器人没有带来预期收入的原因。但聊天机器人处于阶梯的最底层。
这就是为什么人工智能公司将赌注押在人工智能代理上，认为这是人工智能最直接的未来。人工智能代理不会像聊天机器人，也不会像你现在在大多数网站上看到的以客户支持代理形式出现的机器人。他们将能够超越遵循一系列指示并做出决定。
在目前的状态下，与这些客户支持机器人进行交互充其量是一种令人筋疲力尽的体验。他们大多无法解决你的问题，即使可以，也是一个漫长的过程；另一方面，人类代理人总是更有效率、更有能力。
但有了自主人工智能代理，这种情况将会改变。
什么是人工智能代理？
即使是专家也没有给出明确的定义。他们拥有的是不断发展的愿景。
但有些事情是清楚的。人工智能代理是可以在现实世界环境中自主做出复杂决策的模型。他们仍然需要偶尔的人工指导和干预，但他们能够承担的任务范围将比当前的聊天机器人大得多。
ChatGPT 等聊天机器人可以帮助提高人类生产力。然而，人工智能代理将能够取代人类，至少在较低水平上。
与当前的生成式人工智能机器人仅通过生成句子中下一个可能的单词来工作不同，人工智能代理将能够思考和推理。我们已经看到了 OpenAI 推理模型的预览以o1的形式.
但思考和推理的能力只是人工智能代理的一方面。
人工智能代理应该具备的特征之一是能够在没有指示的情况下追求人类设定的目标，最好是在复杂和动态的环境中。因此，与当前的聊天机器人不同，人类必须决定每一步，而使用人工智能代理，您只需设定目标即可。
对于人工智能代理来说，主动行动而不是像聊天机器人那样等待提示也很重要。
另一个重要的方面是，人工智能代理还能够从反馈中学习，不断改进并更好地完成工作。然而，他们不需要人工强化来获得反馈和变得更好；他们可以从自己的经验中学习。
AI 代理如何工作？考虑这个例子。当他们遇到问题（例如客户投诉）时，他们不会只是遵循具有预先确定结果的通用说明。在这样的示例中，他们能够查找客户的参考 ID 和内部文档，如果需要了解问题，则提出进一步的问题，然后提供解决方案。当他们遇到困难或者他们的程序要求他们获得某些行动的批准时，他们甚至可能会联系人类主管。最后，如果他们无法提供帮助，他们可以将客户推荐给人工代理。
应用领域
客户支持并不是人工智能代理所擅长的，但这绝对是他们将首先普及的领域之一。软件开发是人工智能代理很快将占据主导地位的另一个领域。
根据预测，仅在未来三年内，许多组织将使用人工智能代理来编写和重写代码，而开发人员将扮演审阅者的角色。
许多公司正在为其内部工作负载开发代理系统。他们已经从概念验证阶段进入试点阶段。代理并不是什么新鲜事。企业经常使用它们来自动化任务。但随着人工智能的介入，智能体可以处理的任务将更加多样化，专业化程度也会降低。
许多公司已经在内部部署人工智能代理来执行各种任务，有些公司已经向企业客户提供初始版本，例如 Salesforce 的 Agentforce。只需几年的时间，人工智能代理就将完全取代呼叫中心的劳动力。
大多数公司还会实施多代理系统，部署不同的代理来处理不同的任务。这些代理将能够相互通信和协作。
虽然企业会发现自己越来越多地在不同的角色中采用人工智能代理，但它们不仅仅局限于企业。我们已经看到一些公司正在尝试改进个人助理，以便通过人工智能变得更加有用。
理想的人工智能代理就像人类助手一样；它将能够代表您进行购物、预订和管理您的旅行、或安排会议并发送邀请。除了人类元素之外，它还应该能够使用其他工具并与之交互，例如网络搜索、编程，甚至其他人工智能工具。
理想情况下，人工智能代理也将是多模式的，比如Google 演示的 Project Astra在今年的年度 I/O 大会上。它将能够本地处理音频、图像和视频作为输入。
不过，不会有单一类型的人工智能代理。不同的情况需要不同的技能。
AI 代理当前的局限性
目前，在获得完全自主代理的道路上还存在许多问题。
对于一个真正具有自主性和乐于助人的代理来说，它需要犯更少的错误。目前，人工智能极易产生幻觉。为了更广泛地采用，这个数字需要至少降至 1% 以下。将这个数字降低到 10% 以下可能很容易，但确定最后的数字将被证明是最具挑战性的。
另外，请考虑前面处理客户支持的人工智能代理的示例。最后一个问题是人工智能代理全面实施之前需要解决的严重问题之一。理想情况下，他们知道何时将问题转交给人工代理，而不是继续尝试自己解决问题，从而增加所产生的成本。简而言之，当他们自我推理而不是遵循一组指示时，需要解决他们的毅力问题。
人工智能代理面临的另一个问题是上下文问题。考虑使用人工智能聊天机器人以当前形式进行编码。目前，人们很容易对人工智能的编码能力感到不知所措。他们无法生成长格式的代码，主要是因为上下文的限制。
在人工智能代理成为成熟的现实之前，还需要牢记安全问题和访问控制。随着自主权的增加，这些风险变得更大。企业需要确保人工智能代理只执行他们有权执行的操作。他们也不应该能够访问任何他们不被允许访问的信息。
然后，还有诸如提示注入之类的安全漏洞需要小心防范。
所需的训练数据量和计算资源也是一个障碍，但根据某山姆·奥尔特曼的神秘回答，他们可能已经有了训练数据问题的答案。
人工智能公司正在不懈地努力实现智能未来，其中大部分问题很快就会得到解决。例如，Google 已经提供了 2M 上下文窗口，并且已经致力于使其无限。
这就是说，虽然人工智能目前还没有我们希望的（或不希望的）那么强大，但这一天已经为时不远了。事实上，它比我们大多数人想象的更接近。
如果您一直认为人工智能需要很长时间才能真正有用并能够处理您所做的任务，那么请再想一想。人工智能代理很快就会到来。现在是时候提高自己的技能并适应人工智能代理可能成为你的同事的角色了。虽然人工智能代理能够自主承担重大责任还需要一段时间，但大多数公司都希望从明年开始在某种程度上开始使用人工智能代理。凭借他们的自主决策、主动性、适应性以及处理复杂环境和目标的能力，为人工智能代理的未来做好准备。
