AI Agent是什么？和聊天机器人区别、能做什么、怎么落地不踩坑

核心定义

AI Agent, 也就是大家说的智能体, 它并不是普通的聊天机器人, 也不是那种简单的问答工具。它是一个由人工智能驱动的系统, 这个系统能够自主地进行步骤规划。它会去调用外部的工具, 还能执行那些需要多步完成的任务。当用户给它一个目标的时候, 它是会自己去拆解路径的。

它会调用搜索功能。它会使用数据库。它会执行代码。它还会对结果进行验证。它也会进行迭代修正。这一系列动作是要持续到完成任务才停止的。这是它和最本质的区别。这个本质区别就是在于它和那些你问我答的对话式人工智能系统之间的不同之处。

和聊天机器人的核心区别

交互模式: 聊天机器人是那种你问一个, 它就答一个一问一答的方式, 而 Agent 不一样, 你是给它定好一个目标之后, 它就自己会去把整个流程全部跑完。

关于能力边界这一问题, 聊天机器人的回答范围是被限制的, 它只能依托于自己预先存在的那些知识进行回应, 而Agent就不一样了, 它是具备灵活性的, 它可以直接去呼叫搜索功能, 或者调用应用程序接口, 还可以利用代码执行环境, 甚至存取数据库, 通过这些方式来拿到那些最新的、实时的信息, 并且能够直接动手去把这些信息处理掉, 去完成一系列的操作动作。

在决策链路方面, Agent会在进行最终输出之前, 开展包括多步推理和规划在内的复杂行为, 当它发现自己处于不确定的状态时, 它会选择回头去验证相关事项, 而不是直接地、草率地去猜测一个所谓的正确答案。

可靠性来源: 它其实是取决于工具的质量, 也就是工具的优劣情况, 还要取决于流程是怎么设计的, 当然也取决于权限控制的情况怎么样, 所以它并不是单纯地就依靠模型自身的能力。

典型落地场景

在办公自动化这个场景里面, 它会接收邮件, 然后把邮件进行分类, 接着起草回复的内容, 再把附件归档, 最后更新CRM, 整个过程都是全自动运行的。

编程的过程大致是这样的, 先得把需求文档读进去, 然后把任务进行拆解, 接着就动手写代码, 写完之后再跑去进行测试, 发现有bug就去修改一下, 最后再把东西提交到PR里面去。

数据分析: 首先是进行SQL查询, 其次是清洗数据, 然后是生成图表。

复杂客服的情况是那些通过常见问题解答没有办法解决的工单, 然后由智能体去查询订单系统, 在生成处理方案之后, 再转交给人工来确认。

研究调研: 需要先从多个来源进行搜索, 然后进行交叉验证, 接着生成报告, 最后标注不确定的信息。

什么场景不适合用Agent

面对涉及医疗诊断、法律判决以及投资结论这类高风险的决策场景时, AI代理可能会出现步骤出错或者使用权限不当的情况, 因此必须依靠人工来进行确认。

面对那些对创意和审美要求特别高的任务, 比如说是要确定品牌的整体风格, 或者是进行艺术创作方面的工作, 人工智能助手确实能够给出一个初步的方案或者草稿。但是关于最终版本的选定和调整, 还是必须由人来拍板决定。

这种合规方面的判断, 其规则本身是模糊不清的, 并且带来的后果是非常严重的, 在这种场景之下, 人工智能代理产生的幻觉现象是不可被接受的。

那个完全不用人来盯着就能自己转完的闭环, 这个事儿呢, 它是涉及到钱的方面, 还有隐私保护方面的问题, 或者是对外发布信息的那些环节, 在这种情况下都必须要给人工设置一个检查把关的点才行。

落地五步法

1. 选择场景, 必须是那些发生频率高、动作重复多、规则相对清楚、对错误包容度可以接受、数据能够拿得到的情况。先搞一个可以验证的小范围场景, 千万不要直接上来就打算把整个公司的所有事情都用所谓的智能体方式来处理。

2. 定工具链, 要明确Agent去调用哪些工具, 给每个工具设定权限的上限, 遵循最小授权的原则。

3. 设流程: 需要明确谁触发, 输入是什么, 中间步骤有哪些, 输出给谁, 由谁来审核, 出错时如何回滚, 高风险操作必须安排人工确认。

4. 建测试集: 需要准备一些真实的任务,具体的数量是在20到100条之间, 在这个过程中, 要记下各项数据的实际表现, 这些指标主要包括正确率高不高、是不是出现了幻觉、格式是否合规、响应时间有多长、消耗的token成本高还是低。

5. 持续监控: 在正式上线之后进行抽样的复核, 重点关注智能代理是否存在走错步骤的情况、重复调用的情况或者越权操作的现象。在每一次的迭代过程中, 只能修改一个单独出现的变量内容。

五个常见误区

误区1: 有一个想法就是代理等于自动地完成所有事情。这种事情的可靠性取决于工具和流程方面的设计情况, 不是说模型越强了就越稳定。

误区2: “提示词写复杂就行。”工具质量、数据清洁度、流程卡点这些方面比提示词更重要。

误区3: “上线一次就长期稳定。”模型版本更新、工具接口变化, 都会影响效果。再加上有数据漂移的问题。所以, 需要保持持续的评测工作。

误区4: “Agent能够完全替代人。”这句话是不准确的事情, 因为对外发布内容、进行操作涉及资金的环节、还有处理隐私信息这些事务, 都必须要保留有人员进行审核的步骤。

误区5: 仅仅依据榜单来选择框架, 这种看法是不对的。公开的榜单数据没有办法取代针对你自己业务场景所构建的测试集, 你必须在真实的任务环境下进行运行和验证, 才能得出准确的结论。

Agent的核心价值, 其实就是所谓的把那些重复性的操作流程全权交给机器去处理, 然后把需要做出判断的工作留给人来完成。在着手全面铺开之前, 最好先拿一小个具体的场景来跑通流程, 等指标得到验证之后, 再去考虑后续的扩展问题。

常见问题

《AI Agent是什么？和聊天机器人区别、能做什么、怎么落地不踩坑》主要讲什么？

核心定义 AI Agent, 也就是大家说的智能体, 它并不是普通的聊天机器人, 也不是那种简单的问答工具。它是一个由人工智能驱动的系统, 这个系统能够自主地进行步骤规划。它会去调用外部的工具, 还能执行那些需要多步完成的任务。当用户给它一个目标的时候, 它是会自己去拆解路径的。 它会调用搜索功能。它会使用数据库。它会

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