它们是什么，如何工作，以及在人工智能领域有哪些类型

chandonaran55

人工智能代理是一种利用人工智能技术开发的程序，它具有感知环境、从中学习并自主决策的独特能力。与其他人工智能系统（例如 ChatGPT）不同，智能代理无需持续接收提示即可激活。然而，这只是人工智能代理的一个概括性定义。

本文将深入探讨人工智能的工作原理、现有类型，以及如何将人工智能应用于市场营销和商业领域。需要牢记的是，自主人工智能代理比传统人工智能程序更加灵活多变，因为它们能够理解环境并与之互动，从而完成分配的任务。因此，它们并非只能盲目地按照预设的程序指令行事。换句话说，人类设定目标，而人工智能代理则自主选择实现目标的方式。

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人工智能代理：它们是什么，如何工作，以及在人工智能领域有哪些类型



人工智能代理、传统人工智能还是自动化：我们来解释它们的区别

我们知道，谈论人工智能可能会很复杂，因为它是一种非常复杂的技术。但理解它并非不可能，至少可以理解它的基本特征。

理解事物的最佳方法之一是将其与我们经常混淆的其他类似事物进行比较。因此，为了帮助您在继续阅读本文之前更好地理解人工智能代理是什么，我们将帮助您将其与其他技术形式区分开来，以免您混淆它们：

自动化：遵循固定的规则，不会主动适应环境变化，因此既不具备自主性，也不具备适应性。例如，无论发生什么情况，都会在特定时间触发的警报器。

传统人工智能：其运行基于训练数据，但无法自主行动。然而，它可以适应用户请求。聊天机器人、推荐系统和预测模型都是传统人工智能的例子。

人工智能代理：我们也可以将其定义为从传统人工智能向更理性人工智能演进的一种形式。与传统人工智能不同，它们能够感知环境、进行推理，并能更独立地行动以实现其预设目标。它们还能随着时间的推移不断学习和提升自身性能。自动驾驶汽车就是基于智能代理的系统的一个典型例子。



人工智能代理的主要类型或按其复杂性划分的人工智能代理


简单反射剂
这些是最基本的人工智能代理类型。我们可以将它们视为一种更高级的自动化系统；它们介于自动化和简化版智能代理之间。它们仅限于对当前刺激做出反应，而不考虑过去的上下文，因此缺乏学习能力。它们的运行基于预定义的规则和即时数据。



基于模型的代理

它们是简单反射型智能体的进化版本，因为它们配备了更高级的决策机制。它们不再仅仅 电话营销数据 遵循预定义的规则，而是在做出决策之前评估最可能的结果和后果。也就是说，它们会构建一个所感知世界的模型，并以此为指导采取行动。



基于目标的代理

他们拥有更高级的推理能力，能够比较不同的方法，以最有效的方式达到最理想的结果。因此，他们非常适合执行复杂的任务。



基于效用的代理

它们的设计用途非常具体，并且所做的决策旨在完善它们所具有的特定用途。



学习代理

这些人工智能代理的工作原理是不断理解它们过去的经历，以便从中学习并改进它们的结果。



层级代理

它们是一组组织有序的人工智能代理，协同工作以实现共同目标。这些代理分为多个层级，第一层代理将复杂任务分解为更简单的任务，然后将每个任务分配给下层代理，由下层代理独立完成。第一层代理还充当协调者的角色，确保最终目标的集体实现。



人工智能代理在商业环境中的应用案例



人力资源

虽然传统人工智能可以执行一些简单的任务，例如筛选简历或根据关键词对简历进行分类，但专为人力资源相关任务设计的人工智能代理可以实时评估技能或与候选人进行个性化对话，并适应每个人的具体情况。

除了招聘流程之外，智能代理还能协助人力资源专业人员处理日常工作。例如，IBM 开发的Watsonx Orchestrate是一套人工智能代理，可以管理休假、薪资和福利（例如医疗保险）。它们甚至可以回答人力资源专业人员的常见问题，并提供个性化指导。



销售和数字营销

人工智能在此方面的应用非常广泛，涵盖内容创作、线索管理以及营销活动优化等诸多领域。而智能代理的功能远不止于此，它们能够根据绩效数据实时调整策略，或根据客户的个性化行为和偏好进行实时互动。

例如，HubSpot在其内部人工智能Breeze 中开发了一个内容代理，可以协助团队完成各种营销和文案撰写任务。它能够学习每家公司的品牌基调，并利用 CRM 数据实时个性化内容、自动填充表单，并为公司的理想客户量身定制信息。