智能體人工智慧是指能夠自主追求既定目標、規劃多步驟操作並使用工具執行這些操作，且步驟間只需極少人工幹預的系統。與遵循固定規則的傳統自動化或按需生成內容的生成式人工智慧不同，智能體人工智慧結合了推理、記憶和工具使用，能夠端到端地完成任務。其應用主要集中在業務工作流程中，在這些流程中，決策可以在既定範圍內進行範圍界定、驗證和稽核。
智能體人工智慧走出實驗室的速度比企業軟體類別吸收新功能的速度更快。這項轉變是由三個同時發展的成熟階段所推動的：
- 大型語言模型達到能夠在多步驟任務中保持推理品質的程度。
- 工具使用框架變得足夠可靠，能夠將 API 和資料庫暴露給模型驅動的工作流程，以及允許代理程式進行規劃和重試的編排層。
- 無需重置對話即可從錯誤中恢復。
分析師的預測表明，這些經濟影響顯而易見。 Gartner公司 報告指出，智能體人工智慧是最重要的策略技術趨勢之一，並預測到 2028 年，至少 33% 的企業軟體應用程式將包含智慧體人工智慧功能，而 2024 年這一比例還不到 1%。
以前需要人工幹預的軟體工作流程正在朝著由智能體主導執行，並在特定決策點進行人工監督的方向發展。
什麼是 Agentic AI
智能體人工智慧（Adgentic AI）是一類人工智慧系統，其設計目標是透過多步驟規劃和行動來實現既定目標，而不是對單一指令做出單一輸出。其核心能力是在約束條件下實現自主性。智能體接收目標後，將其分解為較小的步驟，利用現有工具和資料執行這些步驟，評估每個步驟的結果，並在實際情況與預期不符時調整計劃。人類輸入用於建立目標並驗證關鍵決策，但智慧體無需持續提示即可處理這些步驟之間的操作流程。
與基於規則的對比 客戶關係管理自動化 這很有意義。基於規則的自動化遵循確定性邏輯。如果客戶支援工單帶有特定標籤，則將其路由至特定佇列。如果交易階段更新，則傳送特定電子郵件。規則執行可靠，但無法處理規則未預料到的情況。
智能體人工智慧透過推理目標和可用行動來處理非預設情境，然後決定下一步。同一個智能體可以處理原始規則集中從未預料到的支援工單，因為決策邏輯來自模型，而非預先設定的規則。
與輔助型人工智慧的對比同樣重要。輔助型人工智慧會向使用者提出行動建議，例如推薦下一封郵件、建議下一步交易行動、起草回覆供審核。使用者始終參與執行流程。而智能體人工智慧則會在使用者檢查點之間接手更多執行工作，使用者的角色也從執行步驟轉變為定義目標和審核結果。
代理AI與生成AI
智能體人工智慧和生成式人工智慧經常被放在一起討論，但它們的運作方式不同。生成式人工智慧旨在根據提示創建內容，而智能體人工智慧則旨在利用推理、規劃和執行能力來完成跨系統的任務。
生成式人工智慧做什麼
生成式人工智慧根據使用者指令產生文字、程式碼、圖像、音訊或視訊等輸出。互動過程始終由使用者提示驅動，使用者需要為每個請求提供上下文資訊。
常見用例包括：
- 撰寫電子郵件、文章和摘要
- 產生程式碼片段
- 翻譯語言
- 回答基於知識庫的查詢
- 創作視覺或音訊內容
它的優勢在於內容流暢性和快速的內容產生能力。
智能體人工智慧增加了什麼
智能體人工智慧在其推理層中使用了生成式人工智慧，但其功能遠不止於內容生成。它可以跨多個步驟保持目標一致，與外部工具交互，並在連接的系統中執行操作。
常用功能包括：
- 管理多步驟工作流程
- 使用 API 和企業工具
- 更新 CRM 系統
- 安排行動和後續事宜
- 協調跨平台任務
它的優勢在於任務執行，而不僅僅是內容創作。
智能體人工智慧與生成式人工智慧的核心差異
主要區別在於各個系統的運作方式和產生的結果。
| 參數 | 生成式人工智能 | 代理人工智慧 |
| 主要產出 | 內容生成 | 任務完成 |
| 互動模型 | 及時響應 | 目標與執行 |
| 情境處理 | 僅限於主動互動 | 維持多步驟目標 |
| 工作流程能力 | 專注於單一任務 | 端到端工作流程執行 |
| 工具使用 | 通常手動或使用者觸發 | 自主工具和API交互 |
| 做決定 | 對提示做出反應 | 動態地制定和調整計劃並採取行動。 |
| 人類參與 | 需要高度監督 | 設定後減少干預 |
| 系統連接 | 大多是孤立的一代 | 跨企業系統集成 |
| 操作範圍 | 創意和生產力任務 | 流程自動化與編排 |
| 企業部署 | 寫作和輔助工具 | CRM、營運和工作流程系統 |
智能體人工智慧系統的核心組成部分
智能體人工智慧系統由模組化組件建構而成，這些組件共同產生目標導向的行為。即使具體實作方式有所不同，其架構在大多數生產部署中也保持一致。
推理引擎
推理引擎通常是一個大型語言模型或多個模型的組合，它負責解讀目標並根據當前狀態決定下一步。智能體的通用智能就蘊藏於此，模型的選擇會影響決策的品質以及智能體的運作成本。
大多數生產部署都使用基礎模型進行推理，並使用專門的模型來執行分類或提取等任務，在這些任務中，專門的模型比通用模型表現更好。
- 推理引擎將目標處理成可執行的步驟。
- 它會根據當前情況在可用的工具中進行選擇。
- 它解釋工具呼叫的結果，並決定是否繼續。
- 模型的選擇會影響準確率、延遲和每次運行成本。
目標和說明
目標是對智能體試圖完成的任務進行結構化描述，而指令則是對智能體如何完成這些任務的限制。二者共同定義了智能體的運作範圍。如果沒有明確的目標，智能體的行為就會變得不可預測。
如果沒有明確的指示，代理人可能會採取雖然達到目的但違反組織要求的行動。
- 目標以可觀察的方式具體說明期望的結果。
- 指令定義了限制條件，包括允許的操作。
- 兩者都需要足夠具體，才能對智能體進行有意義的約束。
- 生產系統需要版本控制的目標定義。
工具和集成
工具是智能體在外在世界中行動的能力。它們包括對外部系統的API呼叫、資料庫查詢、函數執行、檔案操作，以及智能體在自身推理之外可以執行的任何其他操作。工具整合的廣度決定了智慧體可以完成哪些類型的工作，而圍繞工具存取的安全模型則決定了它不能破壞哪些系統。
- API整合 將代理連接到外部系統，例如 CRM、計費和通訊工具。
- 資料庫存取權限允許代理程式檢索和更新結構化記錄。
- 函數呼叫允許執行特定的業務邏輯。
- 權限受限的憑證可防止代理程式存取超出其授權範圍的系統。
記憶體應用
記憶使智能體能夠在任務的不同步驟之間以及更長的時間跨度內保持上下文關聯。短期記憶保存當前任務的工作情境。長期記憶則累積模式、偏好和先前的結果，為未來的決策提供資訊。
- 短期記憶追蹤當前任務的背景和中間結果。
- 長期記憶能夠跨越不同的會話和任務而持續存在。
- 記憶模型會影響個人化深度和決策品質。
- 生產系統需要明確的記憶體策略才能符合規範。
規劃模組
規劃模組將目標分解成有序的步驟，監控進度，並在步驟失敗或產生意外結果時調整計畫。這正是智能體韌性的來源。沒有規劃模組的簡單智能體在遇到第一個意外情況時就會失敗。而配備規劃模組的智能體則會重新規劃路線並繼續執行。
- 規劃器將目標分解為一系列循序漸進的行動。
- 它負責處理錯誤恢復和步驟重試。
- 它會根據中期結果調整計劃。
- 它可以識別何時需要人工幹預。
智能體人工智慧在實務上的運作方式
即使在不同的平台和應用場景中，智慧體人工智慧系統的運作循環也遵循著可識別的模式。每一步都對完成整體任務有所貢獻，任何一步的缺失都會削弱整體表現。
- 代理從使用者或其他系統接收目標，該目標以可觀察的術語表述，並且明確定義了約束條件。
- 該代理人分析當前上下文，從連接的系統中檢索相關數據，並回顧與目標相關的任何先前交互作用。
- 規劃模組將目標分解為一系列步驟，如果正確執行這些步驟，就應該產生預期的結果。
- 代理程式使用適當的工具或功能執行第一步，並捕獲結果以根據預期結果進行評估。
- 推理引擎會評估該步驟是否成功，如果失敗則調整計劃，如果成功則產生下一步。
- 智能體繼續執行計劃步驟，記憶會在每個步驟中累積上下文訊息，為後續決策提供依據。
- 當目標達成或代理識別出需要人工幹預的點時，它會產生一個結果供審查，其中包括已採取的行動摘要和任何待決的決定。
- 結果會回饋到智能體的記憶中，並進入系統的訓練資料中，從而逐步提高未來類似任務的表現。
這個循環在內部運行 流程自動化 Vtiger 在 CRM 部署中發揮重要作用。 微積分AI 此模式應用於特定的業務流程。使用者定義目標並審核結果，代理則在定義的範圍內處理中間步驟。
智能體人工智慧對業務營運的益處
智能體人工智慧部署的營運回報很大程度上取決於用例的選擇和實施品質。以下優勢在生產環境中均可體現，但其幅度會因工作流程的複雜性和底層客戶關係管理 (CRM) 資料的成熟度而有所不同。
多步驟任務的端對端自動化
過去需要人工協調多個系統步驟才能完成的任務，現在可以由在預設範圍內運作的智慧體完成。對於涉及多個應用程式的順序步驟的任務，效率提升最為顯著，因為人工的大部分時間都耗費在這些協調工作上。
- 以前需要跨系統資料查找的潛在客戶資格審查工作流程。
- 客戶支援升級，包括檢查帳單、使用情況和產品狀態。
- 涵蓋 CRM、電子郵件、合約和專案管理系統的入職流程。
- 續約和擴展工作流程需要帳戶歷史記錄和產品使用情況。
利用即時情境更快做出決策
智能體人工智慧透過整合相關數據、進行評估並在幾秒鐘內產生建議，從而縮短了決策延遲，而人工處理則需要數小時甚至數天。對於時間緊迫的決策，速度的價值遠大於智慧體運作的邊際成本，因此智慧體人工智慧的優勢最為顯著。 羅兵咸永道《規模獎金》研究預測，到 2030 年，人工智慧可為全球經濟貢獻高達 15.7 兆美元，其中最大的收益將來自決策時間受限的任務的生產力提升。
- 根據即時互動訊號決定銷售回應優先順序。
- 支援將客戶歷史記錄與案例上下文結合的案例路由。
- 行銷觸發檢測源自行為和產品資料。
- 庫存、排程或資源分配的營運決策。
無需按比例增加員工人數即可實現可擴展運營
智能體人工智慧的擴展數學原理與僅由人類操作的模式截然不同。增加處理能力無需按比例增加員工人數，因為智能體可以在相同的營運範圍內處理額外的業務量。這意味著，擁有大量日常工作流程的企業可以實現業務成長，而無需承擔以往隨之而來的人員成本。
- 客戶支援規模化擴展無需按比例增加客服人員。
- 銷售拓展規模化，無需按比例招募銷售代表。
- 營運工作流程無需按比例增加管理人員數量即可擴展。
- 行銷個人化規模已超出人工細分所能處理的範圍。
智能體人工智慧的實際應用案例
預計在 2025 年和 2026 年率先部署的模式主要集中在目標明確、步驟清晰、故障模式可恢復的工作流程。以下用例展示了收益最為顯著的領域。
透過代理驅動的工作流程實現銷售自動化
銷售代理AI根據互動訊號處理線索資格審查、跟進順序和交易階段推進。代理商會監控潛在客戶的行為，決定何時發送後續訊息，撰寫資訊草稿，並更新CRM記錄。對於高價值潛在客戶，銷售代表會在發送前審核草稿；對於常規跟進，則會自動發送。 Vtiger的Calculus AI遵循此模式運行，銷售代表保留涉及高價值潛在客戶的客戶操作的最終審批權。
客戶支援問題解決與分類
支援代理 AI 負責處理整個支援職能中的工單分類、知識庫檢索、回覆撰寫和升級決策。代理程式會讀取入站工單，查看客戶歷史記錄，檢索相關的解決方案模式，並撰寫回覆供代理審核或直接傳送給常規工單。此系統的部署範圍非常廣泛，而且 人工智能自動化 工具可以處理端到端的編排，無需代理單獨管理每個工具。
行銷工作流程執行
行銷代理AI負責跨通路的行銷活動執行，包括細分決策、內容選擇、發送時間安排和效果監控。該代理程式會在預設參數範圍內執行行銷活動，監控回應數據，並在限制條件下調整目標受眾或發送時間。行銷團隊設定目標並評估績效，而代理商則負責中間的各項操作流程。
營運和工作流程優化
維運智能AI能夠協調以往需要人工幹預的跨系統工作流程。訂單處理、異常處理、供應商協調和內部審批流程都符合這種模式，其目標是在保持營運順暢的同時，標記異常情況以供手動審核。
財務和人力資源流程自動化
財務和人力資源智慧代理人能夠處理結構化的工作流程，例如發票處理、費用批准、員工入職和合規文件編制。這些流程非常適合部署智慧代理，因為規則可編碼，審計追蹤要求也傾向於結構化的智慧代理執行，而且人工審核可以專注於異常情況而非常規事項。
實施智能體人工智慧的最佳實踐
能帶來持久回報的實施模式遵循一定的規律。以下原則適用於各行業和各種應用情境。
- 首先要選擇目標明確、行動範圍有限且故障模式可恢復的用例。目標不明確、行動範圍無限制會導致不可預測的結果。
- 明確定義代理人的指令和約束，包括它可以使用哪些工具、哪些決策需要人類批准以及它的範圍邊界是什麼。
- 建構模組化代理架構時，應明確劃分推理層、規劃層、工具層和記憶體層。單體代理架構更難維護和除錯。
- 在每個涉及外部系統的決策點實施防護措施，並設定驗證邏輯，以便在錯誤影響客戶或財務記錄之前將其捕獲。
- 對於高風險、直接面對客戶或難以逆轉的決策，務必讓相關人員參與其中。代理負責處理中間步驟，但關鍵的戰略節點仍由人把關。
- 透過結構化日誌記錄、決策稽核追蹤和結果測量，持續監控代理程式的效能。缺乏監控的代理會隨著時間的推移偏離其初始行為。
- 透過限制權限的憑證、對所有代理操作進行審計日誌記錄以及符合監管要求的明確資料處理策略，確保資料安全和合規性。
- 將代理與底層系統集成 人工智慧客戶關係管理 這樣，客戶歷史記錄、業務背景和產品使用資料就能為代理商所做的每一個決定提供依據。
- 將智能體人工智慧部署與更廣泛的領域連結起來 商業人工智慧 將其視為戰略，而不是一個孤立的技術項目。
代理人工智慧的未來
預計未來幾年，隨著企業不再局限於實驗階段，而是開始將人工智慧代理整合到核心系統和工作流程中，智慧體人工智慧將成為企業營運的重要組成部分。推理、自動化和系統連接方面的進步正在拓展這些自主系統在各行各業的實際應用場景。
人工智慧推理能力的提升
人工智慧模型在處理複雜任務、理解上下文和進行多步驟決策方面變得越來越出色。這種進步使得智能體人工智慧系統能夠在各種業務功能中更可靠地運作。
擴充工具集成
整合生態系統的發展正在增加人工智慧代理可以互動的工具和平台數量。客戶關係管理系統、工作流程軟體、分析平台和客戶支援工具正逐漸成為人工智慧代理運作環境的一部分。
企業採用和市場成長
根據 優先研究全球智能體人工智慧市場預計將從 2024 年的 5.1 億美元成長到 2034 年的近 196.6 億美元。各組織正越來越多地將智能體人工智慧嵌入現有基礎設施中，而監管框架也在不斷發展，以適應大規模部署。
最有可能創造複合價值的部署方案是將代理功能整合到現有的客戶資料和流程基礎架構中的方案。 什麼是人工智慧代理 如今，採購團隊在評估客戶關係管理 (CRM) 和工作流程工具時，也會提出這個問題。
常見問題（FAQ）
Q1. 什麼是智能體人工智慧？
智能體人工智慧是指一類人工智慧系統，它們透過多步驟的規劃和行動來實現既定目標，並能跨越多種工具和資料來源執行任務，且步驟之間幾乎無需人工幹預。與聊天機器人或內容產生器不同，智能體人工智慧會在整個過程中始終保持目標一致，根據當前狀態決定下一步行動，並在某些步驟未能產生預期結果時進行調整。
Q2. 智能體人工智慧與生成式人工智慧有何不同？
生成式人工智慧根據提示產生內容。智能體人工智慧則透過多個步驟和工具完成任務，並將生成式人工智慧作為其推理過程的一部分。二者的交互模型也不同。生成式人工智慧是提示-輸出模式，而智慧體人工智慧是目標-結果模式，其中智能體負責處理中間步驟。智能體系統內部使用生成模型，但同時也加入了規劃、記憶和工具使用等功能。
問題3：智能體人工智慧能否在沒有人類幹預的情況下運作？
智能體人工智慧在既定的邊界內運行，包括何時以及如何尋求人類輸入。對於常規的、界限清晰的任務，智能體可以獨立完成整個流程，無需人工幹預。對於高風險或模糊的決策，生產環境中的智慧體系統會設定人工參與的檢查點。完全自主、無需任何人工幹預的設計很少適用於企業部署。
第四季：哪些產業正在大量部署智能體人工智慧？
目前，SaaS、金融服務、醫療保健管理、電子商務和專業服務等行業採用率最高，部署主要集中在客戶支援、銷售拓展、營運工作流程和財務流程自動化方面。整體趨勢是：日常工作流程量大且擁有結構化資料系統的行業採用速度最快，而受監管行業則採取更為謹慎的態度，並擁有嚴格的審計和審批控制。
Q5. 智能體人工智慧可以安全地部署到生產環境嗎？
部署時採用適當的安全防護措施，包括限制工具存取權限、稽核日誌記錄、在高風險決策中設定人機互動檢查點以及對智慧體行為進行結構化監控，智慧體人工智慧才能安全地應用於生產環境。生產環境安全源自於系統設計的嚴謹性，而非模型本身。若缺乏這些控制措施，無論底層模型品質如何，部署的智能體都可能產生不可預測的結果。
Q6. 建構智能體人工智慧是否需要自訂編碼？
建置生產級智能體人工智慧傳統上需要客製化工程，但如今平台生態系統已日趨成熟，許多用例都可以透過低程式碼工具和平台原生智慧體建構器進行部署。原生包含智慧體功能的CRM系統減少了整合工作，因為客戶資料、業務邏輯和工作流程基礎架構都已就緒。
Q7. 企業可以從智能體人工智慧中獲得哪些回報？
收益很大程度取決於具體應用場景。以往需要跨系統協調的常規多步驟工作流程往往效益最大，通常可使目標工作流程的運行時間減少 30% 到 50%。面向客戶的應用則透過提升回應速度和一致性而非減少人員配置來獲得收益。最有可能產生持久效益的模式是將智慧體 AI 整合到現有工作流程系統中，而不是將其作為獨立工具運作。
