那麼，人工智慧代理的真正定義是什麼？

它真的只是一個可以存取外部 API 的法學碩士嗎？

差不多了。讓我們澄清一下，當我們談論 AI 代理時，我們主要指的是 LLM（大語言模型）代理。想像一下使用像 ChatGPT 這樣的通用 LLM，但不是「按原樣」依賴它，而是為其配備工具來擴展其功能。

例如，假設您向 ChatGPT 詢問明天的天氣。法學碩士本身無法回答這個問題，因為它無法即時存取數據。但是，如果我們為其提供一個工具（例如將日期和位置作為輸入並返回天氣資訊的 API），它就可以檢索並顯示該資料。這是 LLM 利用外部工具的範例。

令人著迷的是，這些工具幾乎可以是任何程式碼，例如天氣 API、計算器，甚至是複雜的資料庫查詢。一個實際的例子是 ChatGPT Search，它充當代理。當負責搜尋網路時，它使用專用工具來處理查詢並傳回網路結果。

更有趣的是，一個工具也可以是另一個人工智慧代理。這使得代理以遞歸方式呼叫其他代理的可能性，每個代理都利用其他代理的優勢。那麼，真正的挑戰是設計能夠在這些代理之間有效分配任務的架構，確保它們在代理專案中無縫協作。

建立 AI Agent 從哪裡開始？

從頭開始。至少現在是這樣。雖然大部分編碼已整合到函式庫和可重複使用函數中，但 AI 代理開發仍處於早期階段。

一些新創公司出現了可以整合到您的專案中的閉源工具市場（示例可能包括 AssemblyAI 或 LangChain 的工具集），並且您想要更大的靈活性，GitHub 總是有的。像 mkinf 這樣的平台正在介入，透過託管可僅透過 API 呼叫整合的可自訂工具來彌補這一差距。

框架有什麼用？

像 LangChain 和 Haystack 這樣的框架簡化了人工智慧代理有效運作所需的複雜編排。將它們視為將所有東西粘合在一起的粘合劑。當您建立人工智慧代理時，本質上是在創建一個需要處理多項任務的系統：連接到工具、管理工作流程、追蹤對話，有時甚至將多個代理連結在一起。這就是框架發揮作用的地方。

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人工智慧代理的未來

人工智慧代理無疑是一個令人著迷且快速發展的領域。它們承諾一定程度的自主性和適應性，可以重新定義我們與科技互動的方式。從自動化複雜的工作流程到實現系統之間新層次的協作，可能性似乎是無窮無盡的。

無論您是好奇的開發人員、希望整合人工智慧代理的企業，還是只是對這個概念感興趣的人，現在都是投入的最佳時機。這個領域還很年輕，塑造其未來的機會廣闊打開。

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