AI代理：揭開奧秘

科技界對於AI代理的熱情高漲。像OpenAI的Sam Altman、微軟的Satya Nadella和Salesforce的Marc Benioff這樣的大人物都對此全力以赴。Altman表示，代理將在今年「加入勞動隊伍」，而Nadella認為它們將接管部分知識工作。Benioff則希望Salesforce通過其「代理式」服務成為數位勞動的領頭羊。

但問題在於：沒有人能確切定義什麼是AI代理。

過去幾年，科技公司一直將AI「代理」炒作為下一個大事。就像ChatGPT這樣的AI聊天機器人改變了我們獲取資訊的方式，根據Altman和Nadella等執行長的說法，這些代理將顛覆我們的工作方式。

聽起來很誘人，對吧？但這一切都取決於你如何定義「代理」，而這並不容易釐清。「多模態」、「AGI」和「AI」這些術語本身就已經相當模糊，現在「代理」和「代理式」也加入了這個行列。

這種模糊性對於像OpenAI、微軟、Salesforce、亞馬遜和Google這樣押注於代理的公司來說是個頭痛的問題。每家公司的代理版本都不盡相同，這讓客戶感到困惑。

Google高級總監、曾任GitHub Copilot負責人的Ryan Salva對「代理」這個詞感到厭倦。他對TechCrunch表示：「我認為我們的產業過度使用『代理』這個詞，幾乎到了荒謬的地步。這是我最討厭的事情之一。」

這種困惑並不新鮮。去年，前TechCrunch記者Ron Miller就問道：「什麼是AI代理？」問題在於，每家打造代理的公司做法都不一樣。

最近，情況變得更加混亂。

本週，OpenAI在一篇博客文章中將代理描述為「能夠代表用戶獨立完成任務的自動化系統」。但在他們的開發者文件中，又將代理稱為「配備指令和工具的LLM」。OpenAI的API產品行銷負責人Leher Pathak在X上進一步加深了困惑，他表示「助手」和「代理」基本上是同一回事。

與此同時，微軟試圖在代理和AI助手之間劃清界線。他們將代理視為「AI驅動世界」中的專門「新應用」，而助手僅僅是協助處理一般任務，如起草電子郵件。

另一家AI實驗室Anthropic承認，代理的定義可以有很多種，從完全自主的系統到遵循預定義工作流程的系統。

Salesforce的定義更為廣泛，稱代理為「一種無需人工干預即可理解並回應客戶詢問的系統」。他們列出了六種不同類型，從「簡單反射代理」到「基於效用的代理」。

那麼，為什麼會有這麼多困惑？

代理就像AI一樣，難以定義且不斷變化。OpenAI、Google和Perplexity剛開始推出他們所謂的首批代理——OpenAI的Operator、Google的Project Mariner和Perplexity的購物代理——它們的功能範圍各不相同。

來自IDC的Rich Villars指出，科技公司通常不拘泥於嚴格的定義。他對TechCrunch表示：「他們更關心自己試圖實現的目標」，尤其是在快速變化的市場中。

根據DeepLearning.ai的Andrew Ng的說法，行銷也是問題的一大原因。他表示：「AI『代理』和『代理式』工作流程的概念原本有技術含義，但大約一年前，行銷人員和一些大公司開始大肆宣傳。」

來自Deloitte的Jim Rowan認為，缺乏明確定義既是機遇也是挑戰。它讓公司能夠根據自身需求定制代理，但也可能導致「期望不一致」，難以衡量代理項目的價值。

Rowan說：「如果在組織內部沒有標準化的定義，就很難基準化表現並確保一致的結果。這可能導致對AI代理應提供什麼的不同解釋，可能會使項目目標和結果複雜化。最終，雖然這種靈活性可以推動創意解決方案，但更標準化的理解將有助於企業更好地應對AI代理領域並最大化其投資。」

不幸的是，如果以「AI」這個詞的演變為例，看起來我們短期內——甚至永遠——都不會看到「代理」的單一定義。