人工智慧代理一詞是人工智慧最具變革性應用的核心，儘管它描述的是一個非常廣泛且不斷髮展的領域。與為一般任務設計的廣義人工智慧系統不同，人工智慧代理是自主實體，通過程式設計感知環境、計算決策並最終執行行動計劃，以實現特定目標。從安排會議的虛擬助理到簡化供應鏈的先進機器人，人工智慧代理在改變行業時都能自主、智慧、自適應地行動。
隨著人們對人工智慧代理的日益關注，圍繞它們的詞彙也開始增多。“工具使用”和“反思”等術語已不再侷限於學術論文，它們現在已成為開發人員、企業高管和愛好者在這一領域的必備詞彙。無論您是在探索人工智慧代理如何通過 RL 進行“學習”，還是在剖析它們通過 MAS 進行協作的能力，瞭解這些專業詞彙對於理解它們的功能和侷限性以及道德影響都是至關重要的。本指南將告訴您必須瞭解的人工智慧代理術語。
什麼是人工智慧代理？
人工智慧代理是一種自主系統，旨在與環境互動並獨立執行任務。它們從感知輸入（如使用者查詢或資料）開始，然後處理這些資訊以確定最有效的行動方案。與完全依賴預定義規則或靜態資料集的傳統人工智慧模型不同，智慧代理能夠實時調整，從新資訊中學習，並根據不斷變化的環境做出決策。在下一節中，你將瞭解 50 多個人工智慧代理術語。
人工智慧代理術語
以下是人工智慧代理術語列表：
1. AI代理（AI Agent）
一種數字助手或機器人，通過感知環境、處理資訊並執行動作以實現特定目標。例如：自動駕駛汽車通過攝像頭和感測器實時保障安全。
2. 自主代理（Autonomous Agent）
無需人類監督即可獨立運作的AI。例如：自主規劃路線、避障並完成包裹投遞的無人機。
3. 動作（Action）
AI代理為完成任務採取的具體步驟。例如：聊天機器人回覆訊息，或機械臂抓取工具。
4. 執行器（Actuators）
驅動AI代理運動的元件。物理代理如機器人電機；虛擬代理如傳送郵件的軟體指令。
5. 代理式AI設計模式（Agentic AI Design Patterns）
構建自主感知、推理與行動的AI代理的系統化方法，包括審慎型代理（目標驅動規劃）和反應型代理（實時響應），以增強環境適應性。
6. 自主RAG（Agentic RAG）
強化版檢索增強生成技術，通過迭代提問自我修正輸出，提升決策自動化與研究工具能力。
7. 信念狀態（Belief State）
AI代理基於有限資訊對當前環境的推測狀態，用於不完全觀測下的決策。
8. 聊天機器人（Chatbot）
基於自然語言處理（NLP）的對話式AI代理，支援客服諮詢或訂單處理等任務。
9. 反思（Reflection）
AI代理對輸出質量的內省過程，類似“任務是否執行正確？”，以持續優化能力。
10. 工具使用（Tool Use）
呼叫外部資源的能力，如使用計算器解決數學問題或呼叫天氣API。
11. 多代理（Multi-Agent）
多個AI代理協作的系統。例如：倉庫中分揀與運輸機器人協同完成訂單。
12. 湧現行為（Emergent Behavior）
簡單代理遵循基礎規則協作產生的複雜全域性行為，如鳥群飛航模式。
13. 聯邦學習（Federated Learning）
分散式學習框架：代理共享模型更新而非原始資料，保障隱私並提升集體知識。
14. 人在環路（Human-in-the-Loop, HITL）
人類與AI協同系統，AI主導任務執行，人類在必要時介入修正。
15. 多智慧體系統（Multi-Agent System, MAS）
由協作或競爭的代理組成的群體，如遊戲中的玩家或團隊任務分配。
16. 規劃（Planning）
AI代理對未來行動的預判，類似規劃旅行路線時評估最佳路徑與備選方案。
17. 目標（Goal）
代理需達成的結果，如贏得遊戲或提供資訊，所有行為圍繞此展開。
18. 效用函式（Utility Function）
量化不同結果價值的評估工具，幫助代理選擇最優路徑。
19. 啟發式方法（Heuristic）
簡化問題解決的思維捷徑，依賴經驗法則而非深度計算。
20. 知識圖譜（Knowledge Graph）
表示概念關係的結構化資料網路，如連線實體與事實的思維導圖。
21. 本體論（Ontology）
定義概念及其關係的結構化詞典，幫助代理理解環境邏輯。
22. 基於規則的系統（Rule-Based System）
按預設規則決策的流程圖式系統，例如“紅燈停”。
23. 世界模型（World Model）
代理內部對環境的模擬，用於預測與行動規劃。
24. 模型漂移（Model Drift）
因環境變化導致的效能退化，類似用舊地圖導航新城市。
25. 倫理AI（Ethical AI）
確保公平、無偏見且透明，尊重人類價值觀且無害的AI設計原則。
26. 演算法公平性（Algorithmic Fairness）
避免對不同群體產生偏見的機制，確保平等對待。
27. 群體智慧（Swarm Intelligence）
簡單個體協作解決複雜問題，如蜂群或蟻群行為。
28. 控制權轉移（Transfer of Control）
人類接管AI決策權，如飛行員在自動駕駛失效時手動操作。
29. 故障安全機制（Fail-Safe Mechanism）
優雅處理錯誤的保障措施，類似安全網防止系統崩潰。
30. 人機協作（Human-Agent Collaboration）
人類與AI互補合作，如主廚與助手分工完成烹飪。
31. 記憶模組（Memory Modules）
儲存與檢索資訊的元件，支援經驗學習與優化決策。
32. 分層代理（Hierarchical）
層級化結構代理，高層代理指揮底層代理，類似企業管理架構。
33. 簡單反射代理（Simple-Reflex）
僅基於當前狀態行動，不依賴歷史或未來，如溫控開關。
34. 無觀測推理（ReWOO）
基於外部資料推理與行動的方法，類似犯罪推理中的線索整合。
35. 推理與行動迴圈（ReAct）
交替進行推理與執行的框架，類似拼圖試錯過程。
36. 代理協調框架（Agentforce）
管理多代理協同的框架，類似樂團指揮協調各聲部。
37. 推理引擎（Reasoning Engine）
代理的“大腦”，通過邏輯處理資訊並生成決策。
38. 參考動作（Reference Actions）
指導代理決策的示例或標準，類似訓練輔助輪。
39. 標準動作（Standard Actions）
預定義的基礎動作集，如工具箱中的常用工具。
40. 標準主題（Standard Topics）
代理被訓練處理的典型任務，如FAQ應答或資料分析。
41. 系統動作（System Actions）
後臺操作，如資源分配或程序排程。
42. 知識表示（Knowledge Representation）
代理儲存與組織資訊的方式，類似構建認知地圖。
43. 奇點（Singularity）
假設性未來場景：AI超越人類智力，引發不可預測的技術爆發。
44. LangChain框架
基於大語言模型（如GPT）構建代理的開源框架，整合檢索、API與推理能力，廣泛用於聊天機器人開發。
45. AutoGen框架
微軟開發的自主多代理系統框架，支援任務委派與協作，適用於客服自動化與研究助手。
46. SmolAgents輕量框架
HuggingFace推出的輕量級代理框架，支援快速原型開發與低程式碼部署。
47. CrewAI編排框架
獨立於LangChain的多代理協作框架，支援角色分配與目標共享。
48. 小型語言模型（Small Language Model）
輕量化模型，適用於資源受限場景（如邊緣裝置）的快速推理。
49. 令牌（Tokens）
文字處理的最小單位，令牌限制影響代理的上下文處理能力。
50. 提示詞（Prompts）
指導代理生成響應的指令，優質提示詞提升決策準確性與相關性。
51. 上下文視窗（Context Window）
代理可記憶的對話或資訊長度，視窗越大互動越連貫。
52. 幻覺（Hallucinations）
代理生成虛構或錯誤資訊的問題，需通過優化減少不可靠輸出。
53. 溫度引數（Temperature）
控制輸出隨機性：低溫結果穩定，高溫結果多樣且具創造性。
54. 思維鏈提示（Chain-of-Thought Prompting）
引導代理分步推理的技術，提升複雜問題解決能力。
55. 函式呼叫（Function Calling）
代理呼叫外部API或資料庫以執行實際任務，超越純文字輸出。
56. 代理框架（Agent Framework）
提供代理開發基礎設施的工具集（如LangChain、AutoGen）。
57. 代理式工作流（Agentic Workflow）
代理自主規劃、執行與優化的結構化流程，減少人工干預。
小結
人工智慧代理術語定義了智慧系統自主決策的領域。從導航現實世界空間的機器人到增強線上互動的聊天機器人，人工智慧代理正在改變各行各業和解決問題的方式。
隨著人工智慧的發展，其影響也在不斷擴大，因此合乎道德和透明的運營至關重要。無論是通過人在迴路機制還是故障安全系統，人工智慧代理的未來都在於人類與機器之間的無縫協作。
瞭解人工智慧代理術語有助於我們塑造它們的未來，確保這些智慧系統成為人類進步的夥伴，而不僅僅是工具。讓我們以負責任的態度迎接這一未來！
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