AI Agent 與現有大型語言模型（LLM）在任務處理上有何根本不同？

AI Agent 與大型語言模型的主要區別

AI Agent (人工智慧代理) 與現有大型語言模型 (LLM) 的根本差異在於其自主性和複雜任務處理能力。LLM 主要以「一問一答」形式運作，著重於對輸入的文字進行回應，而 AI Agent 則能感知環境、做出決策並採取行動，更接近人類處理複雜任務的方式。簡單來說，AI Agent 不僅僅是回應，而是能主動解決問題。

AI Agent 的核心要素

AI Agent 要完成複雜任務，需要具備四個核心要素：計畫、記憶、工具和行動。計畫和記憶能力需要能隨時因應環境狀態進行修正，而工具和行動方式則會視目標來調整。修正、調整、選擇適當的行動方式或工具是 AI Agent 的關鍵能力。在實際應用中，AI Agent 可以在不同環境中展現適應能力，例如在廚房負責點餐，或在音樂會上與其他 AI Agent 協作演出。

大型語言模型在 AI Agent 中的角色

目前，大型語言模型被視為是 AI Agent 的大腦。OpenAI 將 AI 的發展階段分為五級，從聊天機器人到能執行人類組織工作的 AI。現階段，大型語言模型正朝著能像人類一樣解決問題和使用工具的方向發展。透過代理工作流程 (Agentic Workflow)，將任務拆分給不同的大型語言模型執行，可以實現部分 AI Agent 的功能。儘管目前 AI Agent 的可靠性仍有待提高，但隨著技術的進步，未來有望出現更多成熟的 AI Agent 服務。此外，將 AI Agent 系統應用於機器人，使其能透過感測器感知環境並完成任務，也是 AI 帶動機器人產業發展的重要方向。