章節概述
如果本書在處理AI設計模式的部分結束時，沒有提及AI代理，那將是我的疏忽。OpenAI的創始人Sam Altman最近在一篇部落格文章中說：「我們相信，在2025年，我們可能會看到第一批AI代理『加入勞動力』並實質性地改變公司的產出。」
(1) 許多人認為，AI代理已經出現了——只是分佈不均。然而，關於與那種近乎未來主義的AI化身互動的良好用戶體驗，目前還很少有例子。幸運的是，在最近的AWS re:Invent會議上，我遇到了一個絕佳的例子，展示了與AI代理互動的UX可能看起來的樣子，我很想在本章與你分享這個願景 (2)。但首先，AI代理究竟是什麼？
引用OpenAI創始人Sam Altman的話作為開場：
Sam Altman的預測： "We believe that, in 2025, we may see the first AI agents 'join the workforce' and materially change the output of companies."
現實狀況： AI代理已經存在，只是分佈不均。然而，關於與這種近未來AI形態互動的良好用戶體驗，目前存在的例子很少。
什麼是AI代理？
螞蟻殖民地類比
形象比喻：
"Imagine an ant colony. In a typical ant colony, you have different specialties of ants: workers, soldiers, drones, queens, etc. Every ant in a colony has a different job; they operate independently yet as part of a cohesive whole."
AI代理的特點：
你可以"僱用"單個螞蟻（代理）做一些簡單的半自主工作。
更重要的是，你可以僱用整個螞蟻殖民地做更複雜有趣的事情：找出系統問題、預訂旅行，或做人類在電腦前能做的幾乎任何事情。
集體智能：
每隻螞蟻本身並不很聰明——它們高度專業化執行特定工作。
但組合在一起，不同專業的螞蟻呈現出一種與高等動物相關的**"集體智能"**。
關鍵差異：自主性
根本區別：
"The most significant difference between 'AI,' as we've been using the term in the book, and AI agents is autonomy."
互動特點：
不需要給AI代理精確指令或等待同步輸出。
與一組AI代理的整個互動更加流暢靈活。
就像螞蟻殖民地解決問題的方式。
AI代理如何工作？
多階段代理AI流程
代理AI的運作方式有很多種——這是一個廣泛的主題，值得單獨寫一本書（也許一兩年後會有）。在本章中，我們將以系統問題排查為例，說明一個涉及監督代理（也稱為「推理代理」）和一些工作代理的複雜流程。這個流程始於人類操作員收到問題警報。他們發起調查，由一個監督代理領導的一組半自主AI代理團隊，幫助他們找到根本原因並提出修復建議。讓我們在圖15.1所示的步驟圖中分解與AI代理互動的過程。
使用系統故障排除作為例子，展示涉及監督代理（也稱"推理代理"）和一些工作代理的複雜流程。
組織類比
就像與典型的人類組織簽約一樣，監督AI代理擁有一支由專業AI代理組成的團隊。監督者可以將訊息路由到其監督下的任何AI工作代理，後者將執行任務並將結果回報給監督者。監督者也可能選擇將任務分配給特定的代理，並在獲得更多資訊時稍後發送額外指令。最後，當任務完成時，輸出結果會回傳給用戶。然後，人類操作員可以選擇提供回饋或將額外任務分配給監督AI代理，此時整個過程重新開始 。
管理模式：
"Just like in the case of contracting a typical human organization, a supervisor AI agent has a team of specialized AI agents at their disposal."
人類角色簡化：
人類不需要擔心任何內部事務——這些都由監督者半自主處理。
人類只需要陳述一般性請求，然後審查和回應這個代理"組織"的輸出。這正是如果你能與蟻群溝通時會做的方式：你會把工作指派給蟻后，讓她管理所有的工蟻、兵蟻、雄蟻等來完成任務。就像在蟻群中一樣，個別的專業代理不需要特別聰明，也不需要直接與人類操作員溝通——牠們只需要能夠半自主地解決牠們被設計來執行的專業任務，並能夠將精確的輸出傳回給監督代理，僅此而已。
監督代理的工作是進行所有的推理和溝通。這種AI模型對於許多任務來說更有效率、成本更低且高度實用。讓我們看看詳細的互動流程，以更好地理解在現實世界中的這種體驗。
範例：CloudWatch代理AI調查
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