AI代理101：它們是什麼，它們如何運作，以及它們為何在2025年如此重要

到2025年中期，人工智慧代理將從一個實驗性概念轉變為眾多企業和消費者平台的關鍵層。它們不再只是插件或智慧聊天機器人，而是代表著一種全新的軟體執行模式。與一次性提示或基本的自動化流程不同，代理人能夠理解目標、主動採取行動，並透過組合多種工具和步驟來完成複雜的任務。

要深入了解這一演變如何塑造現實世界的工作流程，請探索 人工智慧代理將如何塑造 2025 年的工作未來 .

本文全面分析了人工智慧代理是什麼、它們如何運作、它們與其他人工智慧格式的區別以及為什麼這種轉變對各個行業都很重要。

什麼是人工智慧代理？

在人工智慧領域，AI代理是指能夠感知環境、做出決策並朝著特定目標採取行動的軟體系統——通常在設定後無需進一步的人工輸入。這種結構與標準的自動化腳本或聊天式AI工具有著顯著的差異。

人工智慧代理依賴以下關​​鍵元件：

• 自主性－獨立行動，不需要逐步的指導；
• 記憶－保留過去的行為和數據以確保行為的一致性；
• 多步驟執行－透過執行序列而非孤立的操作來處理複雜任務；
• 工具互動－連接外部 API、應用程式和資料庫以完成指定的目標；
• 目標導向－專注於實現特定結果，而不是回應一次性提示。

實際上，這意味著配置良好的代理可以分析提示，決定使用哪些工具，根據需要與它們交互，並根據過程中發生的情況進行調整。

人工智慧代理的工作原理

AI代理的工作流程通常包括幾個階段：

• 輸入或觸發器－使用者提供一個目標（例如，「總結 100 篇文章」或「追蹤團隊 OKR」）；
• 規劃－代理人概述需要採取哪些行動以及採取的順序；
• 工具使用－透過 API 或外掛程式連接到外部服務（例如日曆、搜尋工具、資料庫）；
• 執行－逐步執行計畫的任務，如有變更則進行調整；
• 回饋循環－根據結果，代理可能會調整其計劃或報告結果。

與遵循固定腳本的傳統自動化工具不同，AI 代理可以在任務期間做出決策，包括重試失敗的步驟、跳過不可用的工具或即時更新其方法。

人工智慧代理與聊天機器人和基於提示的工具有何不同

人工智慧代理經常與聊天機器人或基於提示的助手混淆，例如 ChatGPT ，但也有明顯的差異。

聊天機器人回答問題，而人工智慧代理則追求結果。聊天機器人等待輸入。代理接收輸入，將其解讀為目標，並代表您採取行動——有時需要很長時間，並使用多種服務。

例如：

• 聊天機器人可以幫助您集思廣益部落格主題；
• 代理商可以產生這些主題，檢查其 SEO 可行性，將結果上傳到內容日曆，並通知您的團隊 鬆弛 .

這種自主性正是代理人與傳統腳本的區別所在。它們能夠跨工具和時間工作，從而支援那些過於複雜、無法一次性互動的用例。

2025年的實際應用

2025年，人工智慧代理將部署在各種環境中：

• 專案管理：內部代理處理平台內的更新、任務路由和截止日期調整，例如 概念 or 體位法 ;
• 客戶支援：接受專有資料培訓，代理解決支援票，根據緊急程度升級，並更新 CRM 系統；
• 銷售和 CRM：代理商透過跨多種工具整合來確認銷售線索、安排通話並監控管道指標；
• 市場研究：研究代理每天消化超過 100 個來源的訊息，為策略團隊總結關鍵趨勢、情緒和異常值；
• 資料操作：代理程式清理大型資料集、標記內容、匹配模式或根據上下文模式搜尋異常值。

所有這些案例都有一個共同的邏輯：代理人以自主任務執行取代手動、重複的工作流程。

2025 年領先的平台與工具

由於大型模型變得更容易取得、開放工具不斷發展以及企業推動多步驟執行能力，人工智慧代理的發展得到了加速。

以下是最活躍的平台和系統：

• OpenAI GPTs – 可自訂的代理 ChatGPT 可以使用檔案、API 或內部工具；
• 谷歌二重唱人工智能 – 嵌入 Google Workspace 以實現自動化操作，從總結文件到安排會議；
• 兔子R1 – 使用語音和螢幕命令執行現實世界任務的基於硬體的助手；
• 汽車GPT – 支援目標設定、推理和循環邏輯的開源框架；
• 元人工智慧代理 – 整合到 WhatsApp 和 Instagram 等訊息應用程式中以管理互動和日程安排；
• Salesforce Einstein Copilot – CRM 原生代理商指導賣家完成後續步驟和資料輸入；
• 雷卡特工 – 企業級 AI 代理基礎設施，用於跨部門連結複雜、分散式任務。

這些工具並不局限於單一功能，它們跨多個平台運行，隨著時間的推移學習用戶行為，並透過回饋完善其邏輯。

當前的挑戰和限制

儘管人工智慧代理的能力日益增強，但它們仍然面臨現實的限制：

• 長期記憶問題－許多系統在長時間會話中難以保留情境；
• 幻覺風險－代理人可能會誤解不清楚的指示或編造不受支持的資料；
• 工具協調－連接多個外部系統會帶來複雜性和故障點；
• 隱私和存取－與代理商一起使用公司資料會引發有關資料處理和邊界的問題；
• 計算成本－隨著時間的推移，運行代理程式比基本的提示工具消耗更多的資源。

平台開發人員和人工智慧研究團隊正在積極解決這些限制，尤其是在企業環境中。

Agent 進化的下一步

人工智慧代理如今被視為下一代數位生態系統的基礎。以下幾個趨勢 defi市場走向：

• 可組合代理－一個代理可以呼叫另一個代理，從而實現更專業的工作流程和決策樹。一個很好的例子是 快照邏輯 它提供了一個視覺化平台，用於建立可組合代理，這些代理可以跨企業工具進行整合並實現複雜流程的自動化。
• 低程式碼配置－非技術團隊現在可以使用拖放介面或範本建立自訂代理程式。 解開 提供成熟的無程式碼平台，讓企業無需編寫程式碼即可部署 AI 驅動的工作流程。
• 介面轉換－使用者無需手動輸入提示，而是指定目標。客服人員選擇步驟。 Pega GenAI Pegasystems 的設計正是為此：使用者設定目標，系統自動產生並執行完整的業務流程。
• 代理商市場—一些平台正在興起，企業可以在此共享、銷售和整合代理商。其中一個值得注意的例子是 保險絲底座 ，為創作者、團隊和企業策劃可重複使用的 AI 工作流程和基於代理的自動化。
• 從工具到作業系統——代理正在塑造整個數位工作環境（包括內部系統）的運作方式。 Gupshup 將人工智慧代理直接嵌入企業通訊基礎設施，實現跨全球管道的訊息傳遞和支援自動化。

這種轉變顯示使用者與軟體互動方式正在發生更廣泛的轉變。這種轉變將從直接控制轉向基於目標的授權——使用者告訴系統他們想要什麼，然後由代理人來決定如何實現。

人工智慧代理正在成為基礎設施

從2025年起，人工智慧代理將不再被視為實驗性技術。它們將成為需要情境自動化的團隊、新創公司和平台的核心軟體堆疊的一部分。它們能夠將目標與結果關聯起來，利用跨生態系統的工具，並在無需直接監督的情況下持續工作，這正在重塑數位化工作的架構。

根據業界數據顯示， 到 85 年底，約有 2025% 的企業將使用人工智慧代理 和 近 96% 的受訪組織 計劃在未來一年擴大人工智慧代理的使用範圍。這些工具已經開始提高生產力，並推動業務營運的成本效率。

隨著人工智慧代理的成熟，它們正在推動向基於目標的自動化的更廣泛的轉變——軟體不再等待手動指令，而是以自主性、記憶性和多步驟邏輯運行。 

這些情境感知型代理如同數位同事，能夠引導工具、系統和數據，從而產生實際的成果。無論是嵌入企業應用，或是作為獨立助手， 2025年的人工智慧代理 正在為未來自動化的智慧化、適應性和結果驅動性奠定基礎。