目標導向：Agentic AI 系統的設計是以特定目標為考量。這些目標可以是簡單的任務，例如排定會議或整理電子郵件，也可以是更複雜的目標，例如最佳化供應鏈或管理財務組合。AI 代理會持續監控環境，並採取行動以達成指定目標。自主決策：Agentic AI 可以在沒有人為干預的情況下做出決策。這種自主性是基於它對環境的了解、指定的目標以及所學到的經驗。AI 代理可以分析資料、評估風險，並選擇最佳行動方案以達成目標。適應性學習：Agentic AI 系統可以從互動中學習，並隨時間改進其效能。當他們遇到新的情況並獲得回饋時，他們會完善決策過程，變得更擅長達成目標。這種學習和適應能力對於在動態和不可預測的環境中運作至關重要。主動解決問題：Agentic AI 可以預測潛在問題，並主動採取預防措施。透過分析資料和識別模式，AI 代理可以預見挑戰，並在挑戰升級之前採取糾正措施。這種能力在風險管理、資源分配和營運效率方面特別有價值。

Q: Agentic AI 如何讓企業獲益？

Agentic AI 可為各行各業的企業提供廣泛的效益：提高效率和生產力：透過自動化重複性任務及最佳化工作流程，人工智慧能大幅提升營運效率及生產力。這可讓企業簡化運作、降低成本並加速產出。改善決策：Agentic AI 可以分析大量資料，並提供洞察力，為更好的決策提供資訊。透過識別趨勢、模式和異常現象，AI 代理可協助企業做出更具策略性的選擇、降低風險並把握機會。增強客戶體驗：Agentic AI 可以將客戶互動個人化，並提供量身打造的解決方案。透過了解客戶的喜好和需求，AI 代理可以提供相關內容、主動提供支援，並建立更穩固的客戶關係。創新與成長：Agentic AI 可找出新的可能性並產生創意解決方案，從而推動創新。透過探索非傳統的方法和挑戰現有的模式，AI 代理可以幫助企業發現新市場、開發新產品，並取得突破性的成果。

Q: Agentic AI 如何自動化決策和多步驟流程？

Agentic AI 可將複雜的決策流程和多步驟工作流程自動化。其分析資料、評估風險及採取自主行動的能力，使其成為處理傳統上需要人為介入的複雜任務的理想選擇。舉例來說，在金融領域，代理式 AI 可以自動執行投資決策、管理投資組合，以及偵測詐欺交易。在醫療保健產業中，它可以協助診斷、個人化治療計畫，以及監控病患的健康。在製造業中，agentic AI 可以優化生產排程、管理庫存及預測設備故障。透過自動化這些複雜的流程，企業可以減少錯誤、提高準確性，並加速營運。Agentic AI 可以持續學習並適應不斷變化的條件，確保決策保持最佳狀態，並與業務目標保持一致。

Q: AI 代理在企業中的未來是什麼？

AI 代理的演進持續擴大在商業環境中的能力與應用。新興趨勢包括協同代理網路：未來的實作將以多個專業代理在協調的網路中合作為特色，各自處理複雜業務流程的特定方面，同時分享資訊和資源以達成共同目標。增強學習能力：下一代代理將展現更複雜的學習能力，包括： 1：透過先進的轉移學習技術，更快地適應新的情況和要求。這將使代理能夠在不同的情境和場景中更有效地應用所學到的知識。提高從人類回饋和自然互動中學習的能力，使其工作起來更直觀，也更容易針對特定的業務需求進行培訓。提高自主性：隨著人工智能技術的進步，代理將以更大的獨立性處理日益複雜的決策和任務，同時在必要時維持適當的安全措施和人工監督。更快的自助服務請求與完成：AI 代理將可讓企業使用者更輕鬆地透過內建生產 AI 的 ITSM 平台 ，搭配工作流程自動化，更快速地完成各種請求。例如，健康補償、訪問遠端辦公室時授予徽章存取權，或部署雲實例。

概述

傳統 AI 遵循預設路徑，而代理式 AI 則展現自主決策能力和目標導向行為。它可以理解目標、制定策略，並在適應變化的同時採取獨立行動。

Agentic AI 正在改變企業處理自動化、決策和解決問題的方式。透過將工作委派給 AI 代理，企業可以專注於策略性計畫、解決問題和客戶關係。

代理人工智能

Agentic AI 的主要特徵是什麼？

目標導向：Agentic AI 系統的設計是以特定目標為考量。這些目標可以是簡單的任務，例如排定會議或整理電子郵件，也可以是更複雜的目標，例如最佳化供應鏈或管理財務組合。AI 代理會持續監控其環境，並採取行動以達成指定目標。
自主決策：Agentic AI 可以在沒有人為干預的情況下做出決策。這種自主性是基於它對環境的了解、指定的目標以及所學到的經驗。AI 代理可以分析資料、評估風險，並選擇最佳行動方案以達成目標。
適應性學習：Agentic AI 系統可以從互動中學習，並隨時間改進其效能。當他們遇到新的情況並獲得回饋時，他們就會完善自己的決策過程，變得更擅長達成目標。這種學習和適應能力對於在動態和不可預測的環境中運作至關重要。
主動解決問題：Agentic AI 可以預測潛在問題，並主動採取預防措施。透過分析資料和識別模式，AI 代理可以預見挑戰，並在挑戰升級之前採取糾正措施。這種能力在風險管理、資源分配和營運效率方面特別有價值。

Agentic AI 如何讓企業獲益？

Agentic AI 可為各行各業的企業提供廣泛的效益：

提高效率和生產力：透過自動化重複性任務和最佳化工作流程，代理式人工智慧可大幅提升作業效率和生產力。這可讓企業簡化運作、降低成本並加速產出。
改善決策：Agentic AI 可以分析大量資料，並提供洞察力，為更好的決策提供資訊。透過識別趨勢、模式和異常現象，AI 代理可協助企業做出更具策略性的選擇、降低風險並把握機會。
增強客戶體驗：Agentic AI 可以將客戶互動個人化，並提供量身打造的解決方案。藉由瞭解客戶的喜好與需求，AI 代理可以提供相關內容、主動提供支援，並建立更穩固的客戶關係。
創新與成長：Agentic AI 可找出新的可能性並產生創意解決方案，從而推動創新。透過探索非傳統的方法和挑戰現有的模式，AI 代理可以幫助企業發現新市場、開發新產品，並取得突破性的成果。

Agentic AI 如何自動化決策和多步驟流程？

Agentic AI 可將複雜的決策過程和多步驟工作流程自動化。其分析資料、評估風險及採取自主行動的能力，使其成為處理傳統上需要人為介入的複雜任務的理想選擇。

舉例來說，在金融領域，代理式 AI 可以自動執行投資決策、管理投資組合，以及偵測詐欺交易。在醫療保健產業中，它可以協助診斷、個人化治療計畫，以及監控病患的健康。在製造業中，agentic AI 可以優化生產排程、管理庫存及預測設備故障。

透過自動化這些複雜的流程，企業可以減少錯誤、提高準確性，並加速營運。Agentic AI 可以持續學習並適應不斷變化的條件，確保決策保持最佳狀態，並與業務目標保持一致。

什麼是 AI 代理？

AI 代理是一種軟體，其設計目的在於透過感應器或資料輸入感知其環境，使用人工智慧處理這些資訊，並採取行動使其達成特定目標的機會最大化。這些數位代理可以在定義的參數範圍內獨立運作，根據編程和學習做出決策，並與其他系統或人類互動來完成任務。它們代表了代理式 AI 原則的實際實作，在較大的 AI 系統中作為執行特定功能的操作單元。

AI 代理的核心元件

AI 代理建置有幾個重要的元件，使其能夠自主運作並具有決策能力：

感知系統：代理程式必須有辦法收集有關其環境的資訊。在商業應用中，這可能包括來自企業系統的資料饋送、市場分析、來自物聯網裝置的感測器資料，或直接的使用者互動。這些輸入構成代理瞭解其作業環境的基礎。
知識庫：Agents 會維護並持續更新資訊庫，其中包括預先編程的知識和學習到的經驗。這個知識庫是決策和問題解決活動的基礎，讓代理可以汲取過去的經驗和既有的模式，為目前的行動提供資訊。
決策機制：精密的演算法與模型可讓代理體評估情況並決定適當的行動。這些機制通常會結合多種人工智慧技術，包括機器學習、自然語言處理和專家系統，以處理複雜的情境並產生有效的回應。

AI 代理在企業中的未來是什麼？

AI 代理的演進持續擴大在商業環境中的能力與應用。

新興趨勢包括

協同代理網路：未來的實作特色是多個專門的代理程式在協調的網路中合作，各自處理複雜業務流程的特定層面，同時分享資訊和資源以達成共同目標。
增強學習能力：下一代代理將展現更複雜的學習能力，包括

透過先進的轉換學習技術，更快地適應新的情況和要求。這將使代理能夠在不同的情境和場景中更有效地應用所學到的知識。
提高從人類回饋和自然互動中學習的能力，使其工作起來更直觀，也更容易針對特定的業務需求進行培訓。

提高自主性：隨著人工智能技術的進步，代理將以更大的獨立性處理日益複雜的決策和任務，同時在必要時維持適當的安全措施和人工監督。
更快的自助服務請求與完成： AI 代理將可讓企業使用者更輕鬆地透過內建生產 AI的 ITSM 平台，搭配工作流程自動化，更快速地完成各種請求。例如，健康補償、訪問遠端辦公室時授予徽章存取權，或部署雲實例。