【電子報 005】生成式 AI 與 Agentic AI 的未來應用：探索台灣企業導入 AI 的優勢與挑戰，了解 AI Agent 設計模式，並預見生成式 AI 在商業創新中的轉型潛力。

  • Ken
  • 2024年11月22日

AI . FREE Newsletter 005


上週是遠見雜誌舉辦的遠見高峰會，在高峰會上，AI 世代的領導人物，吳恩達教授以 AI Fund 合夥人的身份進行演說，不僅提到生成式 AI 在 AI Agent 領域的未來發展性，同時也提到台灣的企業在導入 AI 上具備得天獨厚的優勢，如地利之便、軟硬體的基礎建設等。

影響企業 AI 發展的要素

日前 AI Fund 也宣布在台灣成立亞洲辦事處據點，更能彰顯出吳恩達教授對於台灣企業推動 AI 轉型可行性的認可，其中在多家報導中，都有提到吳恩達教授歸納出五個會影響台灣 AI 產業發展的要素：

(1) Agent AI 需要處理更大量的文字，因此會需要更快速、更便宜的 token 生成技術，而進一步形成台灣半導體產業的機會
(2) 生成式 AI 的工具讓軟體及AI開發變得更快速，讓企業更容易嘗試不同 AI 應用，改變創新流程、縮短創新流程
(3) 圖像分析技術快速發展，台灣企業將可利用這些新技術，發展企業內部新的應用
(4) 由於 AI 計算成本高，改變了數據的流動方式，預期將帶來更多跨國界的 AI 應用
(5)企業需要著重在數據工程，特別是像文字、圖像、音訊等非結構化數據的管理，更能充分發揮 AI 的潛力。


以筆者在業界推動 AI 導入的顧問經驗，在推動 AI 的過程中，除了在整體產業環境、政府提倡、企業發展策略等，更重要的是如何凝聚企業內部共識？如何說服高層、守舊派，擁抱新工具應用在既定業務流程中，又或是引導第一線作業人員學習工具的使用，甚至是結合 AI 技術的優勢到企業營運策略中，都是決定 AI 能否發揮作用的關鍵。


Agentic AI 是什麼?

在台灣業界發展生成式 AI 的技術中，較少有講師、教授或企業主管去提倡 AI Agent 的概念，一部分是 Agentic AI 在中文翻譯上，較容易造成混淆，如：AI 代理，另一部分則是台灣對於新技術的採行或新工具名詞的採納，會較美國技術發展趨勢晚 3-6 個月。

言歸正傳，Agentic AI 泛指 AI 能夠代理人類自動化執行複雜且須判斷的任務，其中包含了四種主要的 AI 代理設計模式：

(1) 反思（Reflection）：讓代理審視和修正自己生成的輸出，以提高結果的質量。
(2) 工具使用（Tool Use）：代理能夠生成代碼、調用 API 等，執行實際操作，擴展其應用範圍。
(3) 規劃（Planning）：代理能夠分解複雜任務，並按計劃執行，展現其處理複雜問題的能力。
(4) 多代理協作（Multiagent Collaboration）：多個代理扮演不同角色，合作完成任務，模擬真實工作環境中的協作。


在一般使用 LLM 中，LLM 僅是透過 User Prompt 去推論出應該回覆的下個段落，可以視為「接龍」任務的語言模型，再透過訓練資料的 instruction 設計進一步去優化成「回答」問題的語言模型；而在大數據的洗禮下，大語言模型能夠合理地推敲出可能的回覆，但也因為源頭演算的設計架構為「接龍」，因此免不了出現幻覺、偏見與歧視等。

但是透過設計 LLM Agent 的系統，讓 AI 可以進行反思、自行使用程式或系統工具，甚至針對使用者問題進行拆解分析，再扮演不同角色去執行任務，能夠有效地降低單用 LLM API 推論出不理想回答的機率，並且更能貼近業界與實務應用上的需求。

相信讀者們看到這邊，應該對於更深入 LLM Agent 的技術應用十分感興趣，但這些知識也絕非在一兩集電子報中，便能將技術流程全部傳遞給讀者，也因此如同前幾集電子報提及，自由團隊即將推出 LLM Coding 課程，若對於最新 LLM 技術開發實戰感興趣的朋友，歡迎來填寫我們的課程準備問卷，讓講師們能夠在課程推出前，知道你/妳的心聲！


本週的 AI . FREE Newsletter 簡單探討企業導入 AI 的準備，若你還想知道更多 AI 相關的趨勢或資訊，歡迎追蹤 AI . FREE Team 粉絲專頁，或是加入 AI . FREE Team - Community 自由團隊 學習社群，讓我們一起跟上AI時代的洪流。