什麼是 AI Agent？
AI Agent，也被稱為 AI 代理，是一種能夠自主感知、決策和執行任務的人工智慧系統，幾乎不需要人為干預。不同於傳統的自動化系統，AI Agent 並非單純執行預設的指令，而是能夠透過數據學習、自主推理、適應環境變化，甚至優化自身的行為模式。它們擁有規劃目標、使用工具感知環境資訊、記憶並利用過去互動資訊來提升表現等核心功能。
AI Agent 的應用範圍廣泛，從聊天機器人（如 ChatGPT）到智慧家居、金融決策分析、自動駕駛車輛等，皆能發揮其強大的決策能力。它的核心優勢在於能夠根據不同情境自動調整策略，提升效率並減少人為干預。
AI Agent 的運作原理
AI Agent 的運作可拆解為三大核心流程：
- 感知（Perception）：
- AI 透過感測器或數據輸入（如語音、影像、文字）來理解環境。
- 例如，智慧客服 AI 會分析用戶輸入的問題內容，並判斷適當的回應方式。
- 推理（Reasoning）：
- 透過機器學習、自然語言處理（NLP）和強化學習等技術，AI Agent 會分析數據並進行邏輯推理。
- 例如，自動駕駛車輛會透過圖像識別判斷交通燈號、行人位置，並根據交通規則做出駕駛決策。
- 決策（Decision-making）：
- AI 根據已處理的數據，選擇最佳的行動方案並執行。
- 例如，金融 AI 會根據市場數據變化，建議或自動執行投資交易。
這三個步驟密切配合，使 AI Agent 能夠模擬人類的決策過程，並在不同情境下適應變化，做出最優選擇。隨著 AI 技術的發展，這類智能代理將成為未來自動化與決策領域的重要推動力。
AI Agent 的主要特點
AI Agent 具備高度的自主決策與執行能力，能夠獨立處理複雜的任務，而無需人類的全程指導。這使得它在許多領域的應用比傳統 AI 更為靈活。首先，AI Agent 具備自主性，能夠根據環境變化與使用者需求自行調整策略，確保任務順利完成。與傳統自動化系統不同，AI Agent 並不依賴固定的指令，而是能夠透過感測技術感知周圍環境，分析當前情境，進而做出適當決策。例如，在智慧交通系統中，AI Agent 可以即時分析道路狀況，並動態調整號誌，以優化交通流量。
在任務執行方面，AI Agent 能夠根據使用者的需求，自動拆解目標，規劃最佳的執行流程，並逐步完成。這樣的能力讓 AI Agent 能夠適用於各種需要自主運作的場景，例如智慧客服、自動駕駛、供應鏈管理等。此外，AI Agent 具備學習與優化的能力，能夠透過不斷的數據累積與反饋調整自身行為，以提升執行效率與決策精準度。AI Agent 在長期運行後，可以變得更加智能，並能夠根據不同情境做出最佳反應，這點在金融交易、醫療診斷等領域特別重要。
與其他 AI 技術相比，AI Agent 最大的差異在於它的自主性與學習能力。生成式 AI 主要用於創建內容，例如文本、圖像或影音，但仍需人類提供指令來驅動運作，例如 ChatGPT 需要使用者輸入問題後才會產生回應。傳統 AI 則通常依賴固定的規則或模型來完成特定任務，缺乏適應環境變化的能力，像是早期的自動化客服系統只能根據預設腳本回答問題，無法根據使用者的需求做出個性化的回應。相比之下，AI Agent 能夠主動感知環境、制定計劃，並根據學習結果持續優化行動策略，使其在智慧自動化領域具有更廣泛的應用潛力。
爆紅的 ManusAI 是什麼？
ManusAI 是由中國新創團隊 Monica.im 推出的全球首款通用型 AI Agent，其主要特點是能夠「直接交付任務成果」，而非僅僅提供建議。這一創新使其在 AI 領域中被視為突破性進展。
主要特點
- 自主執行能力：ManusAI 能夠模擬人類的「計劃-執行-檢查-行動」工作流程，自主完成複雜任務。
- 操作數位工具：它可以在虛擬機環境中執行各種操作，如解壓縮檔案、瀏覽網頁和編寫程式碼（例如使用 Python 生成 Excel 表格）。
- 跨領域應用：ManusAI 能應用於多個場景，包括履歷篩選、房地產研究、股票分析等，顯示出其廣泛的實用性。
- 高效能評估：在 GAIA 基準測試中，ManusAI 在各種難度級別上均超越了 OpenAI 的同類產品，整體得分率超過 65%，在企業級應用中達到 92% 的任務成功率。
實際應用示例
ManusAI 在多個實際應用中表現出色，以下是一些具體的應用案例：
- 履歷篩選
ManusAI 能夠自動解壓縮和分析多份履歷，根據設定的標準對求職者進行評估和排序，顯著提高招聘效率。 - 房地產研究
它可以幫助用戶研究安全社區、優質學校和預算內的房源，提供全面的市場分析和建議。 - 股票分析
ManusAI 能夠進行複雜的股票相關性分析，協助用戶做出更明智的投資決策。 - 簡報撰寫
它可以自動生成 PPT 等簡報文件，減少用戶在準備會議材料上的時間。 - 數據分析
ManusAI 可以分析商業數據，提供可操作的洞察，幫助企業制定策略。 - 旅行規劃
它能夠整合各種資訊並為用戶創建定制的旅行計劃，包括航班、住宿和活動建議。 - 法律諮詢
在法律領域，ManusAI 可以快速提供相關判例及法律建議，提高法律流程的效率。
這些應用展示了 ManusAI 在多種場景下的靈活性和高效性，使其成為一個強大的 AI 代理工具。
自從在2025年3月發布演示影片以來，ManusAI 引發了科技圈的熱議。因為目前試用需要邀請碼，這導致了邀請碼的需求激增，甚至在二手交易平台上出現高達人民幣 5 萬元的炒價。
ManusAI 的出現標誌著 AI 技術的一次重大進步，展示了人機協作的新可能性。
AI Agent 的挑戰與未來發展
面臨的挑戰
數據隱私與安全風險是 AI Agent 的重要議題。由於 AI 需要大量數據來學習與決策，一旦處理不當，便可能導致個資外洩，甚至被惡意利用。例如，在智慧客服或醫療診斷系統中，AI 若無法妥善保護使用者的敏感資訊，將可能引發法律與道德問題。此外，AI Agent 的決策透明度問題亦是關鍵挑戰之一。許多 AI 依賴深度學習與複雜的演算法進行決策，但這些決策機制往往是黑箱作業，無法提供清晰的解釋，導致使用者對 AI 的決策缺乏信任。在金融、醫療等高風險領域，決策透明度低可能會影響監管機構與公眾的接受度。
另一個重要的議題是 AI Agent 的倫理爭議。隨著 AI 自動決策的能力提升，社會開始討論 AI 是否應該完全取代人類的判斷。例如，在自動駕駛車輛的應用中，當 AI 必須在發生事故時進行道德選擇（如保護駕駛或行人）時，該如何確保其決策符合道德標準？同樣地，在法律與醫療領域，AI 是否應該被賦予決策權，也是一個需要深思的問題。這些挑戰使得 AI Agent 的發展需要更嚴謹的監管與倫理規範，以確保其應用不會對社會造成負面影響。
未來發展趨勢
儘管面臨挑戰，AI Agent 仍然展現出強勁的發展潛力，未來將持續進化，並在各領域帶來革命性的變革。
其中，多智能體系統（Multi-Agent Systems, MAS）將成為 AI Agent 發展的關鍵趨勢之一。MAS 是一種由多個 AI 代理共同協作的系統，能夠處理更為複雜的問題。例如，在智慧城市管理中，MAS 可以協調不同的 AI 代理，如交通管理 AI、能源分配 AI 及公共安全 AI，共同提升城市運行效率。這樣的協作方式使 AI Agent 不再是單一獨立運行的個體，而是透過群體智慧實現更高層次的決策與自動化。
未來的 AI Agent 將趨向更加人性化的交互模式，提升人機互動體驗。隨著自然語言處理（NLP）與情感計算（Affective Computing）技術的進步，AI Agent 將能夠更精確地理解使用者的語境與情緒，進而提供更貼近人類需求的回應。例如，未來的 AI 客服不僅能夠回答問題，還能理解使用者的語氣與情緒，並做出更具同理心的回應，提升用戶體驗。
最後，AI Agent 在自動化決策方面也將進一步發展，並逐步應用於法律、金融等高風險領域。例如，在金融市場中，AI Agent 可以分析即時數據，自動進行投資決策，甚至比人類交易員更準確地預測市場走向。在法律領域，AI 可協助律師分析大量判例，提高法律諮詢的效率。然而，這也表示監管機構需制定更完善的法規，確保 AI 在這些高風險領域的應用能夠被有效管理，並維持社會公平性。
AI Agent 在未來將朝向更智能化、自主化的方向發展，並進一步融入我們的日常生活與工作環境。然而，要讓 AI Agent 發揮最大的效益，同時降低潛在風險，相關技術開發者、企業與監管機構必須攜手合作，建立更透明、安全且符合倫理標準的 AI 應用框架。
