Agentic AI 代表了人工智能的重大发展，它提供了超越传统 AI 系统的增强的自主性和决策能力。与需要人工指令的传统 AI 不同，Agentic AI 可以独立执行复杂任务，适应不断变化的环境，并在最少的人为干预下实现目标。
这使得它成为各行各业的强大工具，尤其是在人工智能驱动的客户服务功能方面。Agentic AI 通过处理查询、缩短响应时间和个性化支持来增强自动化工作流程。为了更好地理解它，让我们将 AI 代理与非 AI 代理进行比较。
代理 AI 与非代理 AI
Agentic AI 根据其编程方式具有不同类型的功能。它们可以被编程来执行基本任务或复杂操作。这些操作还告知我们可以构建的 AI 代理类型。这些是：
1. 简单的反射剂
这些代理会根据特定触发器做出反应。它们不会 推特数据 与其他代理交互或执行不同的操作。如果它们遇到未知情况，它们将无法处理。
例如，每当收到客户投诉时，人工智能代理都会回复：“我们为您创建了名为#123XXX 的支持票”。
2.基于模型的反射代理
这些代理可以在执行操作时存储记忆并创建内部世界模型。虽然它们仍执行简单的操作，但它们可以在未知的、部分可观察的环境中运行。例如，特斯拉可以使用外部环境的图像来学习它将如何驾驶。
3.基于目标的代理
这些 AI 代理具有记忆和内部目标（或一组目标），需要 每个小型企业网站必须具备的十大基本功能 通过多种操作来完成。这些代理会搜索并执行完成目标所需的任务。例如，Google Maps AI 会搜索各种路线，以找到到达目的地的最佳路径。
4.基于效用的代理
这些代理被编程为执行最大化特定操作的效用或奖励的操作。例如，优化产品使用的内存的代码审查工具。
5.学习代理
学习型代理会自动将新知识添加到其模型中，以改进不同流程的执行。这些代理基于效用或目标，并根据其运行环境不断发展。例如，电子商务网 电报号码 站上的个性化推荐聊天机器人不断使用客户数据来开发和改进产品推荐。
Agentic AI 如何工作？
代理 AI 就像程序员一样，通过将任务分解成小部分并很好地执行来执行任务。这按以下顺序进行：
1.确定目标
与任何其他工具一样，您的代理 AI 将从指令开始。其功能就像AI 聊天机器人的意图一样，您可以向代理发出指令，让其在整个任务过程中遵循这些指令。您还可以在此过程中设定目标，AI 代理将在执行任务时尝试实现这些目标。