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AI Agent 與生成式 AI:自主決策 vs 內容生成,兩者有何不同?

劍心san | 2025-03-13 19:00:26 | 巴幣 10 | 人氣 155

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這張圖片主要在解釋新一代的自動化流程平台 (AI Agent) 與傳統的 RPA (機器人流程自動化) 之間的本質區別和優勢,並用圍棋 (Go) 的例子來做比喻。
重點解釋如下:
  • 傳統 RPA 的局限性:
    • 像舊式的網誌按讚機器人:  RPA 本質上就像是以前流行的網誌按讚機器人,只能按照預先設定好的 特定規則流程 執行任務。
    • 難以應對變數:  一旦遇到 不可預期的變數 (例如:網站改版、遊戲規則變化、玩家行為等),RPA 就會卡住,需要 人工主動介入 才能解決。
    • AlphaGo 使用 RPA 會輸給人類:  如果 AlphaGo 使用 RPA 技術來下圍棋,即使棋力達到九段,也會輸給人類,因為 RPA 無法應對圍棋中複雜多變的局面。
  • AI Agent 的優勢:
    • 自主推理 + 自主決策: AI Agent 的核心優勢在於其 自主推理自主決策 的能力。
    • 應對流程規則外的環境因素:  AI Agent 可以 自行應對 自動化流程規則之外的 任何環境因素,即使遇到預期之外的狀況也能靈活應變。
    • 更強大的適應性和靈活性:  相較於 RPA 的僵化,AI Agent 展現出更強大的 適應性靈活性,能更好地處理複雜和多變的自動化任務。
總結來說,圖片強調了以下核心觀點:

AI Agent 是新一代的自動化技術,它超越了傳統 RPA 的局限性,能夠透過自主推理和決策能力,更好地應對複雜多變的環境,實現更智能、更靈活的自動化流程。

圖片使用圍棋和 AlphaGo 的例子,生動地說明了 AI Agent 在處理變數和複雜性方面的優勢,突顯了其相較於 RPA 更先進和更具潛力的特性。
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