AI Agent 與生成式 AI:自主決策 vs 內容生成,兩者有何不同?- Mobile01
AI Agent 與生成式 AI:自主決策 vs 內容生成,兩者有何不同? - blogspo
- 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 和 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 和 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 和 靈活性,能更好地處理複雜和多變的自動化任務。