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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？- Mobile01
AI Agent 與生成式 AI：自主決策 vs 內容生成，兩者有何不同？ - blogspo
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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 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。
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。
達人
