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在人工智能的浪潮中，AI聊天機器人和AI Agents正逐漸成為我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦胁豢苫蛉钡闹?。它們通過模擬人類對話、處理復(fù)雜任務(wù)，甚至是自主決策，極大地提升了效率和便利性。但你是否真正了解這兩者之間的區(qū)別？它們各自的功能、特性以及適用場景又是什么？

在日常生活中，人們與人工智能的互動日益頻繁，且常常在不經(jīng)意間發(fā)生。

根據(jù) DigitalOcean 的 2023 年 Currents 研究報告顯示，73% 的人在個人生活、工作或二者兼顧的情況下使用人工智能。

在線購物者可在聊天窗口中輸入 “我需要跑馬拉松的跑鞋”，進而從電子商務(wù)網(wǎng)站龐大的選項目錄中獲取建議。

在 SaaS 公司任職的業(yè)務(wù)分析師或許會要求智能工具分析第三季度的銷售數(shù)據(jù)，并提出提升第四季度業(yè)績的策略。

雖然二者均為人工智能和機器學習的應(yīng)用實例，但它們屬于不同的應(yīng)用程序。

其一為人工智能聊天機器人，旨在模擬對話并提供特定的幫助或信息。其二是能夠自主決策并在多個領(lǐng)域執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的 AI Agents。

聊天機器人的歷史可追溯至 20 世紀 60 年代的 ELIZA，其從簡單的模式匹配逐步發(fā)展為如今更為復(fù)雜的自然語言處理器。

另一方面，AI Agents 是近年才出現(xiàn)的，它建立在過去十年機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和通用人工智能研究的進步基礎(chǔ)之上。

本文將對 AI Agents 和人工智能聊天機器人之間的區(qū)別進行分析，以幫助您確定哪種最適合您的業(yè)務(wù)。

01 AI 聊天機器人的定義

人工智能聊天機器人是一種軟件應(yīng)用程序，其旨在通過文本或語音交互的方式模擬人類對話。該應(yīng)用程序運用自然語言處理（NLP）以及機器學習算法，以理解用戶輸入內(nèi)容并生成恰當?shù)捻憫?yīng)。

聊天機器人通常依據(jù)一組特定規(guī)則進行編程，或者針對特定數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，從而使其能夠處理預(yù)定義任務(wù)或者在有限范圍內(nèi)回答問題。

盡管聊天機器人能夠為常見問題或者簡單任務(wù)提供快速且有效的幫助，但是它們通常缺乏理解訓(xùn)練范圍之外的背景信息或者自行做出復(fù)雜決策的能力。

1. AI 聊天機器人用例

AI 聊天機器人通常被用于自動化客戶互動以及簡化業(yè)務(wù)流程。它們提供了一種具有成本效益的選擇，可以處理大量重復(fù)性任務(wù)，同時提供全天候（24/7）的可用性。以下是一些潛在的 AI 聊天機器人用例：

• 客戶服務(wù)常見問題解答。零售公司可能會實施 AI 聊天機器人，以回答有關(guān)退貨、運輸以及產(chǎn)品可用性的常見問題。聊天機器人將客戶查詢與預(yù)編程的響應(yīng)進行匹配，為常見問題提供快速答案，并減少人工客戶服務(wù)代表的工作量。
• 基本 IT 支持。組織可以使用 AI 聊天機器人作為員工 IT 問題的首個聯(lián)系點。聊天機器人能夠指導(dǎo)用戶完成簡單的故障排除步驟，以解決諸如密碼重置或打印機連接問題等常見問題，并將更復(fù)雜的問題轉(zhuǎn)交給 IT 部門。
• 餐廳預(yù)訂。當?shù)剡B鎖餐廳可能會在其網(wǎng)站上部署 AI 聊天機器人來處理餐桌預(yù)訂。聊天機器人會詢問用戶日期、時間和人數(shù)等基本信息，然后在連接的預(yù)訂系統(tǒng)中檢查可用性，以確認預(yù)訂或建議其他時間。

2. 國內(nèi)外 AI 聊天機器人示例

• ChatGPT：由 OpenAI 開發(fā)，是最為知名的人工智能聊天機器人之一。它基于大型語言模型，能夠理解和生成與用戶需求相關(guān)的回答，無論是日常聊天、知識問答、文本創(chuàng)作，還是專業(yè)領(lǐng)域的問題探討等都能應(yīng)對。
• Google Bard：谷歌推出的聊天機器人，依托谷歌強大的技術(shù)和數(shù)據(jù)資源，能夠提供高質(zhì)量的回答和建議。它可以與用戶進行自然流暢的對話，幫助用戶解決各種疑問，并且在不斷學習和改進中。
• 文心一言：百度全新一代知識增強大語言模型，能夠與人對話互動、回答問題、協(xié)助創(chuàng)作，幫助用戶高效便捷地獲取信息、知識和靈感。它具備知識增強、檢索增強和對話增強的技術(shù)優(yōu)勢，能更加準確地理解用戶意圖，提供準確全面的信息服務(wù)。
• 通義千問：由阿里云推出的全能 AI 助手，能夠深度理解人類語言的復(fù)雜性和多樣性，可用于日常對話、知識問答、機器翻譯、情感分析、代碼生成、邏輯推理、文本創(chuàng)作等，能實現(xiàn)自然流暢的人機對話，提供高效便捷的交互體驗。

02 AI Agents 的定義

AI Agents 是一種更為先進的人工智能系統(tǒng)，其能夠在極少的人工指導(dǎo)下執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)并做出決策。它運用復(fù)雜的機器學習模型（通常涵蓋深度學習和強化學習）來處理和分析源自不同渠道的數(shù)據(jù)。

AI Agents 能夠理解上下文、從交互中學習并調(diào)整自身行為以達成特定目標。與簡單的系統(tǒng)相異，AI Agents 可以處理模糊性問題、做出自主決策并執(zhí)行多步驟計劃以解決復(fù)雜難題，這使得它們適用于更具挑戰(zhàn)性和開放性的任務(wù)情境。

1. AI Agents 用例

AI Agents 被用于執(zhí)行更為復(fù)雜的任務(wù)，這些任務(wù)需要決策能力、情境理解能力以及從交互中學習的能力。在問題空間龐大且自主行動有所助益的場景中，它們極為有用。

以下是企業(yè)可能選擇 AI Agents 的情況：

• 智能供應(yīng)鏈管理。大型電子公司可以運用 AI Agents 來優(yōu)化其供應(yīng)鏈。該代理能夠分析銷售數(shù)據(jù)、庫存水平、供應(yīng)商績效以及天氣和經(jīng)濟指標等外部因素，從而預(yù)測需求、調(diào)整訂單數(shù)量并實時重新安排貨運路線。
• 自動化內(nèi)容管理。數(shù)字媒體公司可能會構(gòu)建一個 AI Agents，為其訂閱者提供個性化內(nèi)容推薦。代理將分析用戶瀏覽歷史、參與模式和熱門話題，以不斷更新每個用戶的相關(guān)信息、視頻和播客，進而提高用戶留存率并增加用戶在平臺上停留的時間。
• 職業(yè)發(fā)展助理。專業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)可以引入 AI Agents，以幫助學生和年輕專業(yè)人士求職。該代理可以分析就業(yè)市場趨勢、用戶技能和職業(yè)目標，從而推薦量身定制的工作機會，對簡歷和求職信提供反饋，推薦與技能發(fā)展相關(guān)的課程，并提供個性化的面試準備技巧。

2. 國內(nèi)外 AI Agents 示例

HostAI 是一款專門為度假租賃管理以及酒店運營所設(shè)計的人工智能代理。其能夠自動執(zhí)行多項任務(wù)，涵蓋客人溝通、維護票務(wù)、進行日歷管理以及實現(xiàn)收入優(yōu)化。HostAI 宣稱可以處理 80% 以上的客人溝通事宜，能夠在數(shù)秒鐘之內(nèi)回復(fù)查詢，甚至運用人工智能管理語音通話。

Sender 是一款專門針對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上的去中心化金融（DeFi）操作而設(shè)計的人工智能代理。其旨在將用戶的意圖轉(zhuǎn)化為鏈上操作，自動執(zhí)行跨不同協(xié)議和平臺的復(fù)雜 DeFi 任務(wù)。Sender 與多種 DeFi 應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)集成，其中包括去中心化交易所、借貸平臺以及 NFT 市場，為加密用戶提供一個全面的生態(tài)系統(tǒng)。

實在智能 – 實在 Agent：基于 AI+RPA 技術(shù)，融合 TARS 大模型，允許用戶通過文字或語音傳達指令，模擬人類操作和決策流程。對于個人，可替代手工作業(yè)，提升工作效率；對于企業(yè)，可無縫接入不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)，創(chuàng)建個性化應(yīng)用，適用于零售、通信、銀行、制造業(yè)等多個行業(yè)。

釘釘 – 魔法棒套件：集成在釘釘平臺的智能工具集合，包括聊天 AI、文檔 AI、會議 AI 等多種功能。用戶可以一站式喚起多種技能，輔助生成文案、方案、圖片、PPT、腦圖等，還能在聊天、文檔、知識庫等場景中進行智能問答，在數(shù)據(jù)處理方面可以匯總分析數(shù)據(jù)、生成圖表等。

03 AI 聊天機器人與 AI Agents 的差異

人工智能聊天機器人與 AI Agents 皆運用人工智能技術(shù)，為個人及企業(yè)提供助力。從根本而言，二者旨在理解人們的言語或輸入內(nèi)容，并依據(jù)輸入做出回應(yīng)或采取行動。它們猶如數(shù)字助理一般，時刻準備為人們提供服務(wù)，無論是解答問題、處理難題，還是完成任務(wù)。

人工智能聊天機器人與 AI Agents 常常被人們混淆，原因在于二者均基于人工智能，且都能夠通過自然語言與用戶進行交互。它們之間的界限或許較為模糊，尤其是隨著聊天機器人日益復(fù)雜，代理的對話能力不斷增強。盡管它們在能力和設(shè)計目的方面存在差異，但許多人仍會對這兩個術(shù)語進行混用。

1. 交互復(fù)雜性

人工智能聊天機器人通常處理預(yù)定義范圍內(nèi)的簡單文本對話。其擅長回答常見問題、引導(dǎo)用戶完成簡單流程以及提供結(jié)構(gòu)化知識庫中的信息。

大多數(shù)聊天機器人采用模式匹配或基本的自然語言處理方式，以解釋用戶輸入內(nèi)容，并從一組預(yù)編程選項中選取正確的回應(yīng)。

另一方面，AI Agents 能夠進行更為復(fù)雜、多步驟的交互，這些交互可能跨越不同的平臺或服務(wù)。它們可以理解細微的指令，將復(fù)雜的任務(wù)分解為較小的步驟并予以執(zhí)行。

高級 AI Agents 運用復(fù)雜的自然語言理解、上下文感知以及決策算法，以處理模糊的請求，并根據(jù)實時反饋和不斷變化的條件調(diào)整自身方法。

2. 任務(wù)完成能力

人工智能聊天機器人專為特定、有限的任務(wù)而設(shè)計。它們在回答常見問題、引導(dǎo)用戶完成預(yù)定義流程或處理簡單交易方面表現(xiàn)出色。然而，當面臨復(fù)雜或多步驟的任務(wù)（或任何超出其狹窄編程范圍的任務(wù)）時，其能力便會受到限制。

AI Agents 將任務(wù)完成能力提升至全新的高度。這些數(shù)字工作者能夠處理跨各種平臺和服務(wù)的復(fù)雜、多階段流程。

若需規(guī)劃行程，AI Agents 可以研究目的地、比較機票價格、預(yù)訂酒店，甚至推薦活動 —— 僅需一個指令即可完成。它們并非僅僅遵循腳本，而是能夠?qū)崟r解決問題，并在過程中適應(yīng)新的信息。

3. 學習與適應(yīng)

傳統(tǒng)聊天機器人通常依賴于靜態(tài)決策樹或預(yù)定義的響應(yīng)模式，這限制了它們學習和動態(tài)適應(yīng)的能力。更為先進的實現(xiàn)方式可能會結(jié)合機器學習模型以改進響應(yīng)選擇，但這種學習通常局限于其特定領(lǐng)域。即使定期更新，聊天機器人通常也難以處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的新情況或查詢。

相比之下，AI Agents 采用持續(xù)學習算法和自適應(yīng)模型，這些算法和模型會隨著每次交互而不斷演變。這些系統(tǒng)能夠根據(jù)以往的經(jīng)驗推斷出應(yīng)對不熟悉場景的方法，并根據(jù)用戶反饋調(diào)整自身方法。通過運用強化學習和遷移學習等技術(shù)，代理可以擴展其在不同主題上的能力，變得更加靈活和高效。

4. 知識范圍

大多數(shù)聊天機器人的實現(xiàn)都在一個有限的知識領(lǐng)域內(nèi)運行，通常專注于特定的產(chǎn)品、服務(wù)或行業(yè)。它們的信息庫通常是經(jīng)過整理的，僅限于訓(xùn)練期間或通過定期更新提供的數(shù)據(jù)。

例如，汽車經(jīng)銷商的網(wǎng)站上可能會有一個聊天機器人，可以回答一系列關(guān)于其汽車品牌和型號的問題，包括規(guī)格、價格和可用性。雖然一些高級聊天機器人可以訪問外部數(shù)據(jù)庫或 API，但它們通常缺乏從多個來源綜合信息或自主擴展知識的能力。

相比之下，AI Agents 通常擁有更廣泛的知識范圍。這些系統(tǒng)可以利用大量語言模型、實時數(shù)據(jù)流和多種外部資源來即時收集和處理信息。

代理可以跨領(lǐng)域推理、進行邏輯推理，甚至通過以新穎的方式組合現(xiàn)有信息來生成新知識。這種廣泛的知識庫使它們能夠以更大的靈活性和深度處理更廣泛的查詢和任務(wù)。

04 AI 聊天機器人和 AI Agents 選擇

盡管 AI Agents 提供了更為高級的功能且能夠處理復(fù)雜任務(wù)，但它們并非在每種情況下都是最佳選擇。

在人工智能聊天機器人與 AI Agents 之間進行抉擇，應(yīng)當基于對特定需求、資源以及目標的審慎評估。

以下為需要考慮的關(guān)鍵因素：

1. 預(yù)算限制

人工智能聊天機器人的實施與維護通常更具成本效益，因而對于資源有限的組織而言極為合適。若預(yù)算緊張，設(shè)計精良的聊天機器人依然能夠提供巨大價值，而無需承擔與更為復(fù)雜的 AI Agents 系統(tǒng)相關(guān)的更高成本。

2. 用例的復(fù)雜性

評估所需自動化任務(wù)的復(fù)雜程度。

對于簡單、重復(fù)的交互（例如回答常見問題或引導(dǎo)用戶完成簡單流程），聊天機器人或許已然足夠。然而，若用例涉及多步驟工作流程、跨不同領(lǐng)域的決策或與多個系統(tǒng)的集成，那么 AI Agents 則更為適宜。

3. 開發(fā)和維護資源

考慮團隊的技術(shù)能力以及持續(xù)開發(fā)所需的時間。聊天機器人通常無需太多專業(yè)知識，且更容易進行更新。

AI Agents 雖功能更為強大，但通常需要在機器學習、自然語言處理以及系統(tǒng)集成等領(lǐng)域具備更高級的技能，同時需要持續(xù)進行監(jiān)控和改進。

4. 可擴展性要求

評估未來的增長計劃以及用戶互動的潛在增長。聊天機器人能夠有效地處理大量簡單查詢，但在面對復(fù)雜任務(wù)時，可擴展性可能會遭遇困難。為更具動態(tài)性的環(huán)境而設(shè)計的 AI Agents 通常能夠提供更好的可擴展性，以滿足多樣化且不斷變化的用戶需求。

5. 數(shù)據(jù)隱私和安全問題

若用例涉及敏感信息或嚴格的法規(guī)遵從性，那么在聊天機器人與 AI Agents 之間進行選擇可能會影響數(shù)據(jù)處理流程。聊天機器人的范圍更為有限，可能更容易進行保護和審計。AI Agents 雖然可能更強大，但由于其能夠更廣泛地訪問系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，因此可能需要更強大的安全措施。

AI Agents 憑借其自動化復(fù)雜任務(wù)的能力，正穩(wěn)步進入眾多行業(yè)。這些系統(tǒng)通過處理數(shù)據(jù)分析、處理交易以及響應(yīng)客戶查詢（這些工作以前需要大量人力才能完成），在從金融到客戶服務(wù)等不同領(lǐng)域彰顯了自身價值。