Agentic AI：虛擬助理的未來已來

Agentic AI：從模式匹配到真正理解人類溝通的未來虛擬助理。

Agentic AI：虛擬助理的未來已來 你是否也有過那種經驗？致電客服，對方只是照本宣科，問你重複試過無數次的步驟，完全無法理解你語氣中的挫折感。現在，想像一下，如果那位「客服」能真正看到你的焦慮，理解你的真正目標，並隨之調整溝通策略。這，就是當前自動化系統與真正虛擬助理之間的巨大鴻溝。AI-SOLVE小編認為，這是我們正在邁向的未來，一個由 Agentic AI（代理式人工智慧）驅動的時代。 傳統自動化系統的侷限 讓我們坦白地說，我們今天所稱的許多「AI 代理」，其實不過是高級版的機器人流程自動化（RPA）。它們在 AI 成為熱門詞彙前就存在，只是遵循預設路徑、將模式與意圖匹配，然後吐出預先編程的回應。但這樣真的足夠嗎？ 思考一下現實生活中的人類代理人——無論是客服代表、醫護人員還是理財顧問。他們之間存在真正的協作。他們不僅理解你說了什麼，更理解你為何這麼說。他們能捕捉你的情緒，調整方法，並與你共同實現目標。缺乏的關鍵是什麼？是「心智理論」（Theory of Mind）。這個概念指的是我們理解他人擁有與我們不同的信念、慾望和意圖的能力。這不是單純的模式識別，而是真正的理解。 通往有效虛擬助理的四大支柱 根據 EVA（企業虛擬助理）的開發經驗，任何有效的虛擬助理都必須掌握以下四個關鍵階段： 一、知識獲取：超越單純的檢索增強生成（RAG） 首先，要能提供協助，必須具備知識。但獲取和利用企業知識仍然是一個巨大的挑戰。雖然我們有結構化資料庫、非結構化文件和各種資訊儲存庫，但 RAG 說穿了，不過是一種更高級的搜索機制。真正的知識獲取需要理解那些未明確寫在文件中的「謂詞」（predicates）、行為和適用條件。 舉例來說，銀行規定信用卡詐欺必須在 24 小時內報告才能免除費用。這條資訊可能深埋在法律文件中，系統需要根據上下文理解何時該提出。小編認為，如果 AI 只是照字面翻譯文件，而無法理解其背後的約束條件，它依然只是個資訊檢索器，而非真正的助手。 二、對話：超越資訊檢索 當我們向虛擬助理提問時，通常不只是想獲取資訊，而是希望進行一場有來有回的對話，以解決問題或達成目標。例如，一句「如果我的前五大客戶的情緒指標低於 5%，請為我的東北區銷售團隊安排通話。」聽起來簡單，但背後的複雜度極高。系統必須理解「客戶情緒」的定義、如何計算 5% 的下降、地理區域「東北區」的界定，以及如何調用排程系統。這不是腳本編寫，而是對上下文的理解和採取適當行動的能力。 三、代理性：多步驟問題解決 真正的代理性意味著無需為每種場景進行明確編程，就能處理複雜、多步驟的任務。當有人說「我的車拋錨了」，他們打給保險公司的意圖是什麼？顯然是要報案並解決問題。一個真正智慧的代理會識別負面狀態，並引導用戶走向積極結果。就像 GPS 在你錯過出口時會動態重算路線一樣，它會根據當前狀況和最終目標靈活調整，而不是責怪用戶沒有遵循指示。 四、同理心與信任：人性的觸動 這是許多人會忽略的一點：如果沒有同理心和信任，AI 的應用場景將受到嚴重限制。信任來自於推理和提供經過驗證的事實；同理心則來自於理解情感背景並適當回應。想像一下花店的虛擬助理。當有人需要為女兒畢業典禮訂花時，回應應當是熱情洋溢的；但如果是訂購喪禮用花，語氣則必須轉為哀傷和尊重。沒人想和一個聽起來機械、缺乏情商的代理對話。小編認為，我們不需要將這些系統塑造成虛擬戀人，但它們確實需要在人類層級上互動。 Agentic AI 的核心：神經符號系統與多模態理解 那麼，我們如何建立真正能理解一切的系統呢？答案在於「神經符號系統」（Neurosymbolic Systems）：結合深度學習的規模與符號推理的可靠性。儘管有人認為純粹的深度學習終將包辦一切，但對於複雜的認知任務，純粹的深度學習目前力有不足。 神經符號系統的優勢在於： * 深度學習帶來的規模 * 符號推理帶來的可靠性 * 易於解釋性以建立信任 * 事實基礎，避免幻覺 當我們將資訊提取並轉化為具有已知關係的圖形表示時，遍歷該圖形就像查詢資料庫一樣——你知道資訊的真實性。這意味著沒有幻覺，沒有憑空捏造的事實。 多模態理解：超越語言的洞察 真正有趣的在於多模態能力。現實溝通包含了視覺、聽覺和情感等多方面因素。當我在演講時看到聽眾都在看手機，我會意識到需要改變策略。虛擬助理也應該具備這種覺察力：用戶是否在視野範圍內？是否分心？環境因素（如靜音）？甚至透過面部表情感知情緒狀態？我們已經開發出能以 85% 的準確率評估心理健康狀況的系統，其秘訣就在於分析的不僅是說了什麼，還有「怎麼說」的。 這並非純粹的理論。目前已有客戶利用多模態虛擬助理進行風災後的損害評估、工廠安全檢查、車輛檢查驗證，甚至即時合規性監測。系統不僅要識別「有人、手機、汽車」這些物件，更要理解「有人在開車時講電話」這一構成違規的關係。 資訊爆炸時代的挑戰 數據正以每十二小時翻倍的速度增長。沒有 AI 輔助，我們將被資訊洪流淹沒，顯得越來越「笨」。更糟的是，許多「新」數據是 AI 生成的合成內容，進一步混淆視聽。模型漂移（Model Drift）即將成為嚴重問題。這就是為什麼在可預見的未來，我們需要紮根於事實的、具備可靠性的神經符號系統。 展望未來：可穿戴設備與個人化體驗 六個月後，我們將見證可穿戴技術的復興，不僅限於手錶，還包括眼鏡等沉浸式設備。人們將帶著這些設備在世界中穿梭，隨時獲得即時協助。想像一下，醫生在檢查病人時，AI 助手能透過視覺和語音線索提供診斷建議。虛擬助理的下一代將真正提供協助：理解上下文、表現出適當的情緒，並透過可靠、可解釋的行動建立信任。 小編認為，這是一個從單純的模式匹配轉向真正理解人類溝通所有形式（口語、視覺、情感）的時代。技術已經成熟，現在是規模化實施的時候，創造出不僅是自動化流程，而是能真正與人類協作以實現更佳成果的虛擬助理。客戶期望被傾聽和幫助，這需要系統能看見、理解並以適當的情緒智慧回應。機械化、腳本式的回應時代正在結束，而富有同理心、智慧的虛擬助理時代已經開始。 香港AI培訓學院：解鎖您的AI超能力 在 Agentic AI 浪潮席捲而來的今天，您的專業能力是否已準備好迎接協作型 AI 的挑戰？AI-SOLVE小編深信，實戰技能才是關鍵。我們誠摯邀請您參加「解鎖AI超能力 - AI實戰講座」，學習如何將前沿 AI 概念轉化為可衡量的商業價值。不要讓競爭對手搶先一步，立即行動，掌握未來的協作工具！ 立即報名免費講座：https://www.hkai-solve-academy.com/ai-superpower?utm_source=blogpost 新聞來源：AIAI 連結：https://www.aiacceleratorinstitute.com/why-agentic-ai-is-the-future-of-virtual-assistants/