AI 智慧代理和聊天機器人有什麼不同？

如果您曾經與線上客戶服務人員聊天，或向 Siri 詢問羅德島州的官方鳥類是什麼，就表示您已經有過與聊天機器人互動的經驗。

這些隨侍在側的數位助理擅長回答簡單問題和執行基本任務，但在生成式人工智慧 (AI) 時代，它們能做的可說非常有限。如果請 Siri 按照地區列出您最重要的潛在客戶清單，它可能會提出為您查詢 Google 的選項。

另一方面，AI 智慧代理就像是直接在您的工作流程中內建一位數位 AI 助理。需要協助釐清今天最重要的銷售潛在客戶嗎？正在尋找今天早上錯過的服務團隊會議的快速摘要嗎？創意靈感枯竭，需要為您的客戶群體量身撰寫的行銷文案嗎？基於公司獨有資料而建的代理，可以幫助您達成上述所有需求。

儘管兩者都具備對話能力，但我們自然會好奇：聊天機器人的終點在哪裡？而 AI 智慧代理又從哪裡嶄露頭角？繼續閱讀以找出答案。

傳統聊天機器人是一種電腦程式，它使用預先定義的規則、決策樹和腳本式回應來與使用者互動。聊天機器人通常需要經過大量培訓和微調，才能準確地處理使用者的需求，以實現自然語言處理 (NLP) 的人工智慧模式不太先進的 AI 形式。從 Joseph Weizenbaum 於 1964 年建立 ELIZA 以來，這些聊天機器人一直存在，主要用於檢索資訊，處理基本互動，以及回答常見的客戶支持問題。雖然聊天機器人具備類似 AI 智慧代理的對話介面，它們並不具備像大型語言模型 (LLM) 那樣的語言理解能力。

聊天機器人能快速且一致地回應常見的客戶問題。這使它們成為處理例行客戶服務詢問、收集基本資料及推薦相關資源時，一種可靠且具成本效益的解決方案。因此，雖然這些機器人在處理簡單、重複性的任務上表現良好，但它們並不適合進行開放式對話。然而，它們了解前後文和從互動中學習的能力有限，在處理預定義的對話流程之外的查詢能力也有限。因此，雖然它們在處理簡單、重複性的任務上表現良好，但它們很難處理更開放式的對話。

「在傳統機器人中，對話流程本身是以非常具宣告性和預定義的方式建構而成。這無法為您提供完全自然的對話體驗。」— Salesforce AI 團隊產品管理總監 Abhi Rathna 表示。

聊天機器人就像是自動販賣機：它有著固定的零食選項（預定義的回應）、供使用者輸入的鍵盤（您可以提出的查詢內容），它只能為您提供您所選擇的內容（回應腳本）。它簡單、可預測，如果您需要的是滿足特定需求，它可以運作得很好。

聊天機器人非常適合用於所有回應都必須遵循品牌訊息規範的情境。Rathna 表示：「對於那些品牌語調非常明確，並希望在關鍵情境中具體規劃對話流程的使用者來說，傳統機器人可以讓他們掌控這些對話。」

AI 智慧代理是一種先進的 AI 助理，設計用於在各種任務中擴展人類能力。與功能較為有限的聊天機器人不同，AI 智慧代理（亦稱為自主代理）可以理解和生成自然語言、處理和分析大量資訊，並協助進行複雜的活動，例如：寫作、編寫程式碼、解決問題和執行創意任務。

由於這些系統通常建立在經過大量資料訓練的大型語言模型 (LLM) 之上，它們能進行更細緻且具語境理解能力的互動。而且，如企業希望產生個人化內容或發掘重要的業務洞察，代理也可以依據你的專屬業務資料運作 — 包含結構化資料（例如：試算表或資料庫）和非結構化資料（例如：PDF、電子郵件和聊天記錄）。

AI 智慧代理可以適應互動並從中學習，它們因此成為多功能的工具，在提高生產力和決策方面表現卓越。

「AI 智慧代理使用大型語言模型來組織對話，這不僅能輕鬆打造自然的對話流程，還能大幅減少設定所需的時間，」Rathna 表示。「AI 智慧代理在理解使用者意圖並對應正確答案方面表現得更出色。」

如果將聊天機器人比喻為自動販賣機，AI 智慧代理就像是個人專屬廚師，擁有令人印象深刻的食譜（廣泛的知識庫）、能夠理解複雜點菜需求的能力（自然語言處理），並可以根據您的口味研發新餐點（從歷史數據中學習的能力）。

聊天機器人在許多重要層面與 AI 智慧代理不同，包括其能力、訓練方式以及實作所需的時間。

聊天機器人主要遵循以規則為基礎的對話，並且僅能回答預定義的問題，而 AI 智慧代理可以根據相關知識和情境推理並回答。客服聊天機器人與 AI 智慧代理不同，前者需要針對數百種語句進行大量訓練，才能理解自然語言的請求，這也讓代理系統在導入和部署上更快速、更簡便。此外，代理系統不需要依賴以規則為基礎的對話流程與設定來執行動作或引導對話。

那麼，這些差異對於判斷哪一種更適合你的業務有什麼意義呢？Rathna 表示，這可能取決於是面向客戶的需求，還是面向員工的需求。

「對於主要面向客戶的情境，我認為傳統聊天機器人和現代生成式 AI 智慧代理會並存使用。而對於面向員工的情境，使用 AI 智慧代理會更合適。」他說。「我們的 Agentforce Assistant 與其他業務流程一起整合在工作流程中。結合快速整合，將使應用過程更迅速。」

在短期內，隨著生成式 AI 回應的可靠性持續提升，Rathna 認為混合模型對許多客戶而言是一個不錯的選擇。

「我預見的是，客戶會在希望更具指導性並掌控對話的情況下使用聊天機器人，而在願意讓生成式 AI 控制對話的其他使用情境中則使用 AI 智慧代理。這項技術仍在發展中，也許幾年後情況會改變，但在此之前，我們應該把智慧代理和聊天機器人視為互補的組合。」

隨著 AI 技術不斷發展，AI 智慧代理在未來幾年內即將大幅增長。代理在文字、語音和視覺媒體上的互動將變得更加直觀，而改進的情境理解能力，將是使其能夠隨時間推移提供更多相關資訊的關鍵。

雖然傳統聊天機器人的演變並不像 AI 智慧代理那樣令人興奮，但我們將看到在使用者體驗方面的實質進步、強化與其他商業系統的整合，以及更輕鬆地實作自定義聊天機器人的流程和回應。

在我們共同適應這個迅速發展的 AI 領域時，了解聊天機器人和智慧代理各自能為您的業務帶來哪些獨特效益 — 無論是現在還是未來 — 將有助於最大化它們的影響力。無論是採用聊天機器人、智慧代理，還是採取混合方式同時運用兩者，這些工具無疑將在業務營運中發揮越來越重要的角色，重塑我們與科技及彼此互動的方式。