LLM 代理：完整指南

大型語言模型 (LLM) 是驅動 AI 的引擎，讓使用者能提出簡單問題並獲得簡單回答。但如果您需要做到更多呢？這正是 LLM 智慧代理發揮所長的地方。LLM 智慧代理有幾種類型，但它們的共通點是能處理更複雜的查詢，這些查詢通常需要記憶能力、連續推理，以及運用多種工具。

如今，大型語言模型 (LLM) 已能處理超過一兆個參數 。隨著企業持續擴大對生成式 AI的應用需求，基於智慧代理的數位勞動力也將持續成長。

我們將深入解析各種類型的 LLM 智慧代理如何運作、它們能執行哪些任務、所需的組成要素、潛在挑戰，以及企業目前與未來如何運用這些工具。

本篇將涵蓋以下內容：

• 什麼是 LLM 代理？
• LLM 代理可以做什麼？
• LLM 代理的類型及其功能
• LLM 代理的組成要素
• 企業如何運用不同類型的 LLM 代理
• LLM 代理的潛在挑戰
• LLM 代理的未來
• 以 LLM 領導先機

大型語言模型 (LLM) 是人工智慧 (AI) 系統，透過結合記憶、規劃和連貫推理，能夠針對使用者的提問產生深入的回應，其回應方式類似人類的思考與對話方式。以下是一個例子：

使用者 1 向其公司內部採用大型語言模型 (LLM) 訓練的聊天機器人請求調出去年一整年的薪資統計資料。該聊天機器人依照預設流程搜尋相關資料庫，並回傳指定的資料集。

不過，使用者 2 問的是更深入的問題。他們想了解新的聯邦和州法律可能如何根據去年的薪資數據影響相關政策。這時，聊天機器人就力有未逮了。雖然它能分別提供薪資資料和新法規資訊，但無法將兩者整合成有意義的答案 — 而 LLM 代理則可以做到。

LLM 代理結合了機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP)，能夠理解並回應複雜的提問。這些特性使代理式系統有別於傳統的檢索增強生成 (RAG) 模型，後者僅從內部資料來源擷取資訊來回答簡單問題。

LLM 代理能夠運用推理和邏輯來回答問題。它們不會只是表面理解問題，而是會將提問拆解成更小的部分來尋找答案，然後再結合對原始問題的記憶，整合出準確的結果。這使得AI 代理能夠根據多個資料集回答深入問題、從文字中建立摘要、撰寫程式碼，或產出具體的計畫。

LLM 代理可以透過分析並學習先前的互動來逐步提升其輸出品質。換句話說，代理能夠對自身行為進行反思，判斷該行為的成效，並進行調整，以產出更優化的結果。

為了在每項任務中持續進步，LLM 代理會使用網路搜尋或程式碼測試工具等工具來驗證準確性並縮短回應時間。透過不斷將答案與新舊資料進行比對，代理能夠找出並修正錯誤。

代理也可以協同合作。例如，一個代理負責擷取資訊並產生答案，另一個則用來評估其輸出是否準確；第三個代理則會評估前兩者的表現並提出改進建議。這些代理最後會整合彼此的資料，產出一個具有關聯性且有用的結果。

您可以設定 LLM 代理來執行多種角色，而這些不同類型的代理並非互相排斥。一個代理可以同時或依序執行多項功能。

常見的 LLM 代理類型包括：

• 任務導向型 LLM 代理：這些代理專為執行明確定義的操作而設計，例如查詢客戶的訂單狀態或更新運送資訊。通常，任務導向型代理會從較小的資料庫中擷取資訊，例如：小型語言模型 (SLM) 所提供的資料。
• 對話式 LLM 代理：對話式 AI 智慧代理可以與最終使用者（例如：員工或客戶）互動，並回答常見問題。這些 AI 智慧代理與聊天機器人不同之處在於，它們會隨著時間學習，使其能夠對使用者的提問做出更自然的回應。
• 決策支援型 LLM 代理：這類代理會從資料集中提取洞察，或提供大規模的資料摘要，以協助做出更好的決策。例如：一間公司的資安長可能會使用決策支援型 LLM 來評估並彙總某段期間內所有企業資安攻擊的影響。
• 工作流程自動化 LLM 智慧代理：工作流程自動化 LLM 智慧代理可自動化多步驟的工作流程。自主代理會獲取必要的系統資料、功能規格和過往的工作流程效能數據，以建立一個操作基準。在此基礎上，智慧代理執行指派的任務，並隨時間持續改進。
• 資訊擷取 LLM 智慧代理：這類 LLM 智慧代理使用 RAG 方法從各種系統中搜尋並擷取資料。在這裡，資料擷取的過程相對直接。智慧代理擅長辨識和擷取相關資料，並忽略無關資訊。
• 協作型 LLM 代理：協作型代理會與其他代理並行或協同運作。這些代理能有效地平行執行任務，從而在不降低準確度的情況下縮短回應時間。
• 自我學習型 LLM 代理：自我學習型代理會利用歷史資料來提升未來的表現。代理會評估過去的輸出結果，並與理想結果進行比較，以制定新的策略。

打造具備 LLM 能力的 AI 代理需要一個大型語言模型。這個 LLM 能夠生成和解讀自然語言文字，並透過提示工程、記憶模組或擷取系統等額外元件來增強其情境理解力和功能性。對所有類型的 LLM 代理而言，三個高階核心組件為：大腦、記憶和規劃。

代理的大腦是一個語言模型，能夠理解並回應使用者的問題。代理會根據提示（即使用者提出的問題或陳述）來引導其決策和回應流程。透過使用例如 Agentforce 這類解決方案，這些大腦可以依照特定情境進行框架化客製，例如處理財務、人資或資安等任務。

記憶幫助代理回顧先前的行動，以提升下一次的輸出品質。這可以進一步分為三種類型：

• 短期記憶：代理的短期記憶適用於當前的對話或任務。它記錄了使用者的提示以及代理目前為止所執行的所有操作。
• 長期記憶：長期記憶是來自過去對話或提示的資料庫，可能涵蓋數週甚至數月的時間。這類記憶為當前任務提供背景，代理可藉由回顧這些記憶來發現潛在錯誤和可改進之處。
• 混合記憶：混合記憶結合了短期記憶和長期記憶，透過維持情境感知並動態調用相關資訊，來即時提升代理的回應品質。

規劃模組透過將複雜任務拆解為較小的部分，來提升回應品質：

• 規劃制定（有無回饋皆可）：規劃制定是第一步。代理會將任務拆解為子任務，然後逐一完成。規劃可以在有或沒有回饋的情況下制定與執行。在無回饋的情況下，代理自行制定並執行規劃，無需人為監督。在有回饋的情況下，人類會參與審查規劃並在執行前提出建議。
• 規劃反思：規劃反思發生在規劃執行之後。透過結合內部評估工具和外部人類回饋，規劃反思有助於找出可改進之處。

在實際應用中，這些組件的運作方式類似於簡化版的人腦。代理的大腦會接收並解讀使用者的查詢。短期記憶用於理解當前任務，而長期記憶則提供背景脈絡。規劃負責將複雜任務拆解為子任務，接著逐步完成，以解決問題並提供解答。

規劃反思有助於降低未來錯誤的風險，因為代理能夠批判性地評估自己的輸出、辨識潛在錯誤，並提升規劃的準確性和一致性。

使用這些類型的 LLM 代理有多種方式，包括：

• 銷售：透過銷售型 AI，代理可以聯繫潛在客戶並提供產品資訊、安排與業務代表的會議，或提供特別價格與促銷活動。
• 客服：服務型 AI 代理可以回覆客戶問題、提供技術故障排除建議，或將問題升級交由人工客服處理。
• 商務：透過商務型 AI，代理能即時提供訂單狀態與追蹤資訊、協助修改訂單，並處理退貨或退款事宜。
• 行銷：憑藉處理複雜提示的能力，LLM 代理可透過行銷型 AI來辨識目標受眾，並根據過往活動成效，為不同族群打造個人化行銷活動。

儘管AI 和 LLM 的優勢相當顯著，不同類型的 LLM 代理在實作上仍可能面臨一些挑戰。常見問題包含：

如果 LLM 代理的訓練資料不足或資料缺乏多樣性，可能會導致上下文受限。這會降低代理產出相關且可執行答案的能力。

代理擅長短期規劃，但在處理延伸數月或數年的長期規劃需求時可能會遇到困難，原因包括缺乏持久性記憶、上下文視窗限制，以及工具（與資源）整合上的不足。

不正確的來源資料或不清晰的指示可能導致輸出結果不一致。如果相同的查詢出現多種結果，會削弱 LLM 代理的實用性。

代理可以依照需求自訂角色。然而，這些角色能否成功發揮作用，取決於所使用的 AI 框架。這是因為框架決定了代理的訓練效率、部署方式，以及與其他工具和系統的整合能力。

雖然提示是代理回答的基礎，但 LLM 代理也應該運用記憶和自我反思來輔助產出回應。如果缺乏這些組件，可能會限制回答的廣度與準確性。

其中一個例子是對提示的依賴。當 LLM「依賴」提示來提供輸出所需的情境線索時，就會出現這種情況。在最佳情況下，這會導致輸出略帶偏差；而在最糟的情況下，輸出則可能不準確。

LLM 代理所處理和儲存的知識量龐大，可能導致管理上的挑戰。這些挑戰可能表現為效能下降或回應不準確。

通常情況下，LLM 代理能提升營運效率，這可能代表使用代理所帶來的投資報酬率提升，以及整體業務上的成本節省。但若代理無法與現有系統整合，或是建立在資源密集的框架上，反而可能導致成本上升與效率下降。

隨著機器學習演算法日益複雜、晶片效能不斷提升，這類 LLM 代理和 AI 代理將變得更聰明、更快速，並具備持續學習的能力。在實際應用中，這為這些AI 驅動的聊天機器人創造了與人類夥伴協同工作的機會，而不再只是事後補充的工具。

考慮 B2B 銷售。傳統上，員工可能會使用 LLM 來優化行銷或產品文案，並產生潛在客戶名單。隨著工具日益進步，員工現在可以利用代理來設計並發送深入的電子郵件行銷活動，並回應客戶問題。這不僅提升了客戶體驗的個人化程度，同時也讓員工能有更多時間專注於建立長期的銷售策略。

隨著企業級 AI 的爆炸性成長，企業正從各種類型的 LLM 代理中受益。這項技術為公司提供了提升客戶服務、強化決策能力，以及處理複雜多步驟問題的全新方式。

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