AI代理（AI Agents）是当下的热门话题。不过，大多数文章展示的并不是“真正的AI代理”。
很多时候，它们其实是AI自动化（AI automations），甚至只是“普通的”自动化。
那么，它们之间的区别是什么？
1、自动化（Automations）：执行预先定义的、基于规则的任务，完全自动化。
2、AI工作流（AI Workflows）：自动化的一部分步骤调用了LLM（如ChatGPT）的API来完成任务。
3、AI代理（AI Agents）：被设计用来自主完成非确定性任务的程序。
它们分别适合处理哪些任务？
自动化：适用于预定义的确定性任务。 AI工作流：擅长需要一定灵活性的确定性任务。 AI代理：最适合处理非确定性、需要适应性的任务。
它们的优势是什么？
自动化：可靠地交付结果，执行速度快。 AI工作流：在模式识别和复杂规则处理方面表现出色。 AI代理：当任务需要应对新的变量和场景时，它们最具优势。
各自的弱点是什么？
自动化：仅限于明确编程的任务，无法适应新变化。 AI工作流：需要数据来训练模型，且通常更难调试。 AI代理：不够可靠，可能会产生不可预测的结果。
企业现在都在追求AI代理，但很多其实需要的是传统自动化。
理解它们之间的区别很重要，同时也别忘了，真正重要的是利用技术来解决问题——不管最后用的是哪一种技术。
| 类别 | 自动化 | AI 工作流 | AI 代理 |
|---|---|---|---|
| 定义 | 执行预定义任务的程序，用于一个或多个步骤。 | 通过 API 调用 AI 的程序，自主执行确定性任务。 | 设计用于自动执行非角色任务的程序。 |
| 核心基础 | 布尔逻辑 | 布尔逻辑、模糊逻辑 | 模糊逻辑、自主性 |
| 任务 | 确定性的、预定义的任务 | 需要灵活性的确定性任务 | 非确定性的、适应性任务 |
| 优点 | 执行速度快 | 擅长模式识别 | 类似于人类行为 |
| 缺点 | 仅限于明确编程的任务，无法适应新场景 | 需要数据来训练模型，难以调试和解释 | 可靠性较低，可能产生意外或不良结果，执行速度较慢，难以处理复杂性 |
| 示例 | 每次有新潜在客户出现在我们的网站上时，发送堆栈通知。 | 使用 ChatGPT 分析、筛选和路由每个网站的潜在客户。 | 对每个潜在客户进行完整的互联网搜索并更新信息。 |
自动化：适用于简单、重复性任务，执行速度快，但缺乏灵活性。
AI 工作流：结合 AI 技术，能够处理更复杂的任务，但需要数据训练和调试。
AI 代理：高度自主，能够适应新变量，但可能产生不可预测的结果，且执行速度较慢。
