生成式人工智能的炒作列车似乎并没有放缓的迹象，组织采用率从 33 年的 2023% 上升到 到 78 年底为 2024%.

事实上，大型公司在 GenAI 的采用方面处于领先地位，全球 AI 市场预计每年将增长 36.6年至2024年之间为2030％.

然而，GenAI 的增长并非遵循线性路径。各组织根据其具体用例采用不同的 AI 方法。

这催生了三种突出的方法：LLM 应用、AI 代理和 AI 副驾驶。关于 AI 代理 vs. AI 副驾驶，或者 LLM vs. AI 代理，哪个更好，这种争论有点偏离了主题。

此 真实 问题是：哪一个最适合您？

在本文中，我们将研究这三种最流行的 AI 解决方案，比较它们的功能、用例和注意事项，以帮助您确定最适合您需求的选项。

AI Agent、Copilot 和 LLM 应用：概览

人工智能，或者更确切地说是生成式人工智能，正在呈现出不同的形式，每种形式都针对特定的功能而设计。以下三种是最受欢迎的，用最简单的术语来说，它们的作用如下：

• 大型语言模型 (LLM) 应用程序生成基于文本的响应，
• AI 副驾驶实时协助用户，
• 人工智能代理自主操作以完成任务。

不确定哪种解决方案适合您？以下是 AI 代理、AI 副驾驶和 LLM 应用在关键因素方面的比较（之后将深入探讨每个应用的主要功能、用例以及优缺点）：

现在让我们详细探讨每种人工智能方法：

什么是 AI 代理？

AI代理具有高度自主性，几乎无需人工监督即可执行任务。它们会根据预定义规则或学习到的行为，分析数据、做出决策并采取行动。

AI 代理与 AI 副驾驶的区别在于，AI 副驾驶可以实时协助用户并支持决策，而 AI 代理则被设计为独立运行，可以自行处理复杂的工作流程和多步骤流程。

了解更多： 什么是AI代理？终极企业指南 | Astera

主要功能

• 自主任务执行：人工智能代理可以在最少的用户干预下运行，自动执行重复性和基于决策的任务。
• 上下文意识：这些系统处理历史和实时数据以做出明智的决策。
• 多步骤工作流管理：AI代理处理连续且相关的任务，确保效率。
• 与业务系统集成：AI 代理可以连接企业工具、数据库和 API 以简化操作。
• 适应性学习：一些人工智能代理通过分析过去的表现并改进其决策过程而不断进步。

利与弊

人工智能代理非常适合那些希望实现结构化工作流程和决策自动化的组织。然而，其有效性取决于明确的目标和持续的监控，以确保最佳性能。

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什么是 AI Copilot？

您可以将 AI 副驾驶视为您的互动助手，通过实时与用户协作来提高工作效率。它们旨在协助决策，简化研究和分析等任务，并在不完全控制的情况下减轻认知负担。

AI 副驾驶与 AI 代理的区别在于，与自主操作的 AI 代理不同，副驾驶需要人工输入并根据用户操作提供上下文建议、指导或任务自动化。

主要功能

• 实时协助：AI 副驾驶会在用户工作时提供操作建议、洞察分析并自动执行小任务。例如，Microsoft Copilot 可帮助用户在 Microsoft 365 应用中起草电子邮件、总结会议内容并生成报告。
• 上下文意识：这些工具会分析用户行为和任务历史记录，以提供相关建议。在软件开发领域，GitHub Copilot 会根据之前的代码行建议代码补全。
• 互动学习：许多副驾驶会根据用户反馈和过往互动来改进他们的回复。例如，谷歌的 Gemini AI 会根据用户使用模式定制 Google Docs 和 Gmail 中的回复。
• 无缝集成：适用于软件应用程序，例如编码环境、CRM 系统或文档编辑器。例如，Salesforce Einstein Copilot 通过建议后续行动和分析客户互动来协助销售团队。
• 引导自动化：在确保用户控制权的同时，实现部分工作流程的自动化。在数据分析方面，Tableau AI 可根据数据集模式推荐图表和洞察，从而协助用户实现可视化。

利与弊

在人类判断至关重要但重复性任务会影响生产力的环境中，AI 副驾驶非常有用。作为合作伙伴而非独立系统，它们可以平衡自动化与用户控制。

什么是 LLM 应用程序？

大型语言模型 (LLM) 应用程序是人工智能驱动的工具，通过处理海量数据来生成基于文本的响应。这些应用程序依靠预先训练的模型来理解自然语言、回答问题、总结内容并协助完成基于语言的任务。

与可以自主执行操作的 AI 代理或提供实时帮助的 AI 副驾驶不同，LLM 应用程序主要关注文本生成和知识检索。

主要功能

• 文本生成：法学硕士 (LLM) 应用程序可根据用户输入创建类似人类的文本。例如，用于对话式 AI 的 ChatGPT 和用于营销文案的 Jasper AI。
• 语境理解：这些应用程序会分析查询的上下文，以生成相关且连贯的响应。例如，谷歌的 Gemini AI 可以生成上下文感知的摘要和推荐。
• 知识检索：法学硕士 (LLM) 从其训练数据中提取信息来回答问题或提供见解，正如 Perplexity AI 所见，它通过引用来源增强响应。
• 多式联运能力：一些 LLM 应用程序不仅可以处理文本，还可以处理图像和其他媒体类型（例如，OpenAI 具有视觉功能的 GPT-4 Turbo）。
• 定制和微调：某些基于 LLM 的应用程序允许企业针对特定领域的用例定制模型，例如 Anthropic 的 Claude AI 用于法律和财务分析。

利与弊

LLM 应用对于需要高效内容生成和信息检索的组织和个人非常有用。虽然它们擅长处理大量文本，但它们缺乏 AI 代理的自主性和 AI 副驾驶员的交互性。

AI Agent、Copilot 和 LLM 应用：5 个主要区别

AI代理、副驾驶和LLM应用程序在自动化、决策和用户交互方面都扮演着不同的角色。以下是它们核心区别的细分：

1.自主性和智能性

• 人工智能特工 完全自主地运行，处理复杂的工作流程，做出决策并执行任务，无需持续的人工输入。它们不断从数据中学习，不断改进。

例如，网络安全 AI 代理可以实时检测和缓解威胁。

• 人工智能副驾驶 充当辅助工具，需要用户输入才能最终做出决策。它们通过提供建议而非独立行动来提高生产力。

举个例子, Microsoft Copilot 建议在 Word 中进行编辑，但用户会应用这些编辑。

• 法学硕士应用程序 以查询为导向，缺乏自主性。它们会生成基于文本的响应，但不会采取行动或协助工作流程。

例如，ChatGPT 提供答案，但并未融入用户的日常任务。

2. 任务复杂性与决策

• 人工智能特工 管理多步骤流程、自动化决策并动态调整。它们能够处理诸如欺诈检测、供应链管理和IT自动化等高风险任务。
• 人工智能副驾驶 专门通过协助文档创建、编码或 CRM 管理来提高用户效率，但不会自行执行复杂的流程。
• 法学硕士应用程序 专注于内容生成和知识检索，但缺乏响应用户查询之外的操作的能力。

3. 交互模型与用户参与度

• 人工智能特工 独立工作，只需极少的用户输入即可完成操作。它们是自动化整个工作流程的理想选择，例如客户入职或 IT 工单解决。
• 人工智能副驾驶 充当交互式助手，提供情境感知建议，同时保持用户控制。例如：GitHub Copilot 会提供代码建议，但不会自主编写整个程序。
• 法学硕士应用程序 作为独立工具运行，要求用户在每次交互时输入提示。它们不会跟踪工作流程或主动协助用户。

4.学习与适应

• 人工智能特工 利用机器学习来改进他们的决策并随着时间的推移优化性能。
• 人工智能副驾驶 可能会通过用户反馈进行改进，但通常在预定义的参数范围内运行。
• 法学硕士应用程序 依赖于定期更新，不会从持续的交互中学习。它们基于静态训练数据生成响应。

5. 与业务流程集成

• 人工智能特工 深度集成到企业系统，实现端到端自动化。例如：一个基于人工智能的 RPA 机器人，可以从发票中提取数据并更新 ERP 记录。
• 人工智能副驾驶 可以嵌入软件环境以协助用户，但无法实现完全自动化。例如：Salesforce Einstein Copilot 会在销售流程中提供最佳的下一步行动建议。
• 法学硕士应用程序 主要作为独立的基于文本的工具或 API 运行，可增强应用程序但不会主动协助工作流程。

AI 代理、副驾驶和 LLM 应用程序：用例比较

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在选择 AI 代理、Copilot 和 LLM 应用之前需要问的问题

选择合适的 AI 方法（无论是 AI 代理、副驾驶还是 LLM 应用程序）都需要考虑多种因素。这些因素包括分析组织的需求、任务的复杂性以及所需的自动化水平。

在选择之前，请考虑询问以下因素：

任务复杂性和自主性

你希望AI为你执行的任务复杂度如何？你期望的自主程度是怎样的？

例如，人工智能代理以最少的输入处理复杂、多步骤的工作流程，使其成为网络安全、客户服务自动化和供应链优化的理想选择。

另一方面，副驾驶协助而不是取代用户，提高编码和财务建模等任务的生产力，而 LLM 应用程序最适合内容创建、研究和总结，但缺乏自主决策。

集成和部署

人工智能需要与哪些内部和/或外部系统集成，以及需要在哪里部署它？

考虑到座席需要与企业系统深度集成才能实现全面自动化，而副驾驶则可以通过 AI 驱动的洞察来增强特定应用程序。然而，LLM 应用程序更容易通过 API 部署，但其工作流自动化程度有限。

学习和适应能力

AI的学习和适应能力对于你的项目有多重要？

例如，人工智能代理通过交互学习不断改进，副驾驶根据上下文改进建议，而 LLM 应用程序依赖于静态预训练模型，除非经过微调。

成本和投资回报率

您正在考虑的成本和投资回报率参数是什么？

例如，代理需要更高的投资，但可以最大限度地提高效率。Copilot 可以快速提升生产力，同时降低设置成本。LLM 应用程序对于内容任务而言经济高效，但可能需要针对特定​​业务用途进行定制。

战略契合

人工智能方法如何融入您的整体业务战略？

人工智能代理是实现全面自动化的最佳选择。当人工智能需要辅助而非取代专业知识时，副驾驶系统能够发挥出色作用。LLM 应用程序适用于基于知识的任务，无需深度集成。选择正确的方法取决于在自动化、可用性和业务优先级之间取得平衡。

总结思考

我们讨论的三种人工智能方法各有优点，选择取决于您所在组织的人工智能战略。

此外，虽然企业可以使用大量的 LLM 应用程序和 AI 副驾驶，但真正的挑战在于为独特的用例构建 AI 代理。这就是 Astera 用武之地。

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