理解人工智慧代理的組成部分：五個步驟的生命週期

感知
認知
決策
行動
學習

讓我們來逐步了解每個部分，並使用即時詐騙檢測系統作為例子。

1. 感知：AI的眼睛和耳朵

任何AI代理的核心是它感知周圍世界的能力。在這裡，AI代理感知並收集信息。就像我們用眼睛看和耳朵聽一樣，AI代理從各種來源（例如，傳感器、輸入、用戶互動或數據庫）收集數據，以了解它所處的環境。

在這個階段，請記住，感知過程中收集的數據質量和範圍對AI的整體有效性有很大影響。如果AI缺乏準確或相關的數據，它的決策將基於不完整的信息。感知基本上為後續的一切奠定了基礎。

在詐騙檢測的情況下，這是AI系統實時收集每筆交易數據的地方。這可能包括：

交易金額。
購買地點。
交易時間。
持卡人的過去交易歷史。
用於交易的設備或IP地址。

例如，當顧客使用信用卡進行購買時，系統會立即捕捉這些數據並準備進行分析。在詐騙檢測的背景下，收集盡可能多的相關數據以評估每筆交易的合法性是至關重要的。

2. 認知：理解數據

一旦AI通過感知收集了數據，它需要處理和解釋這些信息。這就是認知階段的作用。在這裡，AI代理尋找模式、識別趨勢並從收集的數據中得出結論。它可以利用分析、機器學習、語言規則、推理和大型語言模型（LLMs）的組合。

請記住，在這個階段，AI代理基本上是在“思考”數據，根據規則、概率或學習的行為權衡不同的結果。這為代理提供了基礎（認知理解），以便進入下一階段，決定接下來該怎麼做。它能夠更有效地處理和理解數據，決策也會更好。

在我們的詐騙檢測系統中，AI分析交易並將其與歷史數據和已知的詐騙模式進行比較。具體來說：

模式識別：AI尋找不一致或異常的模式。例如，如果一張信用卡從未在其他國家使用過，卻突然在外國地點進行購買，系統會將其標記為潛在可疑。
風險評估：系統通過考慮各種因素來評估交易的風險。例如，它可能會分析該交易金額是否對該用戶來說異常高，是否是持卡人的典型購買，或是否有任何異常行為的跡象。

3. 決策：選擇最佳的前進路徑

決策階段是代理根據認知過程中獲得的見解來確定最佳行動方案的地方。這就像我們根據可用的信息做出決策一樣，無論是選擇商業策略、做出招聘決定還是回應顧客的需求。

決策是AI代理生命中的關鍵時刻。它所做的決策驅動其行動，最終決定其有效性。在商業中，AI代理做出的錯誤決策可能會帶來財務、運營或聲譽上的後果。擁有明確的決策智能框架可以確保AI代理在複雜環境中做出正確的選擇。

事實上，我在這裡寫過有關決策智能在AI代理時代重要性的文章。

在詐騙檢測系統中，根據對交易的分析和感知的風險，代理將做出決定。例如，在處理數據後，它可能有幾個選項：

批准交易：如果根據歷史模式認為交易是合法的，則交易將通過。
標記交易：如果AI不確定，則可能會將交易標記以供人類詐騙分析師進一步審查。
拒絕交易：如果AI識別出明顯的詐騙跡象，例如來自未知地點的突然購買或異常高的交易金額，它可能會立即阻止該交易。

代理AI的決策過程並不是隨意的。它應基於一組人類預先確定的規則，幫助系統評估最佳決策。因此，僅僅依賴LLMs並不足以建立AI代理。您需要一個結合LLMs、商業規則、分析、機器學習和AI治理的決策框架。

4. 行動：執行決策

一旦代理做出決策，它們就會採取行動。這是系統執行所選行動方案的階段。這可能是執行任務、提出建議或在另一個系統或代理中觸發響應。

在詐騙檢測代理中，行動可能包括：

即時響應：如果交易被標記為詐騙或可疑，AI代理可以阻止該交易、警告持卡人或通知詐騙檢測團隊進行人工審查。
用戶通知：如果交易被拒絕或標記以供審查，持卡人可能會收到即時通知，要求他們驗證該交易。

例如，如果一筆國際購買被標記，系統可能會拒絕該交易，向持卡人發送警報，並要求通過其電話或電子郵件確認。

行動階段是AI代理提供價值的地方。它不再只是思考或分析，而是在實際行動。為了讓AI代理在商業中有用，它們的行動必須與戰略目標一致。

5. 學習：隨著時間不斷改進

AI代理的最後一個組成部分是學習。與傳統系統需要手動更新或調整不同，AI代理可以通過分析其行動的結果來隨著時間學習和改進。

在代理採取行動後，它會評估結果。這個行動是否導致預期的結果？

如果行動成功，AI代理將強化模型，並在未來繼續做出類似的決策。
如果失敗，代理將調整其模型以改進。例如，如果詐騙檢測系統錯誤地標記了一筆合法交易，它將從這個錯誤中學習，以避免未來類似的錯誤。

學習是使AI代理與傳統軟件不同的地方。它使AI能夠適應、演變並隨著每次互動變得更好。隨著時間的推移，它們變得更準確、更高效，並與商業目標更加一致。

環境的角色

雖然我們已經討論了AI代理的五個關鍵組成部分，但同樣重要的是認識到AI運作的環境的重要性。

這指的是AI代理與之互動的所有事物，例如系統、人員或它設計來管理的過程。環境為代理的感知、認知和行動提供了背景和反饋，直接影響其決策的質量以及在學習階段的學習和改進能力。

關鍵的環境因素包括：

外部數據來源（第三方詐騙數據庫、有關數據洩露的新聞等）。
法規框架（處理敏感客戶數據的法律要求）。
客戶行為和反饋可以為未來的決策和調整提供信息。
市場條件可能會影響不同時間的詐騙風險（例如，假日期間網上購物的增加）。

AI系統依賴其環境中的數據來保持對潛在詐騙風險的了解，這種外部背景有助於完善其決策。

AI如何適應以檢測詐騙

想像一個場景，詐騙檢測AI代理檢測到一筆在持卡人通常不購物的地點進行的大額交易。環境通過以下方式影響這一過程：

外部數據來源：代理可能會檢查銀行的交易歷史，以查看這種行為是否符合持卡人通常的消費模式。它還可能考慮公開可用的數據，例如新聞報導或該地區或行業最近數據洩露的記錄，這可能表明某些地點或時間的詐騙風險增加。
上下文因素：代理可能會注意到該地區最近發生了數據洩露，許多卡片已被盜用，這增加了該交易是詐騙的可能性。
人類互動：顧客收到警報，並確認不是他們進行的購買。在這種情況下，環境（人類反饋）導致系統將該交易標記為詐騙。
法規遵從：遵守金融法規（如GDPR、PCI-DSS等）是環境的一部分。詐騙檢測系統在收集、處理和存儲敏感數據時必須了解法律限制。例如，根據來源國或現行金融法規，可能需要以特定方式處理用戶數據。系統還可能確保其行動符合數據隱私法律，通知客戶並安全地處理其數據。

AI代理不僅僅是自動化或LLMs；它們代表了一種適應性、智能的方法來解決問題並更快地做出更好的決策。