エージェントには 2 つの変数があり、1 つはタスクの方向性を制御するワークフローで、もう 1 つはコンテンツ生成のコンテキストを制御するコンテキストです。 1) ワークフローとコンテキストの確実性が高い場合、請求書処理やフォーム入力タスクを処理する場合など、従来の RPA と同様に、そのようなタスクは自動化しやすく、AI は接着剤のようなものであり、プレイできるスペースは限られています。 2) ワークフローは決定されているがコンテキストが不確実な場合、つまりプロセスは固定されているが入力が変更可能な場合、エージェントは顧客サービスの Q&A、契約分析、外部検索、ナレッジ グラフ、その他のツールなどの意味論と理解を完了して、推論結果をより期待に沿ったものにするために情報ギャップを補う必要があります。 3) ワークフローが不確実であるがコンテキストが決定されている場合、つまり、入力は明確であるが方法が多様である場合、エージェントは市場分析レポートの生成、パーソナライズされた推奨事項など、独自にパスを計画する必要があります。 4) ワークフローとコンテキストが不確実な場合、革新的なソリューション設計、部門横断的な情報収集など、推論と探索の両方で最も複雑なシナリオであり、汎用エージェントに傾倒しており、その実行効果は装備されているツールの豊富さに依存し、特にプログラミング能力は、Github にアクセスしてリポジトリを見つけてクローンを作成し、問題を解決するためにコードを変更して、人間のように機能できるようにするなど、最大限に開かれる必要があります。 したがって、エージェントとして良い仕事をするには、まずシナリオを明確にする必要があります。 本質的に、自動化は「確実性」の問題を解決し、インテリジェンスは「不確実性」の問題を解決します。