- 作者 | Febby Chang,
生成式 AI 跟 AI Agent 的差別與應用攻略
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最近大家都在聊「生成式 AI」、「AI Agent」，但到底差在哪？
很多企業在評估 AI 解決方案時，常常混淆這兩種概念，其實它們不是互相取代，而是搭配運作的好夥伴。
1. 生成式 AI 是什麼？
生成式 AI（Generative AI）是一種 AI 技術，強項是「創作」，可以生出新的文字、圖片、音樂等內容。
常見的生成式 AI 包括：
- 文本生成：產生對話、寫作、程式碼，如 ChatGPT、Jasper、Gamma
- 圖像生成：根據文字創造圖像，如 Midjourney、 DALL-E
- 影音生成：自動創作旋律與影像，如 Synthesia
2. 什麼是 AI Agent?
簡單來說，AI Agent 就是一個可以協助做決策、執行任務的智慧夥伴。
不只是依據問題或需求提供相對應的內容，更會根據情境進行後續行動。
AI Agent 的基本能力包括：
- 感知：接收輸入 (文字、影像、數據、語音等)
- 決策：根據規則或模型思考「現在該做什麼？」
- 執行：實際做出動作 (回應、查資料、發送API)
- 學習與優化：根據回饋持續改進策略
常見應用例子：
- 智能客服：理解提問，採取合適的應答策略或處置方式
- 自駕車：能判斷紅綠燈、車距並做出駕駛決策
- 智能交易系統：自動分析市場數據並下單
簡單說，生成式 AI 是「內容創造者」；AI Agent 是「任務執行者」。
3. AI Agent + 生成式 AI 的強大組合
生成式 AI 和 AI Agent 並不是互斥的技術，兩者結合後，可以創造加乘的綜效，打造更智慧、更自動化的系統。
範例 1：智慧客服
- 生成式 AI：產生自然流暢的回答文字
- AI Agent：根據客戶需求決定處理路徑 (如轉接、查資料)
範例 2：業務陪練員
- 生成式 AI：打造實境的銷售對話情境
- AI Agent：模擬顧客提問、回應邏輯
3. AI Agent + 生成式 AI 的強大組合
| 生成式 AI | AI Agent | |
|---|---|---|
| 功能重點 | 創造內容 (文、圖、音) | 做決策、執行任務 |
| 執行能力 | 僅依據需求回應並生成內容 | 可以依輸入情境做決策並執行 |
| 學習力 | 用大量數據訓練 | 根據任務表現調整策略 |
| 常見用途 | 資料彙整、企劃發想生成 | 客服處置、作業流程執行 |
為什麼這對企業很重要？
隨著 AI 技術演進，很多企業需要導入的不是單純的聊天機器人，而是能判斷、能執行、能回應的智慧助手。
像 SysTalk.VIKI 正在打造的產品，就結合了：
- 生成式 AI → 依據企業專屬文化與規範，提供員工相對應的資訊
- AI Agent → 依據企業內部流程，執行任務分配與決策行動
這樣的組合可以應用在 HR、客服語音質檢、業務訓練等場景，大幅節省時間與人力。
「生成式 AI + AI Agent」的組合，前者創造回應內容，後者決策與執行，這就是 SysTalk.VIKI 的價值所在。