AI agent 与聊天机器人(chatbot) 的区别及选择

无论是 ChatGPT、Siri 还是网站上弹出式窗口小部件，您最近都可能与聊天机器人（chatbot）进行过互动。

这些数字助理可以回答客户的问题，并根据一组特定的数据自动执行简单的任务。然而，自从 AI agent（人工智能代理）出现后，这些生成式 AI 工具就显得有些局限。

相比之下，AI agent 就像一个强化版的数字助理。它可以做出决策、计划行动，甚至从经验中学习，所有这些都是为了实现它设定的目标。

AI agent 可以自行解决多步骤问题，而不是简单地响应用户，从而自动处理更为复杂的用例。

本文全面分析了AI agent 和聊天机器人之间的区别，帮助您确定哪一种才是适合您企业的选择。

什么是聊天机器人？

传统聊天机器人是一种依靠预定义规则、决策树和脚本回复与用户互动的计算机程序。聊天机器人最早诞生于 1964 年，主要用于处理基本互动、检索信息和回答常见的客户支持问题。如今，最好的聊天机器人也运用了 AI，但它们的作用基本相同。

AI 聊天机器人是一种软件工具，旨在通过语音或文本交互与用户模拟人类对话。它使用自然语言处理（NLP）等会话式 AI 技术来理解用户的询问并自动做出相关回复。

AI 聊天机器人在接受特定数据集的训练并根据某些关键业务问题的回复进行编程时最为有效。这样，聊天机器人就能为用户的询问生成准确、相关的答案，同时用类似人类的对话增强日常互动。

但由于聊天机器人使用的 AI 形式不够先进，它们无法理解训练之外的语境，也无法自行做出决策。因此，它们很难准确响应超出其知识库范围的用户输入，而这些知识库通常源自大型语言模型 (LLM)，以及它们训练过的特定数据。

什么是 AI agent？

AI agent 是一种更先进的 AI 系统，它具有一定程度的自主性，可以独立行动以实现为其设定的目标。与只能响应用户输入的 AI 聊天机器人不同，AI agent 可以自主决策、执行多步骤计划，甚至整合外部数据和工具来解决复杂问题。

AI agent 以大型语言模型（LLM）为基础，使用复杂的机器学习和自然语言处理来理解环境并与之互动。与简单的系统不同，AI agent 可以理解上下文，从互动中学习，并随着时间的推移根据特定目标调整策略。鉴于其自主性和先进能力，AI agent 能够处理更广泛的具有挑战性和开放性的任务。

AI agent 和 AI 聊天机器人之间有什么区别？

这两种技术经常被混为一谈，因为它们都是通过自然语言与用户互动。但是，AI agent 和 AI 聊天机器人在许多重要方面存在差异，特别是：

解决问题的能力

AI 聊天机器人旨在处理特定和包含的任务，如回答常见问题、执行基本交易和收集信息。为了生成用户回复，聊天机器人使用自然语言处理来解释输入，并将其与结构化知识库中最合适的输出相匹配。但它们缺乏推理或解决多步骤问题的能力。

而 AI agent 则能够自主决策。通过将目标导向行为与机器学习相结合，AI agent 可以在设定的范围内以新颖的方式处理多步骤目标。如果给定一个复杂的目标，代理会将任务分解成一系列较小的步骤。例如，如果 AI agent 的任务是建立一个网站，那么它可以开发网站结构、为每个页面生成内容、设计视觉效果、调试问题——所有这些都只需一条命令即可完成。

知识范围

AI 聊天机器人的知识范围很窄，仅限于其静态知识库中的内容以及与 CRM、日历和知识库等工具的集成。要为用户提供准确、相关的输出，必须根据企业的独特数据对其进行训练。最先进的 AI 聊天机器人可以使用 API 从特定外部来源检索数据，这一过程称为函数调用，但只能根据用户请求进行。它们也不能即时合成这些信息，或将其自主添加到知识库中。

相比之下，AI agent 可以实时检索和整合环境中的数据，以实现自己的目标。AI agent 的行动以其感知到的环境信息为基础，并可根据需要通过连接其他数字系统来填补空白。例如，AI agent 可以调用外部数据源和工具，如网络搜索、LLM、数据库，甚至其他代理，然后综合新信息，以实现更广泛的目标。

学习和适应

AI 聊天机器人可以改进，但这通常需要人工干预。例如，用户可以指出机器人的回复是否有帮助，从而提供人工反馈来完善机器人的输出。使用检索增强生成（RAG）等技术进行定期更新或再训练是提高准确性和性能的主要方法。最先进的 AI 聊天机器人可能会使用机器学习来改进回复选择。但是，聊天机器人在处理训练数据之外的新交互时仍然会很吃力。

相比之下，AI agent 可以不断从互动中学习，通过将互动数据整合到知识库中来改进和适应。利用强化学习等技术，AI agent 可以调整自己的方法，使之更符合用户偏好和业务目标。通过分析互动数据并将其存储在内存中，然后将内存中的数据转移到其知识库中，AI agent 可以创建一个数据反馈回路，从而随着时间的推移自主地进行自我改进。

记忆和上下文保留

AI 聊天机器人只能保留单次会话的上下文。由于它们没有记忆，因此在没有人工输入的情况下，它们无法从不尽人意的回复或错误中吸取教训。缺乏记忆也限制了聊天机器人根据用户偏好、过往互动和相关数据进行个性化互动的能力。一旦会话结束，聊天机器人又会回到原点。

相比之下，AI agent 通过在记忆中存储和检索过去互动的数据，来保持过去互动的上下文。这样，AI agent 就能适应用户的期望，提供更个性化的体验和更好的响应。

例如，电子商务 AI agent 可以参考记忆中的过往互动、客户关系管理（CRM）中的购买历史和当前对话，根据所有相关上下文提供个性化推荐。重要的是，AI agent 将在记忆中分析其过去的行动和结果，然后将这些数据添加到其知识库中，以便随着时间的推移调整其策略。

如何选择 AI agent 与 AI 聊天机器人

尽管 AI agent 提供更先进的功能并能处理复杂的任务，但它们并不是每个企业的正确选择。在评估您的具体需求、资源和目标以确定最适合您的人工智能解决方案时，以下是需要考虑的关键因素：

• 成本：AI agent 的成本相对较高，因为它们是复杂的 Agentic AI 系统的一部分，需要大型数据集、复杂的集成和持续监控，以降低风险并确保合规性。相比之下，AI 聊天机器人的部署和维护更具成本效益。无需 AI agent 所需的大量资源，定制的 AI 聊天机器人仍能提供巨大价值。

• 用例复杂性：如果您的用例涉及跨领域决策、多步骤工作流和多个集成，您可能需要一个AI agent。但是，如果您想回答常见问题、处理重复性交互或引导用户完成入职等流程，那么聊天机器人就可以胜任。

• 开发和维护资源：AI agent 需要更多的技术能力和持续开发时间。这些复杂的人工智能代理系统通常需要系统集成和机器学习方面的高级技能以及监督和监控资源。 AI 聊天机器人功能较弱，但实施所需的专业知识要少得多，而且更容易更新。

• 数据隐私和安全：AI agent 能够访问其他系统和数据，因此通常需要比 AI 聊天机器人更强大的安全措施。如果您的使用案例涉及敏感的用户数据或监管合规性，这一点尤为重要。虽然聊天机器人因其范围有限而功能较少，但它们也更容易确保安全和进行审计。

• 可扩展性：AI agent 专为更多动态用例而设计，因此它们可能更适合随着企业发展而不断变化的用户需求，每个代理都有自己的专门用例。相比之下，AI 聊天机器人适合处理大量的用户交互，但它们在满足不同需求方面的可扩展性要差得多。

如何构建 AI agent ？

最近，ZEGO 发布了实时互动 AI Agent2.0 版本，只需通过接入SDK及服务端 API，即可快速实现用户与 AI（智能体）进行超低延迟的 IM 图文聊天、语音通话、数字人语音通话等互动能力，从而满足 AI 陪伴、AI 客服、AI 数字人直播等场景。 ZEGO AI Agent 支持自定义设置人设、音色、形象等，支持多家大语言模型（LLM）、文本转换语音服务（TTS），且并支持长期记忆、外挂知识库、模型精调，从而实现更完美的智能体。

• 便捷接入：不到10行代码，即可将智能体加入IM、实时语音通话、数字人实时通话中。
• 大语言模型及文本转语音等插件灵活选择：火山方舟（豆包）、MiniMax、火山引擎、阿里云、阶跃星辰等国内外多厂商支持，且可支持开源模型。
• 高可用低成本服务：针对语音识别（ASR）、大语言模型（LLM）、文本转语音（TTS） 的调用充分优化，有效利用并发资源及用量，降低整体链路成本。

详细接入文档请访问：https://doc-zh.zego.im/aiagent-android/quick-start