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0▎什么是人工智能助手？它与人工智能代理有什么区别？ ✦LINK ✦LINK ✦LINK
AI代理正变得越来越动态和复杂，传统的静态凭证和角色基于的访问控制方法已不再适用。新兴的安全框架如Agetic TripleA框架提出了动态权限管理的概念，使AI代理的权限实时调整，以适应其任务需求。
此外，行动链分析（Action Chain Analysis）用于确保AI代理的行为与其目的保持一致。引入临时访问令牌（Ephemeral Tokens）增加了安全性，减少了长期授权的风险。Salesforce的Agent Force平台利用其Einstein AI服务，开发了动态、安全的AI代理系统，能够自动执行复杂任务，如分析客户对话、监控社交媒体并与客户互动。AI代理的角色界限正在被打破，新的方法正在开发中以应对其动态和不可预测的特性。
AI代理与AI助手的主要区别在于它们的功能和操作方式。AI助手是任务导向的帮手，主要是反应性的，依赖用户指令来完成日常任务，如设置提醒、获取信息或起草文档，通常使用大规模语言模型（LLMs）来理解和回应自然语言。
相反，AI代理更为主动和独立，它们不只是等待指令，而是积极寻找机会，制定策略以实现更复杂的目标。AI代理能够独立行动，使用外部数据，进行决策和规划行动。随着AI技术的发展，新的验证和授权框架如Agetic TripleA框架正在出现，以适应AI代理的动态性和复杂性，如动态权限管理、行动链分析和临时访问令牌。Salesforce的Agent Force平台就是一个例子，它利用了Einstein AI服务，开发了安全的、动态的AI代理系统，以自动执行复杂任务。
AI代理与AI助手的主要区别在于它们的功能和操作方式。AI助手是任务导向的，主要是反应性的，依赖用户指令来完成日常任务，如设置提醒、获取信息或起草文档，它们利用大规模语言模型（LLMs）来理解和回应自然语言，通过提示调整和精细调整来优化性能。
相反，AI代理更为主动和独立，它们不仅等待指令，而是积极寻找机会，制定策略以实现更复杂的目标，如优化销售策略、自动化投资或检测欺诈。AI代理能够独立行动，使用外部数据和工具进行决策和规划行动，并从过去的行动中学习以改进未来决策。在实际应用中，AI助手适合处理具体、重复的任务，而AI代理适合处理需要分析、决策和自主行动的战略性挑战。随着技术发展，两者可能会越来越多地融合，协同工作，以提高效率和决策质量。最终，AI的使用必须是负责任和符合伦理的，以确保其为人类带来益处。
AI代理与AI助手在现实世界中的应用正在改变多个行业。它们在医疗保健中用于分析医学图像，帮助医生更早发现疾病，提供个性化的治疗方案，并加速药物发现过程。
在金融领域，AI代理能够分析市场趋势，评估风险并进行投资管理。此外，AI代理在日常生活中无处不在，从推荐算法到交通管理系统，它们都增强了人类的能力，提高了效率和决策质量。通过与人类的协作，AI代理和助手为人们带来了更快速、更有效的服务和解决方案。
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