AI 代理能够通过高级 LLM 和深厚的知识库做出复杂而深入的决策。此外，它还可以搜索内部和外部来源以查找所需的信息。
通过反馈和任务创建循环，AI 代理能够思考和推理，为用户创建所需的解决方案。然而，AI 助手在这方面有很大不同。AI 助手实际上不会做出很多决定，因为它们在一套规则内运作。
它会根据已配置的规则创建一个解决方案并运行。这意味着它们的知识是有限的，而且无法推理出它的解决方案是否正确。
学习能力
AI 代理能够从它们面临的不同场景和过去提供的解决方案中学习。这使得 AI 代理成为一种不断发展的解决方案，随着时间的推移会不断变得更好。
AI 助手的学习能力有限。它学习 波斯尼亚和黑塞哥维那数字数据 的是如何与用户沟通并提供一些个性化的响应和解决方案。然而，就学习而言，它仅限于此。为了进一步训练它的知识库或操作方法，模型本身必须手动更新。
任务复杂性
AI 代理能够完成可能需要多个步骤才能完成的复杂任务和工作。其先进的决策和推理能力使 AI 代理能够轻松处理更复杂的任务。
AI 助手很难完成复杂的任务，但在简单查询方面表现更出色。你可以对 AI 助手进行微调，让它执行更具体的任务，但它所能处理的复杂性永远不会超过某个阈值。
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在哪里使用AI代理和AI助手
了解了它们的区别后，您现在应该了解何时使用 AI 代理或助手。因此，让我们来谈谈在哪里可以使用 AI 代理和 AI 助手。
在哪里使用 AI 代理？
当您需要自动完成任务而无需人工干预时，AI 代理非常有用。因此，AI 代理更适合企业，因为它们可以完成以下类型的任务：
为所有企业提供优质客户服务
BFSI 公司的欺诈检测和预防
为电子商务企业提供自主购物帮助
电信业务的网络监控和建模
医疗行业的自动预约和药物推荐
汽车行业智能导航系统
虽然我们列出的大多数任务都是针对企业的，但这正是 AI 代理的优势所在。您仍然可以将 AI 代理用于个人用途，但它们更适合企业。