想像一下，在不久的將來，AI 智慧代理可以與你和你的同事順暢協作。有的代表客戶，有的則代表團隊成員，大家可以使用你們企業的專業用語溝通，甚至可以跨多語言溝通。這些代理可持續更新共用的知識庫，即時整合既有資訊與新的深入分析。
從使用單一代理邁向多重代理系統，到最後每個企業都擁有自己的全方位代理，我們將見證 AI 智慧代理自主性越來越高，可應對各式各樣的情境。到那時，我們開始一天工作的方式，就會是向代理提出這類問題：「這週客戶提出了哪些新問題？」或「我的員工最關心的是什麼？」然後，一組代理就會從數千筆客戶互動資料、對話以及同事的深入分析中總結答案。這就是代理時代的願景。
問題是，這要如何實現？關鍵在於情境資料，這正是代理有效執行任務最不可或缺的資訊。
為什麼情境資料對 AI 如此重要
情境資料是代理式 AI 真正為企業創造價值的關鍵所在。透過大型語言模型的推理能力，代理在模糊情境下仍可以自動執行任務，但如果有更多情境資料來幫助解讀模糊不清的內容，代理的表現就會更好。
代理引入了一種使用電腦自動化的新方式，不需要為每種情境預先定義詳盡的規則。代理系統可以使用大型語言模型的模式比對能力，推斷任何特定情境的細節，而且獲得更豐富的情境資料後，表現就會更好。換句話說，代理就更不需要猜測。
如果代理在行動之前必須不斷詢問細節，人類與 AI 協作的價值就會大打折扣。
你可以將目前大多數早期 AI 智慧代理的運作方式，與我們未來的發展方向對比一下。目前，許多 AI 智慧代理一旦遇到超出預設範圍的情況，就會遇到困難，而且只要沒有對話串可以參考，就很容易誤解使用者的請求。如果代理要等待使用者告訴它們該如何解讀，會導致使用者不得不仔細鑽研如何提供提示。
在此範例中，使用者提供含糊的提示後，需要進一步的提示，以彌補情境資料的不足。
如果無法取得足夠豐富的情境資料，代理開發人員就會陷入兩難，這有違代理的初衷。開發人員在設計時，可以專注於特定用途，依賴可預測的背景線索，確保表現穩定，但這樣的靈活性有限。或者，他們也可以採取更寬鬆的設計策略，使 AI 智慧代理在沒有情境資料時也能運作，但這樣又會加重使用者的負擔，讓他們需要在最後一刻提供遺漏的細節。如果代理在行動之前必須不斷詢問細節，人類與 AI 協作的價值就會大打折扣。這兩種策略都可以帶來一定幅度的進步，但卻可能導致無法大規模採用代理。
代理缺乏情境資料時，使用者就不得不花更多時間解釋提示內容，而不是完成實際的任務。要解決這個問題，需要將代理部署在一個能夠觀察目前工作對話的環境中，讓代理運用解讀能力，根據實際工作情境調整指引和工具。
對話是最豐富且不斷變化的情境資料來源，讓自然語言代理的大型語言模型可輕易判讀。對話包含當下的意圖、關於有用於否的細微差別資訊，以及不斷改變的需求相關線索，為 AI 智慧代理在權衡取捨時提供所需的關鍵提示。在有對話的基礎上，AI 智慧代理就能不斷調整、變得更主動並精確滿足需求，這些都是其他方法辦不到的。
在此範例中，Slack 代理使用對話情境資料來解讀同一個含糊使用者提示，這次可以有效回應。
有了情境資料，代理就能擁有自主性，這使代理變得強大。代理需要一個可以觀察到足夠情境資料的環境，才能辨別重要性、判斷要繼續行動或需要協助的時機，甚至瞭解什麼時候自己是不需要的。如果代理能掌握情勢變化、限制和最新資訊，大規模採用代理就有可能實現。
代理需要一個可以觀察到足夠情境資料的環境，才能辨別重要性、判斷要繼續行動或需要協助的時機，甚至瞭解什麼時候自己是不需要的。
Slack 如何打造情境式 AI
Slack 將你所需的一切都備妥，讓你享有控制權，同時也賦予代理自主性。將 Slack 當成代理運作的基礎，代理就能參考公司的非結構化資料 (例如使用者產生的內容、自然語言內容、音訊和影片)，藉此提升推理和決策能力，提供更符合使用者需求的協助，這有助於代理判斷可以提供哪些幫助、何時該介入，何時又該保持觀望。
不僅如此，Slack 還讓你控制代理可以存取哪些資料。我們絕不會將客戶資料用於訓練大型語言模型，而是為你提供最佳環境，讓你以資料為基礎執行情境「檢索增強生成」(RAG)，在代理需要時提供所需資訊，這樣代理就能根據任務情境，即時推斷要從你的資料庫中擷取哪些資料。
透過 Slack 的對話記錄 API 和資料存取 API，你可以建立靈活應變的代理，能夠在對話進行時根據對話內容即時調整。每當有新的 Slack 訊息，情境資料都會隨之更新。Slack 讓代理可以參考目前和過去對話中的線索資訊，更靈活地執行指示，並有效扮演使用者要求的角色和完成所需目標，而不是只會依照設定好的指令碼僵硬地回應。清楚的即時情境資料的強大之處在於，能幫助 AI 更好地理解人類。Slack 架構就能支援這種適應能力，讓代理建立工具可以參考最新的情境資料，甚至更進一步，代理能將來自過去互動或其他 Slack 頻道正在進行的對話內容，轉化為有助於理解情境的資料。
隨著多重代理系統變得越來越普遍，對話平台將成為代理應用與轉型的核心。Slack 可作為企業所需的對話樞紐，讓代理與人類之間能夠和諧溝通，確保回應符合需求且富有成效。代理可以自主工作，即時協作以增強彼此能力，並自我提升或改善基礎模型。代理會成為掌握情況的好幫手，而有了 Slack 的情境資料服務，代理建立工具便能專注於自動化，不需要煩惱如何處理複雜的細節步驟，也不需要被迫預先定義和限制代理。不久之後，Slack 代理將能在所有與 Slack 連結的應用程式中，輕鬆管理與互相協調，並在標準化的基礎上運作。如此一來，每個代理都能專注於代理與人類以及人類之間的對話，輕鬆掌握情境資料。
Slack 讓代理真正成為人類最強輔助
考慮讓開發人員建立和部署代理的最佳地點時，請務必記住，情境資料並非可有可無，而是決定成敗的關鍵因素。Slack 提供了一個環境，讓代理從基本任務執行者，成長為具有適應能力的合作夥伴。在 Slack 中，隨著代理與人類互動，可以不斷累積企業知識庫，每當有新的訊息，就會持續更新。有了 Slack 強大的使用者情境，這一切都能成真，最終還可以讓每個代理更瞭解服務對象。
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