主動式數位助理的黎明
人工智能的版圖正在經歷一場深刻的變革。過去主要作為被動工具，回應使用者直接指令或應要求分析龐大數據集的 AI 系統，正日益演變成能夠在複雜數位環境中獨立行動的主動代理。這種轉變代表著朝向實現長期願景的一大步——數位助理不僅能理解意圖，還能自主執行任務。進入這個蓬勃發展的領域，Amazon 最近揭開了一項引人入勝的發展：一個專門設計用於瀏覽網頁並獨立執行動作的 AI 代理框架，包括在標準網頁瀏覽器內直接下訂單和處理付款等具體任務。此舉標誌著這家電子商務和雲端運算巨頭刻意採取行動，旨在賦能開發者，並可能重塑使用者與線上服務互動的方式，從簡單的語音指令或聊天機器人互動，邁向 AI 以最少人為干預管理複雜線上工作流程的未來。這項技術的推出，即使仍處於初步研究階段，也促使我們更深入地檢視其能力、旨在解決的問題，以及對自動化和人機互動的更廣泛影響。
介紹 Nova Act SDK：賦能開發者建構行動導向 AI
Amazon 新創事業的核心是 Nova Act Software Development Kit (SDK)，目前以研究預覽版形式提供。SDK 為開發者提供了在特定平台或技術上建構應用程式所需的工具、函式庫和文件。透過將 Nova Act 作為 SDK 發布，Amazon 不僅展示了一個內部專案；它還邀請更廣泛的開發者社群在其行動導向 AI 的基礎工作上進行實驗、創新和建構。此 SDK 的核心目的是實現能夠在網頁瀏覽器環境中直接執行廣泛任務的 AI 代理的創建。
Amazon 概述的潛在範圍雄心勃勃，涵蓋了從單調的行政雜務到更複雜的娛樂和實際活動。提供的範例包括：
- 例行業務流程： 自動化透過公司入口網站提交「不在辦公室」的請求。
- 娛樂與休閒： 參與線上電玩遊戲，可能管理角色動作或遊戲進度。
- 複雜消費者任務： 協助或完全管理在線上搜尋和評估公寓的過程。
- 電子商務操作： 處理選擇商品、加入購物車、指定送貨細節、添加小費以及完成付款流程的整個序列。
這種多功能性突顯了基本目標：創建能夠理解高層次目標，並將其轉化為現有網站和網頁應用程式限制與介面內的具體行動序列的代理。焦點完全放在行動上，將 AI 從被動的資訊處理者轉變為數位世界中的積極參與者。
應對多步驟自動化的挑戰
Amazon 坦承許多當代 AI 代理實作中固有的一個關鍵限制。儘管已取得令人矚目的進展，但負責複雜、多步驟工作流程的代理，若無持續的人為監督，往往會失敗。提示 AI 一個高層次目標，例如「為我的假期尋找並預訂合適的航班」，通常需要使用者監控過程、糾正誤解、提供缺失資訊，或在代理遇到意外障礙或不熟悉的介面元素時手動干預。Amazon 稱之為持續「人為盤旋和監督」的必要性，大大降低了自動化的價值主張。如果 AI 需要照看，它就沒有真正將使用者從任務中解放出來。
Nova Act SDK 專門設計來應對這一挑戰。其核心設計理念圍繞著將複雜的工作流程分解為可靠的原子命令。在電腦科學中，「原子」操作是指不可分割且不可簡化的操作；它要麼完全成功完成，要麼完全失敗，使系統恢復到原始狀態。透過將代理行動建構成這些可靠、原子命令的序列，該 SDK 旨在增強 AI 驅動的網頁互動的穩健性和可預測性。這種方法使開發者能夠建構更具彈性的代理，能夠以更高的自主性處理複雜的流程。目標是擺脫脆弱、容易中斷的腳本，轉向更可靠的自動化序列，能夠應對網頁固有的可變性和偶爾的不可預測性。將複雜性分解為可管理、可靠的單元，對於建立信任和實現真正的無需干預的自動化至關重要。
從輔助行動到真正自主：「無頭模式」概念
輔助 AI 與真正自動化之間的區別是 Nova Act 哲學的核心。被認定為 Amazon 技術人員的 Vishal Vora，使用從 Sweetgreen 餐廳網站訂購沙拉的例子提供了一個實際說明。他概述了設定一個代理來重複執行此任務——每週二晚上訪問該網站，選擇特定的沙拉，將其加入購物車，確認送貨地址，包含小費，並執行結帳和付款。
Vora 強調了一個關鍵點：「如果你必須’照看’一個 AI，那它就不是真正的自動化。」 這突顯了 Nova Act SDK 旨在跨越的關鍵門檻。設定階段可能涉及定義工作流程和參數，可能透過引導過程或開發者配置。然而，一旦此工作流程建立並驗證，系統便引入了**「無頭模式」(headless mode)** 的概念。在運算中，「無頭」通常指軟體在沒有圖形使用者介面的情況下運行，完全在背景操作。在此情境下，啟動無頭模式意味著 Nova Act 代理可以自主執行其預先定義的工作流程，無需使用者打開瀏覽器視窗、監控步驟或提供任何即時輸入。代理獨立執行動作，實現了真正自動化的承諾，即使用者設定目標，AI 在幕後無縫處理執行。此能力對於實現先進 AI 代理所承諾的效率提升和便利性至關重要。它將使用者的角色從積極的監督者轉變為自動化任務的被動受益者。
拓展視野：潛在應用與使用案例
雖然 Sweetgreen 沙拉訂單提供了一個具體、 relatable 的個人便利範例，但為使用 Nova Act SDK 建構的代理所設想的潛在應用，遠遠超出了簡單的訂餐。Amazon 提供的初步範例讓我們得以一窺其預期功能的廣度：
- 簡化行政任務： 自動化「不在辦公室」請求僅是一個例子。人們可以輕易想像擴展到提交費用報告、預訂會議室、跨不同平台管理行事曆條目，或處理其他通常透過網頁介面進行的例行官僚流程。這可以顯著減少個人和組織的行政負擔。
- 增強數位娛樂： 提及玩電玩遊戲開啟了有趣的可能。AI 代理可能在模擬遊戲中管理資源收集，在即時戰略遊戲中執行複雜策略，甚至可以作為複雜的非玩家角色 (NPC)，能夠透過與人類玩家相同的介面與遊戲世界互動。這可能導致新的遊戲形式和 AI 驅動的遊戲體驗。
- 導航複雜生活決策： 尋找公寓是一個眾所周知的耗時且多面向的過程，涉及在多個列表網站上搜索、根據眾多標準（地點、價格、設施、大小）進行篩選、安排看房以及比較選項。AI 代理可能自動化此研究和篩選過程的大部分，根據複雜、個人化的需求向使用者呈現一份精選的可行選項清單。類似的應用可能出現在旅遊規劃、求職或比較複雜產品（如保險或金融服務）等領域。
- 革新電子商務與服務： 自主導航結帳流程（包括付款）的能力，對線上商務和服務利用具有深遠影響。除了簡單的重複訂購，代理可能管理訂閱、自動尋找並應用優惠券、追蹤價格變動，或根據預定條件執行購買（例如，「當 X 的價格降至 Y 以下時購買」）。
貫穿這些不同範例的共同點是代理與標準網頁介面互動的能力——點擊按鈕、填寫表單、導航選單、解釋顯示的資訊——就像人類使用者一樣，但是以程式化和自主的方式進行。原子命令結構賦予的可靠性對於這些更複雜的互動至關重要，因為單一錯誤可能導致訂單錯誤、錯失機會或交易失敗。
SDK 方法的策略重要性
Amazon 決定將此技術作為 SDK 發布，即使處於研究預覽階段，也具有策略上的重要性。Amazon 並未將該技術專有地用於其內部使用案例（如增強 Alexa 或簡化其自身的電子商務運營），而是積極徵求外部創新。這種方法提供了幾個潛在的好處：
- 加速開發： 透過利用全球開發者人才庫，Amazon 可以加速探索潛在用例和技術本身的完善。開發者可以識別利基應用、發現邊緣案例，並提供比內部團隊單獨行動快得多的寶貴回饋。
- 生態系統建構： 提供 SDK 鼓勵圍繞 Nova Act 開發第三方應用程式和服務。這可以培養一個豐富的生態系統，增加核心技術的價值和效用，並可能將其確立為網頁自動化代理的標準。
- 識別市場需求： 觀察開發者如何使用 SDK 以及他們建構何種類型的代理，為 Amazon 提供了寶貴的市場情報，突顯了未來開發和商業化的最有前途的方向。
- 設定標準： 作為一個擁有強大 SDK 的早期行動者，可以使 Amazon 在新興的自主網頁代理標準和最佳實踐方面具有影響力，可能使其獲得競爭優勢。
「研究預覽」的標示表明該技術仍在發展中，可能存在限制。然而，它清楚地表明了 Amazon 打算成為行動導向 AI 領域的主要參與者，及其對社群驅動開發力量以釋放此技術全部潛力的信念。
Amazon 的宏偉願景：邁向複雜、高風險的自動化
Amazon 明確陳述了其對此研究方向的最終抱負：「我們的夢想是讓代理能夠執行廣泛、複雜、多步驟的任務，例如籌辦婚禮或處理複雜的 IT 任務以提高業務生產力。」 這番話揭示了一個遠超訂購沙拉或提交休假請求的願景。
- 籌辦婚禮： 這項任務代表了複雜專案管理的頂峰，涉及眾多不同的步驟：研究和預訂場地、管理供應商溝通（餐飲、攝影師、花藝師）、追蹤回覆、管理預算、協調日程等等。自動化這樣一個過程需要 AI 代理具備複雜的規劃、協商、溝通和異常處理能力，並能在眾多不同的網站和溝通渠道之間互動。
- 複雜 IT 任務： 在商業情境中，自動化複雜的 IT 工作流程可能涉及諸如在多個系統中配置新使用者帳戶、部署軟體更新、診斷網路問題、管理雲端資源或執行複雜的數據遷移程序等任務。這些任務通常需要深厚的技術知識、嚴格遵守協議以及與專門介面的互動。在此方面的成功可以為企業生產力和效率帶來實質性的提升。
實現這個「夢想」需要超越當前技術水平的重大進步。它要求代理不僅在執行預定步驟方面可靠，而且具有適應性，能夠學習新介面，從錯誤中優雅地恢復，甚至可能在面對不可預見的情況時進行初步的問題解決。當代理被委託處理涉及敏感數據和大量金融交易或關鍵業務功能的高風險、複雜操作時，安全性、隱私和道德考量也變得至關重要。從透過 AI 訂購沙拉到策劃婚禮的旅程是漫長的，但 Amazon 的 Nova Act SDK 代表了著手建構所需工具的基礎步驟。對可靠原子命令的關注和啟用無頭操作，為未來設想的更複雜、自主的代理提供了關鍵的建構基石。前進的道路無疑將涉及迭代開發、廣泛測試，以及解決在賦予 AI 代理在複雜且動態的 World Wide Web 環境中更大自主權方面固有的重大挑戰。