Summary
這篇文章探討了未來軟體開發如何從傳統應用程序轉向以AI驅動的代理系統，揭示了這一轉變對使用者、企業和開發者的重要影響。我深感這是技術演進中的一個關鍵時刻，將重塑我們日常工作的方式。 Key Points:
- AI代理取代傳統應用程式，專注於理解使用者意圖，使操作更簡單，提升效率。
- 數據即服務的興起讓AI代理成為數據中介，提高資料整合能力與商業價值。
- 低程式碼/無程式碼開發工具加速普及，降低開發門檻，使非專業人士也能參與AI代理的創建。
什麼是AI驅動的智能代理
**AI驅動的智能代理是什麼？**AI驅動的智能代理是利用人工智慧（AI）技術，自主執行任務、做出決策或解決問題的智能系統或程序。這些代理能夠與用戶互動、處理數據、從經驗中學習，並根據對情況的理解採取行動，而無需人類持續介入。可以把它們視為由AI支持的「虛擬助理」，旨在根據接收到的輸入來執行特定功能或任務。
想像一下，它們就像數位工作者，可以完成各種任務、管理工作流程，甚至基於分析大量數據和學習模式來提供建議。相較於傳統自動化工具，它們更進一步，因為它們運用了自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）以及決策演算法等先進技術，以增強其能力。
## AI驅動的智能代理主要特徵：
- **自主性**：它們可以在沒有持續人類監督的情況下執行任務。
- **學習與適應能力**：隨著時間推移，它們通過用戶互動和數據來提升表現。
- **決策能力**：根據可獲得的信息，它們能夠做出明智的決策或建議。
- **任務執行**：這些代理甚至能夠完成通常需要人類決策或干預的複雜任務。
此外，透過深度學習模型和雲計算資源支撐，這些智能代理在客戶服務、個人助理及數據分析等多個應用場景中展現出靈活性和快速反應速度，相比傳統應用程式更具優勢。
想像一下，它們就像數位工作者，可以完成各種任務、管理工作流程，甚至基於分析大量數據和學習模式來提供建議。相較於傳統自動化工具，它們更進一步，因為它們運用了自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）以及決策演算法等先進技術，以增強其能力。
## AI驅動的智能代理主要特徵：
- **自主性**：它們可以在沒有持續人類監督的情況下執行任務。
- **學習與適應能力**：隨著時間推移，它們通過用戶互動和數據來提升表現。
- **決策能力**：根據可獲得的信息，它們能夠做出明智的決策或建議。
- **任務執行**：這些代理甚至能夠完成通常需要人類決策或干預的複雜任務。
此外，透過深度學習模型和雲計算資源支撐，這些智能代理在客戶服務、個人助理及數據分析等多個應用場景中展現出靈活性和快速反應速度，相比傳統應用程式更具優勢。
傳統商業應用的衰退
你是否曾經想過一個商業應用不再像我們現在所知的那樣存在的世界？這樣的未來或許並不遙遠。微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）大膽地提出了他對軟體未來的願景，認為傳統應用將被**AI代理**取代。在他看來，這一轉變將徹底改變軟體界，使得由AI驅動的工具能夠直接與數據互動，而無需依賴傳統應用和軟體即服務（**SaaS**）平台。我們來深入探討一下這意味著什麼，以及未來的軟體可能會與今天截然不同。
## 傳統商業應用的衰退
多年間，像客戶關係管理（CRM）工具、會計軟體和人力資源平台等商業應用一直是許多公司日常運營的重要支柱。這些系統通常依賴內建商業邏輯的數據庫來執行任務。然而，在納德拉看來，這種模式正逐漸過時。**舉例而言**：以Salesforce為例。目前，你登錄後看到的是一個讓你可以查看客戶資料、更新信息和追蹤銷售情況的界面。而所有有關如何更新記錄、管理銷售階段以及發送跟進郵件的邏輯都硬編碼在應用中。但想像一下，一個未來，你只需告訴AI代理：“給我顯示前十名按收入排序的客戶”或“向六個月內沒有購買的客戶發送跟進郵件”，就能輕鬆完成。
隨著技術的不斷進步，我們見證了雲計算和大數據分析等新興技術如何使企業更靈活地適應市場需求。此外，透過機器學習優化決策過程，以及引入針對使用者行為分析和即時反饋機制的新型參數，使得新的AI驅動解決方案更具競爭力及吸引力。因此，我們可以預見到，在不久的將來，商業環境中的操作方式將迎來革命性的變化。
## 傳統商業應用的衰退
多年間，像客戶關係管理（CRM）工具、會計軟體和人力資源平台等商業應用一直是許多公司日常運營的重要支柱。這些系統通常依賴內建商業邏輯的數據庫來執行任務。然而，在納德拉看來，這種模式正逐漸過時。**舉例而言**：以Salesforce為例。目前，你登錄後看到的是一個讓你可以查看客戶資料、更新信息和追蹤銷售情況的界面。而所有有關如何更新記錄、管理銷售階段以及發送跟進郵件的邏輯都硬編碼在應用中。但想像一下，一個未來，你只需告訴AI代理：“給我顯示前十名按收入排序的客戶”或“向六個月內沒有購買的客戶發送跟進郵件”，就能輕鬆完成。
隨著技術的不斷進步，我們見證了雲計算和大數據分析等新興技術如何使企業更靈活地適應市場需求。此外，透過機器學習優化決策過程，以及引入針對使用者行為分析和即時反饋機制的新型參數，使得新的AI驅動解決方案更具競爭力及吸引力。因此，我們可以預見到，在不久的將來，商業環境中的操作方式將迎來革命性的變化。
Extended Perspectives Comparison:
| 結論 | 說明 |
|---|---|
| 後端的重要性減弱 | AI 代理將自動整合來自不同資料來源的數據，傳統上對後端技術的依賴將顯著下降。 |
| Excel等工具面臨挑戰 | 隨著AI能夠自動進行數據分析和可視化，傳統工具如Excel可能變得過時，不再需要手動操控。 |
| AI提升商業流程效率 | 未來的商業應用中，AI代理能無縫轉換數據並協調各類應用程序，簡化工作流程。 |
| 開發者需掌握新技能 | 開發者必須學習數據分析及算法設計，以有效利用AI工具，提高開發效率與質量。 |
| 跨領域合作成為必要 | 在快速變化的技術環境中，持續學習和跨領域合作將成為每位開發者不可或缺的一部分。 |
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AI代理如何取代複雜應用
在這段話中，納德拉指出傳統應用程式實際上只是坐落於資料庫之上的「薄型使用者介面」。真正的工作——數據的管理和處理——是由這些應用程式內嵌的商業邏輯來完成。但如他所言，那為什麼不直接對接數據呢？**AI代理**或許能取代過去由複雜軟體應用執行的任務，讓它們變得多餘。
## AI代理：新時代的參與者
想像一下這樣一個場景，你只需告訴AI代理你想要什麼，而不是互動於一個複雜的應用程式。例如，假設你需要一份顯示前五大客戶按收入排序的報告。你向代理提出請求，它會直接查詢資料庫、分析數據並呈現結果。而且還不止如此。如果你希望向每位頂尖客戶發送電子郵件，該代理也能輕鬆搞定。它會草擬個性化電子郵件並自動發送，不需要手動干預。
**舉例來說**：假如你經營一家電子商務商店，希望分析銷售數據。不再需要使用像Google Analytics或自訂儀表板等傳統分析工具，你只需對AI代理說：「給我過去一季度按地區劃分的銷售表現。」該代理將自動從多個來源提取數據、進行分析，並生成報告或視覺化儀表板，以便幫助你做出決策。
AI代理運作背後利用了深度學習和強化學習等技術，使其能夠更準確地理解你的需求。此外，各種算法（例如神經網絡、決策樹等）在特定任務中的適配性，也使得AI性能更加優越。當然，數據質量和多樣性對於提升其效能至關重要。在可擴展性和即時反饋機制方面，這些都進一步增強了使用者體驗，使得互動變得更加流暢自然。
## AI代理：新時代的參與者
想像一下這樣一個場景，你只需告訴AI代理你想要什麼，而不是互動於一個複雜的應用程式。例如，假設你需要一份顯示前五大客戶按收入排序的報告。你向代理提出請求，它會直接查詢資料庫、分析數據並呈現結果。而且還不止如此。如果你希望向每位頂尖客戶發送電子郵件，該代理也能輕鬆搞定。它會草擬個性化電子郵件並自動發送，不需要手動干預。
**舉例來說**：假如你經營一家電子商務商店，希望分析銷售數據。不再需要使用像Google Analytics或自訂儀表板等傳統分析工具，你只需對AI代理說：「給我過去一季度按地區劃分的銷售表現。」該代理將自動從多個來源提取數據、進行分析，並生成報告或視覺化儀表板，以便幫助你做出決策。
AI代理運作背後利用了深度學習和強化學習等技術，使其能夠更準確地理解你的需求。此外，各種算法（例如神經網絡、決策樹等）在特定任務中的適配性，也使得AI性能更加優越。當然，數據質量和多樣性對於提升其效能至關重要。在可擴展性和即時反饋機制方面，這些都進一步增強了使用者體驗，使得互動變得更加流暢自然。
SaaS平台的未來會是什麼樣子
這就是納德拉所想像的：未來的人工智慧代理將負責繁重的商業邏輯工作，這意味著企業不再需要依賴傳統應用程式中的固定流程。你只需告訴代理你想要什麼，它就會自動處理剩下的事情。
隨著人工智慧代理的興起，SaaS平台可能迎來一個新的轉折點。我們知道，這些平台長期以來一直是企業尋求現成軟體解決方案的重要來源，它們通常負責執行運營商業過程所需的邏輯，例如更新客戶記錄或處理訂單。舉個例子，就像QuickBooks這類會計軟體，目前它處理了許多會計邏輯——計算稅金、生成財務報告、追蹤開支等等。然而，在一個由AI代理主導的未來中，你只需告訴代理「生成月末財務報告」，然後它便能查詢你的銀行交易，自動分類開支並製作報告，所有這一切甚至不需要QuickBooks或其他任何會計軟體。
在探討SaaS平台未來時，我們可以看到一些潛在增益。例如，集成人工智慧算法可以提升自動化和預測能力，使使用者得以根據數據做出更明智的決策。此外，雲端技術也能提供即時更新和擴展功能，以確保平台具備靈活性與可擴展性。同時，加強安全性和隱私保護機制也是非常重要的一環，以應對日益嚴峻的網路威脅，而客製化服務選項則能滿足不同企業需求，提高用戶體驗與滿意度。
隨著人工智慧代理的興起，SaaS平台可能迎來一個新的轉折點。我們知道，這些平台長期以來一直是企業尋求現成軟體解決方案的重要來源，它們通常負責執行運營商業過程所需的邏輯，例如更新客戶記錄或處理訂單。舉個例子，就像QuickBooks這類會計軟體，目前它處理了許多會計邏輯——計算稅金、生成財務報告、追蹤開支等等。然而，在一個由AI代理主導的未來中，你只需告訴代理「生成月末財務報告」，然後它便能查詢你的銀行交易，自動分類開支並製作報告，所有這一切甚至不需要QuickBooks或其他任何會計軟體。
在探討SaaS平台未來時，我們可以看到一些潛在增益。例如，集成人工智慧算法可以提升自動化和預測能力，使使用者得以根據數據做出更明智的決策。此外，雲端技術也能提供即時更新和擴展功能，以確保平台具備靈活性與可擴展性。同時，加強安全性和隱私保護機制也是非常重要的一環，以應對日益嚴峻的網路威脅，而客製化服務選項則能滿足不同企業需求，提高用戶體驗與滿意度。
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後端技術的重要性將下降
不過，如果AI能夠自行處理這些邏輯，那麼傳統的SaaS平台可能就不再必要了。納德拉（Nadella）提到，**AI將接管業務邏輯的責任**，這意味著應用程式未來可能不需要複雜的程式碼來管理商業流程。這並不是說未來會沒有軟體公司，但那些公司很可能需要調整自身以適應這個新環境。對於我們這些在SaaS行業打拼多年的從業者而言，這種轉變感覺有點令人畏懼。畢竟，**如果AI代理能完成所有工作**，那麼多年來致力於建立SaaS產品系統的開發者該何去何從呢？雖然難以確定具體情況，但可以看出，未來的軟體開發將與今天大相逕庭。
隨著無伺服器架構（Serverless Architecture）的普及，開發者可以更加專注於商業邏輯，而不是基礎設施的管理。此外，AI驅動的自動化工具也在簡化資料處理和API整合方面起到了重要作用，使得對傳統後端技能的需求逐漸降低。同時，微服務架構讓前端與後端之間的界線越加模糊，全棧開發已成為趨勢。這一系列變化共同促進了後端技術的重要性日益減少，也預示著未來我們所熟知的開發方式將面臨徹底改變。
隨著無伺服器架構（Serverless Architecture）的普及，開發者可以更加專注於商業邏輯，而不是基礎設施的管理。此外，AI驅動的自動化工具也在簡化資料處理和API整合方面起到了重要作用，使得對傳統後端技能的需求逐漸降低。同時，微服務架構讓前端與後端之間的界線越加模糊，全棧開發已成為趨勢。這一系列變化共同促進了後端技術的重要性日益減少，也預示著未來我們所熟知的開發方式將面臨徹底改變。
Excel會被AI所取代嗎
在納德拉的願景中，有一個相當引人注目的觀點，就是**後端的重要性不再那麼明顯**。在當今的軟體開發領域，選擇合適的後端以及優化資料庫是開發者工作中的重要部分。然而，隨著 AI 代理的出現，具體使用哪種資料庫似乎變得次要了。**舉例來說**：想像一下，你的數據存儲在多個系統中——有些在 SQL 資料庫裡，有些在雲端儲存，而有些則是在舊系統中。如今，管理這些數據需要複雜的整合和系統，以確保所有內容都能同步且可訪問。但根據納德拉的想法，這一切就不再是問題了。AI 代理可以查詢所有這些來源、整合資訊，並無需任何麻煩地呈現給你。
現在最重要的是確保你的數據對 AI 代理可用，而它將會處理剩下的一切。這意味著支持業務邏輯所建立的基礎設施將變得不那麼關鍵。AI 將自動與任何可用數據互動，不論其存放位置或結構如何。
對於企業而言，這樣的轉變可能意味著簡化與數據打交道的方法。然而，對於工程師和資料庫提供商來說，則是一個重新思考系統設計方式的新挑戰。
現在最重要的是確保你的數據對 AI 代理可用，而它將會處理剩下的一切。這意味著支持業務邏輯所建立的基礎設施將變得不那麼關鍵。AI 將自動與任何可用數據互動，不論其存放位置或結構如何。
對於企業而言，這樣的轉變可能意味著簡化與數據打交道的方法。然而，對於工程師和資料庫提供商來說，則是一個重新思考系統設計方式的新挑戰。
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無縫整合的新時代如何實現
隨著人工智慧的崛起，傳統工具如**Excel**的未來似乎正面臨挑戰。許多人曾經依賴Excel來整理數據、製作圖表和分析趨勢，但在AI主導的新時代，這些功能可能會變得多餘。例如，假設你需要分析不同地區的銷售數據並生成預測，而不是再手動建立樞紐分析表或圖形，你只需告訴你的AI助手：「根據當前趨勢給我下一季度的銷售預測。」這樣一來，AI就能自動提取你的銷售數據進行分析，並以你要求的格式輸出預測結果，而無需你親自操作Excel。
想像一下，如果你有一個龐大的數據集要處理。在未來，你可以直接告訴AI助手你想要什麼，比如生成三維視覺化或樞紐分析表，而這些工作都將由AI全權負責。甚至於，它還會編寫所需的Python程式碼，以提取數據、進行分析並按你的需求格式化。
如果人工智慧能夠輕鬆解決繁瑣的數據分析與可視化問題，那麼傳統工具如Excel或許會讓人感到過時。不再需要手動操控，我們可以把重心放在更高層次的思考上。
想像一下，如果你有一個龐大的數據集要處理。在未來，你可以直接告訴AI助手你想要什麼，比如生成三維視覺化或樞紐分析表，而這些工作都將由AI全權負責。甚至於，它還會編寫所需的Python程式碼，以提取數據、進行分析並按你的需求格式化。
如果人工智慧能夠輕鬆解決繁瑣的數據分析與可視化問題，那麼傳統工具如Excel或許會讓人感到過時。不再需要手動操控，我們可以把重心放在更高層次的思考上。
人工智能驅動的軟體革命是什麼
納德拉（Nadella）展望了一個全新的時代，未來的世界裡，**人工智慧代理將能在各種商業應用中無縫運作**。想像一下，如果你正在Microsoft Word中處理一份法律文件，一個智能代理可以自動將數據轉移到Excel進行快速分析，然後再把結果更新到文檔中。同樣的這個代理甚至可以全權負責整個工作流程，自如地在Dynamics、Word和Excel等工具之間轉換數據，而你不需要任何手動操作。**舉例來說**：假設你正在撰寫一份市場提案，在這過程中，你希望分析你的活動潛在觸及率，可以請求AI代理從你的客戶關係管理系統（CRM）提取即時數據、分析客戶互動情況，並將見解更新到你的文檔中。這位代理會從Dynamics 365獲取所需數據，進行必要的分析，再將相關圖表添加至你的文檔——所有這些都不需要你打開Excel或CRM。在未來，你不必擔心頻繁切換應用程序或手動管理數據。一切都將彼此連結起來，而AI則成為協調所有商業流程的核心力量。
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這場變革對開發者意味著什麼
我們正目睹著一場在軟體開發領域的革命。未來的趨勢將由**AI代理**主導，這些代理能夠與原始數據互動並自動化複雜任務，使得傳統應用程序——例如CRM平台、Excel或專案管理工具等——逐漸過時。這一變革為軟體開發者提供了重新思考我們如何建立與使用軟體的重大機會，同時也暗示著企業必須擁抱AI驅動的解決方案，以保持競爭力，否則將面臨被市場淘汰的風險。
對於曾經沉浸於傳統軟體開發的人來說，這樣的轉變難免令人感到不安。然而，我們實際上正在邁向一個由AI代理簡化、智能化和高效化所主導的未來，而這無疑是一個令人興奮的新前景。在此過程中，AI驅動代理運用機器學習和自然語言處理技術來提升開發效率與質量成為關鍵，因此開發者需要掌握新技能，如數據分析及算法設計，以有效利用這些AI工具。
此外，未來職業角色也會隨之改變，跨領域合作的重要性愈加凸顯。持續學習以適應快速變化的技術環境將是每位開發者不可或缺的一部分。因此，我們不僅要接受這場革命，更要積極參與其中。
對於曾經沉浸於傳統軟體開發的人來說，這樣的轉變難免令人感到不安。然而，我們實際上正在邁向一個由AI代理簡化、智能化和高效化所主導的未來，而這無疑是一個令人興奮的新前景。在此過程中，AI驅動代理運用機器學習和自然語言處理技術來提升開發效率與質量成為關鍵，因此開發者需要掌握新技能，如數據分析及算法設計，以有效利用這些AI工具。
此外，未來職業角色也會隨之改變，跨領域合作的重要性愈加凸顯。持續學習以適應快速變化的技術環境將是每位開發者不可或缺的一部分。因此，我們不僅要接受這場革命，更要積極參與其中。
你準備好迎接這個新世界了嗎
我們正處於一個新的軟體開發時代的邊緣，AI和智能代理將成為中心舞台。隨著周圍科技的快速進步，傳統應用程序和SaaS平台最終將會被這些以AI驅動的代理所取代，使得商業流程變得更流暢、更迅速、也更直觀。
雖然這樣的未來看似遙遠，但實際上它已經在悄然發生。隨著AI技術的不斷演變，我們的工具也會隨之更新，而我們與數據互動的方式將永遠改變。透過機器學習和自然語言處理等技術，AI系統能夠更智慧地理解並運用資料，包括結構化和非結構化數據，這對於訓練有效的AI模型至關重要。
此外，根據使用者行為分析及情境感知能力來調整參數，可以讓服務更加客製化。而持續學習則有助於優化這些服務，以提升用戶體驗及滿意度。
雖然這樣的未來看似遙遠，但實際上它已經在悄然發生。隨著AI技術的不斷演變，我們的工具也會隨之更新，而我們與數據互動的方式將永遠改變。透過機器學習和自然語言處理等技術，AI系統能夠更智慧地理解並運用資料，包括結構化和非結構化數據，這對於訓練有效的AI模型至關重要。
此外，根據使用者行為分析及情境感知能力來調整參數，可以讓服務更加客製化。而持續學習則有助於優化這些服務，以提升用戶體驗及滿意度。
Reference Articles
GitHub Copilot的新功能說明與範例以及如何運用在軟體開發上
GitHub Copilot已從單純的代碼建議工具進化為全方位開發夥伴，新加入的企業版更支援私有程式庫微調功能。開發者應掌握指令驅動開發模式，搭配適當設定將生產力提升50%以上。
Source: ifengyuan.tw
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