人类与 AI 协同的三种模式
嵌入式（Embedding）、副驾驶/协作伙伴（Copilot）和智能体（Agent）是描述人工智能在不同场景下与人类协同工作的术语。
嵌入式（Embedding）
Embedding 指的是将 AI 技术集成到现有的系统或流程中，以增强或自动化某些功能。
用户通过与 AI 进行语言交流，使用提示词来设定目标，然后 Al 协助用户完成这些目标，比如大众用户向生成式 Al 输入提示词创作小说、音乐作品、3D 内容等。
在这种模式下，Al的作用相当于执行命令的工具，而人类担任决策者和指挥者的角色。
在这种协同方式中，AI 可能不是作为一个独立的实体与人类互动，而是作为支持系统的一部分，默默地在后台工作，提高效率或准确性。例如，搜索引擎中的推荐算法就是一种嵌入，它根据用户的搜索习惯提供个性化的搜索结果。
副驾驶 / 协作伙伴（Copilot）
Copilot 指的是 AI 作为一个辅助角色，与人类一起工作，共同完成任务。在这种模式下，AI 可能提供实时的建议、数据分析或决策支持，而人类则负责最终的决策和执行。例如，自动驾驶汽车中的 AI 系统可以作为驾驶员的副驾驶，提供导航和安全建议，但驾驶员仍然掌握控制权。
2021 年微软在 GitHub 首次引入了Copilot （副驾驶）的概念。GitHub Copilot 是一个辅助开发人员编写代码的 AI 服务。2023年5月，微软在大模型的加持下，Copilot 迎来全面升级，推出 Dynamics 365 Copilot、Microsoft 365 Copilot 和 Power Platform Copilot 等，并提出「Copilot 是一种全新的工作方式」的理念。
在这种模式下，人类和 Al 更像是合作伙伴，共同参与到工作流程中，各自发挥作用。Al 介入到工作流程中，从提供建议到协助完成流程的各个阶段。例如，在软件开发中，Al 可以为程序员编写代码、检测错误或优化性能提供帮助。人类和 Al 在这个过程中共同工作，互补彼此的能力。Al 更像是一个知识丰富的合作伙伴，而非单纯的工具。
智能体（Agent）
Agent 指的是能够自主执行任务或代表用户执行操作的智能系统。
人类设定目标和提供必要的资源 （例如计算能力)，Al 独立地承担大部分工作，最后人类监督进程以及评估最終结果。这种模式下，Al 充分体现了智能体的互动性、自主性和适应性特征，接近于独立的行动者，而人类则更多地扮演监督者和评估者的角色。
这种协同方式强调 AI 的自主性和代理能力，它可以在没有人类直接干预的情况下完成任务。例如，个人助理 AI 可以作为用户的代理，自动回复电子邮件或安排日程。
这三者的区别：
嵌入式（Embedding）更多关注于技术与现有流程的整合，通常用户可能不会意识到 AI 的存在。
副驾驶 / 协作伙伴（Copilot）强调的是与人类协作，AI 提供辅助和建议，但人类保持控制权。
智能体（Agent）则赋予 AI 更多的自主权，它可以独立执行任务，而不一定需要人类的直接参与。
