AI演進之路：從類神經網路到智能代理—土木技師的數位轉型指南

張渝江  技師

引言

日前筆者在對研究生演講怎麼用AI寫程式，最後我提到從LLM到Agent是這趨勢上最大的變革，前幾期我也介紹過怎麼用AI進行程式的撰寫，也就是所謂的”Vibe Coding”，這次我說明什麼是AI中的Agent，這也許會替代Vibe Coding變成最重要的趨勢。

圖1 AI的四個發展階段

第一階段：類神經網路的奠基時代（1980s-2010s）

技術基礎與早期應用

類神經網路的概念雖然可以追溯到1940年代，但真正開始應用是在1980年代後期。這一時期的神經網路主要特徵是結構相對簡單，通常只有幾層，參數數量有限，但已經展現出在模式識別和預測方面的潛力。比如進行影像辨識，最常見的就是OCR(optical character recognition)從印出的文字產生文字檔案。

圖2  從簡單神經網路到深度學習再到AI Agent的技術演進

第二階段：深度學習的突破時代（2010s-2020）

技術革命與能力躍升

2010年代標誌著深度學習時代的到來。隨著GPU計算能力的大幅提升(這和比特幣區塊鏈的出現有關，以太坊的「挖礦」需要大量的GPU計算)、大數據技術的成熟，以及算法的重大突破，神經網路的層數和參數數量實現了指數級增長。這一時期出現了卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）等專門化架構，為不同類型的工程問題提供了更適合的解決方案。

圖3  現代建築工地中的各種AI應用場景

圖4  AI驅動的橋梁檢測系統，展示無人機檢測、結構分析和安全評估的整合流程

第三階段：大型語言模型的變革時代（2020-2023）

自然語言處理的工程應用

2020年11月底GPT-3的發布標誌著大型語言模型時代的到來。ChatGPT的出現改變了人類文明的發展。這些模型不僅在自然語言理解和生成方面表現出色，更重要的是展現了強大的推理和知識整合能力。對於土木工程而言，這意味著與AI系統的互動方式發生了根本性改變。筆者也在之前提過AI試著解答國家考試的題目算是通過了結構分析的考題測試。

在今天，你很容易就可以用最強的LLM，比如ChatGPT o3，用像對話一樣問它很基本但需長時間訓練才能答對的問題。

第四階段：AI Agent的智能協作時代（2023至今）

從工具到夥伴的轉變

AI Agent代表了人工智慧發展的最新階段，它不再是被動的工具，而是能夠主動思考、規劃和執行任務的智能夥伴。對於土木技師而言，這意味著工作方式的根本性改變。

圖5  未來工程辦公室中AI Agent與工程師的協作場景

現代的AI Agent能夠接收高層次的工程目標，自主制定分析計畫，呼叫各種工程軟體進行計算，並整合結果生成綜合報告。例如，當工程師提出「評估這座橋梁在50年設計壽命內，現在的安全性」這樣的需求時，AI Agent能夠：

1.分析橋梁的設計圖說和材料規格。

2.收集當地的氣候和地震數據。

3.進行結構分析和疲勞計算。

4.評估環境腐蝕的影響。

5.生成綜合的安全性評估報告。

工程實務的案例-自動依範例與相關文件寫施工計畫

依工程會的施工計畫範本寫成自己工地的施工計畫

我們要先說明的是，因為中美競爭，美國限制中國取得AI晶片，但中國大陸還是發展出震驚全球的Deepseek的模型，即便如此，由於晶片資源受限，中國大陸在大型模型訓練方面，難以與美國競爭，他們轉而發展Agent，目前市場上大多Agent是中國大陸為主要開發，但在新加坡、美國設置主機與公司架構的服務產品，最有趣的是筆者訪問中國大陸時發現，這些Agent是在中國開發，但在中國卻無法使用！

我們以Genspark為例，這是百度的工程師自行創業的公司，Genspark 的註冊公司是 MainFunc Inc., 總部位於美國加利福尼亞州帕洛阿爾托（Palo Alto, California），並在新加坡設有辦公室，但在中國大陸無法使用。即便如此，在台灣對中國大陸的數位服務，比如抖音，小紅書等等，存在政治議題與是否為資安的風險，本文僅供參考了解產業趨勢，不作為是否使用軟體的建議，併予敘明。

Genspark是一個典型的AI Agent(代理，智能體)，它可以依你的自然語言，比如「明天下午二點我和高董在上次碰面的咖啡廳約聊天，幫我記到行事曆」，它就會依它的「記憶」和連結到你手機電腦的「行事曆」，自動寫入行事曆，像真人的祕書。它也可以幫你打電話到餐廳訂位(在美國與特定國家開放，台灣無法使用，即便它會講中文)。

它也可以寫報告。我們來比對一下什麼是LLM?什麼是Agent?比如我們用ChatGPT寫「施工計畫」，它會出現如圖6。

但寫出的「不是word檔」，你也要copy pasteohs作修改，比如工地人員組織表，圖說copy paste等。但若你用Agent則完全不同，Agent會自動幫你把「所有文件」整合成一個施工計畫，你不用「一來一往」對話修改，它會生成一個「可以直接印出來用」的word檔。Genspark之施工計畫範例如圖7。這就是LLM和Agent的不同。

結語

從類神經網路到智能代理，AI的演進為各行各業開啟了數位轉型的新篇章。從被動的數據分析工具到主動協作的智能夥伴，AI Agent不僅提升效率，更重新定義了工程師的工作模式。想像未來工地或工程專案，AI Agent如同忠實助手，自動整合數據、生成報告，甚至預測風險，讓技師專注於創造與決策。土木技師們，準備好迎接這位數位盟友了嗎？我們會失業嗎？我認為不會，終究要有個「活人」審閱修改簽名，那就是我們土木技師。