隨著人工智能技術的快速發展，各種智能代理系統正被廣泛應用於不同場景，包括自動化交易、虛擬客服與運動分析等。虛擬代理編排系統 (Virtual Agent Composer) 是一個能夠生成、編排和操作虛擬智能代理的關鍵框架。它整合多種模組與技術，為系統提供了高效的數據處理能力與智能化操作流程。
以AIP系統為例，展示虛擬代理如何在足球數據分析和比賽預測中發揮作用。AIP 透過二十多年的足球數據，包括市場指數、球員狀態及環境因素，實現了高精度的預測能力，而虛擬代理編排系統正是實現這類高效運算和智能決策的重要支撐框架。
1. 虛擬機 (Virtual Machine)
虛擬機模組負責執行虛擬代理的多項行為，提供運算資源並實現多任務併行處理。
併行處理器 (Paralleliser)： 將任務分解為多個子任務並併行處理。例如，在足球比賽分析中，同時對比賽過去數據、球員狀態和天氣條件等因素進行分析，縮短預測時間。
代理行為 (Agentic Behaviour)：
感知 (Perceive)：從資料源中獲取並分析比賽相關的環境數據，如比賽場地、氣溫等。
行動 (Act)：根據預測結果發出具體指令，如向用戶推薦投注策略或比分預測結果。
規劃 (Plan)：制定任務計劃，例如根據歷史比賽數據和即時市場動態，生成最優下注計畫。
學習 (Learn)：不斷從比賽結果和預測準確度中進行自我優化，提高未來預測的準確性。
長期記憶處理器 (Long Term Memory Processor)： 儲存並處理歷史數據，使代理能夠根據以往的比賽結果進行模式分析與策略優化。例如，記憶某支球隊在特定天氣下的勝負情況，提升下一次預測的精準度。
2. GPU 狀態化 AI 執行器 (SAR - Stateful AI Runner)
SAR 模組利用 GPU 執行計算密集型的推理任務和多模態生成操作，提升模型的運算效率。
排序器 (Sequencer)： 將多個計算任務排序並安排執行，確保預測過程的有序進行。這在實時預測比賽時尤其重要，例如按順序處理市場變化和即時比賽數據。
大型語言模型 (LLM - Large Language Model)： 提供文本生成能力，向用戶輸出詳盡的賽事分析報告和推薦提示。
圖像生成 (Image Generation)： 生成圖表和可視化內容，直觀展示比賽預測數據。
語音轉臉部表情 (Audio to Facial)： 可用於生成虛擬主播，通過語音輸入轉換為面部表情，提高互動性和沉浸感。
語音轉肢體動作 (Audio to Gesture)： 將語音內容轉換為肢體動作，適用於虛擬主播或演示場景中。
文本轉語音模型 (TTS Models)： 將比賽分析結果轉換為語音播報，提高用戶體驗，例如比賽直播時的語音講解。
音樂轉舞蹈動作 (Music to Dance)： 雖主要應用於娛樂場景，但也可用於提升虛擬主播的表現力。
3. 模型儲存庫 (Model Storage)
模型儲存庫用於保存預訓練和定製化的預測模型。例如，儲存多個針對不同比賽類型的專用模型，確保AIP系統能根據比賽類型選擇最佳模型進行推理。
4. 長期記憶 (Long Term Memory)
長期記憶模組負責記錄歷史數據和相關交互資料，例如跟蹤某支球隊在特定場地和天氣條件下的歷史表現或分析球員在不同比賽階段的進攻傾向。這樣系統能夠根據這些資料生成多維分析報告，例如在即時比賽前提供關於戰術風格和比賽進程預測的數據提示，以提升預測準確性和比賽策略支持。
5. 應用連接 (Application Connection)
虛擬代理可透過該模組與多個應用程式互動，例如數據儀表板或即時預測應用，實現跨平台整合，為用戶提供一致的體驗。
總結
虛擬代理編排系統是一個模組化且高度擴展的系統，結合 GPU 加速計算、鏈上存證和大語言模型等技術，支援即時數據處理和多模態生成，能夠滿足多種場景的應用需求。在 AIP 系統的應用中，虛擬代理透過感知、規劃、行動和學習實現智能化決策，為足球賽事預測和市場分析提供了精確而高效的解決方案。
