AI运行落地关键技术 Agent AI

一、什么是 AI Agent？

1、用快思索与慢思索类比大模型的才干

依据丹尼尔·卡尼曼的著述《思索，快与慢》，人类的思想可以分为两大系统：系统1和系统2。系统1担任直觉式的极速思索，这种思索往往是无看法的；而系统2则长于启动无看法的逻辑推理和被动控制。

在讨论大型模型的思想才干时，咱们首先可以观察到，这些大模型或许具有了相似人类的剖析疑问才干，它们能够了解、剖析和处置复杂疑问。进一步地，人类与生物的一个关键区别在于人类长于发明和经常使用工具。随着大模型认知才干的始终优化，当它们遇到自身不长于的畛域时，这些大模型或许会展现出一种相似于人脑经常使用工具的才干——即寻觅并应用适当的工具来处置疑问，而不是间接依托自身才干去处置。

2、OpenAI 对 AIAgent 的定义

在2023年6月，Open AI 的运行钻研主管 Lilian Weng发 表了《LLM Powered Autonomous Agents》一文，其中她提出了一个公式：“智能体=大模型（LLMs）+布局（Planning）+记忆（Memory）+工具经常使用（Tools）”。

1）智能体的推理与执行才干，指的是应用大模型（LLMs）来了解、执行并回忆义务。这包括将复杂义务合成为更小、更易治理的子义务以提高效率，并且经过吸取历史阅历和失误经验来优化执行的品质。

2）智能体具有短期与常年记忆配置：短期记忆经过应用揭示（Prompt）中的消息和高低文数据启动学习，而常年记忆则经过外部向量存储和极速检索技术来成功，这使得智能体能够在更宽泛的期间跨度内存储和回想（通常上有限）消息。

3）智能体具有调用外部 API 来经常使用“工具”的才干，这包括阅读网页、启动运行程序、读写文件、启动支付甚至操控用户设施等。与传统的智能化工具不同，AI智能体能够在未知和无法预测的新环境中有效上班。

4）在Open AI 的定义基础上，还应补充智能体的反应接受才干。正如人类在处置复杂义务时须要与环境互动，咱们的行为会扭转环境，环境也会给予咱们反应，咱们依据这些反应启动决策。因此，智能体应该能够依据采取的执行接纳侧面或试错性的反应、阶段性成绩或鼓励，并据此启动下一轮的布局和执行。

3、AI Agent 更宽泛的定义

在 AI Agent 的全体架构设计中，普通可以将框架划分为五个关键模块：感知、定义、记忆、布局和执行。

二、AI Agent 的关键才干因素

1、记忆才干

目前的钻研普遍将记忆分为短期记忆和常年记忆两大类。

2、布局才干

布局是 AI Agent 处置复杂疑问的关键才干，关键包括子指标合成、反思和提炼等。

3、执行才干

智能体的执行才干关键体如今文本输入、工具经常使用和具身举措等方面。

4、缩小幻觉

缩小幻觉关键依赖于基础模型的提高和 Scaling Law，同时也有工程方法可以缩小现有模型的幻觉。

三、AI Agent 开展的三个阶段

1、AI Agent 才干的三个开展阶段

1) Embedding 嵌入式形式：这一阶段关键依赖于人类问答，提供消息和倡导，这是目前最普遍的大模型（LLM）运行方式。

2) Copilot 辅佐驾驶形式：在这一阶段，Agent 基于人类设定的指标，成功繁多或便捷义务。

3) Agent 智能体形式：智能体在这一阶段能够基于人类的指标，执行多义务、复杂义务或义务组合。

2、ChatGPT 代表了第一阶段的大模型才干。

它并不齐全合乎 Agent 的典型定义，关键向用户提供宽泛的环球常识。

3、目前，繁多义务场景下已有一些AI 运行实例

在办公场景中，咱们有 Microsoft 365 Copilot（及其新推出的团体版 Copilot Pro）、Google Duet AI、专一于轻文档办公的 Notion AI、辅佐代码开发的 Copilot X 以及数据剖析处置的 Deepnote AI 等。这些运行经常出现的配置包括起草文档、内容汇总、提供公式倡导等，它们通常以侧边栏或对话框的方式产生，协助用户智能调用上班空间中的文件和消息，并启动处置生成。

4、展望未来，AI Agent 将不只仅局限于处置疑问的执行层面，而是将进一步深化到如何处置疑问的布局层面。

在上班场景中，咱们对 AI Agent 的等候包括：

1) 延续执行：Agent 能够对用户的义务指令启动拆解，合成为多个步骤，对这些步骤启动布局排序并延续执行。

2) 成功复杂义务：目前 Agent 只能处置单个或少数便捷义务，未来希冀能够处置多个复杂义务。

3) 多步骤布局：Agent 在执行后续步骤的同时，能够坚持对义务指标和前序义务的记忆，具有弱小的步骤布局执行才干。

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