為什么整個(gè)AI領(lǐng)域的趨勢(shì)是： AI Agent ?

通過(guò)閱讀下文能夠了解：

1. LLM,RAG,AI Agent的本質(zhì)區(qū)別

2. 為什么整個(gè)AI領(lǐng)域正在朝著AI Agent的方向發(fā)展?

3. AI Agent的架構(gòu)

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AI Agent

為什么整個(gè)AI領(lǐng)域正在朝著AI Agent的方向發(fā)展?

當(dāng) Andrew Ng 和 Andrej Karpathy 發(fā)表了他們的主題演講和看法的時(shí)候，我們應(yīng)該詳細(xì)參考。

以后的公司， 將是少數(shù)幾個(gè)人帶領(lǐng)著一堆AI Agent維持公司運(yùn)作。

以下為 LLM， RAG， AI Agent的圖例：

這篇文章是關(guān)于什么的？

人工智能的未來(lái)將是主動(dòng)的！

在這篇文章中，我們將介紹這意味著什么。看看AI領(lǐng)域最優(yōu)秀的大腦們?cè)谡務(wù)撌裁词茿I Agent

這篇文章探討了人工智能（AI）代理的概念以及它們?cè)谒茉煳磥?lái)方面日益重要的作用。

未來(lái)的工作正在發(fā)生變化

AI 領(lǐng)域正在超越狹窄、專業(yè)化的模型，轉(zhuǎn)向開發(fā)高度能力的自主代理，這些代理可以真正增強(qiáng)和提升人類在各個(gè)領(lǐng)域的智能。

這種向 AI 代理的轉(zhuǎn)變深刻改變我們工作、生活和與技術(shù)互動(dòng)的方式，開啟智能、適應(yīng)性和越來(lái)越有用的新時(shí)代的 AI 系統(tǒng)。

閱讀本文，了解為什么整個(gè)人工智能領(lǐng)域都在向著開發(fā)先進(jìn)的人工智能代理靠攏，這可能會(huì)徹底改變我們對(duì)人工智能的應(yīng)用和利用方式。

無(wú)論您是經(jīng)驗(yàn)豐富的AI愛好者還是新手，了解走向人工智能代理的軌跡對(duì)于保持信息靈通并積極參與即將到來(lái)的變革之旅至關(guān)重要。

如果你想要了解以下內(nèi)容，那么必讀這篇文章：

• 理解未來(lái)的工作：AI 代理將如何重塑行業(yè)和自己的職業(yè)生涯？

• 成為早期采用者：學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建 AI 代理并利用它們。

• 獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：在快速發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域保持領(lǐng)先。    

當(dāng)已經(jīng)有 LLM 和 RAG
為什么我們還需要 AI 代理

LLM 和 RAG 模型推動(dòng)了語(yǔ)言生成的可能性邊界，而 AI 代理的發(fā)展代表著更智能、自主和多能力系統(tǒng)的一步，這些系統(tǒng)可以在更廣泛的場(chǎng)景中與人類一起工作。轉(zhuǎn)向代理是為了創(chuàng)建真正能夠理解、學(xué)習(xí)和解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題的 AI 系統(tǒng)。

有幾個(gè)關(guān)鍵原因?qū)е聻槭裁葱枰?AI 代理：

• 目標(biāo)導(dǎo)向行為：LLMs 和 RAG 模型主要專注于根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式生成類似人類的文本。
  然而，它們?nèi)狈σ造`活、智能的方式設(shè)定和追求特定目標(biāo)的能力。另一方面，AI 代理可以被設(shè)計(jì)為具有明確的目標(biāo)，并planning并采取行動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。

• memory和狀態(tài)跟蹤：大多數(shù)當(dāng)前的語(yǔ)言模型都沒有持久的內(nèi)存或狀態(tài)跟蹤能力。每個(gè)輸入都是獨(dú)立處理的。
  AI Agent可以維護(hù)內(nèi)部狀態(tài)，隨著時(shí)間累積知識(shí)，并利用該狀態(tài)來(lái)指導(dǎo)未來(lái)的決策和行動(dòng)。

• 與環(huán)境的交互：LLM 僅在文本領(lǐng)域操作，沒有與物理世界的直接交互。
  AI 代理可以感知并對(duì)其環(huán)境進(jìn)行操作，無(wú)論是數(shù)字世界、機(jī)器人系統(tǒng)，甚至是通過(guò)傳感器和執(zhí)行器對(duì)物理世界。

• 轉(zhuǎn)移和泛化：雖然 LLM 在類似于它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語(yǔ)言任務(wù)上表現(xiàn)出色，但它們經(jīng)常在將知識(shí)轉(zhuǎn)移到全新領(lǐng)域或任務(wù)上遇到困難。
  具有學(xué)習(xí)、推理和規(guī)劃能力的 AI 代理具有更好地轉(zhuǎn)移和泛化到新情況的潛力。

• 持續(xù)學(xué)習(xí)：大多數(shù)語(yǔ)言模型在訓(xùn)練后是靜態(tài)的。
  AI Agent可以在與新環(huán)境和情況的互動(dòng)中持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)他們的知識(shí)和技能。

• 多任務(wù)能力：LLMs 通常專門用于特定的語(yǔ)言任務(wù)。
  AI 代理可以設(shè)計(jì)為通用的、多任務(wù)系統(tǒng)，能夠流暢地結(jié)合各種技能，如語(yǔ)言、推理、感知和控制，以解決復(fù)雜的多方面問(wèn)題。    

世界會(huì)因“AI Agent”而發(fā)生哪些變化？

想象一下，你需要預(yù)訂一次復(fù)雜的旅行：

LLM:可以解釋不同的旅游景點(diǎn)或提供一般的旅行建議。

RAG：可以找到有關(guān)目的地的相關(guān)博客和文章

AI 代理： 以上都可以做，而且還能：

• 基于預(yù)算搜索航班和酒店

• 進(jìn)行預(yù)訂    

• 將所有事情添加到你的日歷中

• 發(fā)送出發(fā)前提醒及相關(guān)信息

 LLM、RAG 和 AI Agent

AI Agent 和 LLM, RAG相比有以下特點(diǎn)：

1. 任務(wù)定向 vs. 通識(shí)知識(shí)

• LLMs：擅長(zhǎng)廣泛的語(yǔ)言理解和生成。它們就像是信息的大型圖書館。

• RAG：通過(guò)找到相關(guān)信息來(lái)改進(jìn) LLMs。然而，重點(diǎn)是知識(shí)和文本生成。

• AI 代理:建立在特定目標(biāo)的基礎(chǔ)上。它們彌合了理解語(yǔ)言和在現(xiàn)實(shí)世界或數(shù)字系統(tǒng)中采取行動(dòng)之間的差距。    

2. 多步推理

LLMs & RAG：主要處理單個(gè)輸入，并基于此提供響應(yīng)

AI 代理：可以將多個(gè)步驟鏈接在一起：例如，檢索信息（如 RAG），處理信息以做出決策， 采取行動(dòng)，比如：發(fā)送電子郵件， 預(yù)約一個(gè)約會(huì)， 控制智能家居設(shè)備

3. 主動(dòng)性

·LLMs & RAG：通常對(duì)直接提示做出回應(yīng)。

·AI 代理：可以主動(dòng)。他們可以：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流并提醒您關(guān)鍵變化， 根據(jù)您的偏好啟動(dòng)操作， 隨著時(shí)間的推移，他們會(huì)根據(jù)對(duì)你的了解來(lái)調(diào)整他們的行為

4. 與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成

·LLMs & RAG：傾向于在它們自己的環(huán)境中運(yùn)行。

·AI 代理：設(shè)計(jì)用于與各種系統(tǒng)和 API 進(jìn)行接口對(duì)接：例如，訪問(wèn)您的電子郵件或日歷， 與數(shù)據(jù)庫(kù)交互， 控制其他軟件或設(shè)備    

AI 代理的架構(gòu)包括什么？

一個(gè) AI 代理的架構(gòu)包括使其能夠在環(huán)境中思考、規(guī)劃和行動(dòng)的基本組件。這種復(fù)雜的設(shè)計(jì)通常包括：

·一個(gè)推理引擎：代理的核心，利用強(qiáng)大的大型語(yǔ)言模型（LLM）來(lái)理解自然語(yǔ)言，獲取知識(shí)，并通過(guò)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行推理。

·知識(shí)庫(kù)：作為代理的記憶存儲(chǔ)，存儲(chǔ)與其任務(wù)相關(guān)的事實(shí)信息、過(guò)去經(jīng)驗(yàn)和偏好。

·工具集成：允許代理通過(guò) API 與各種軟件應(yīng)用程序和服務(wù)進(jìn)行交互，擴(kuò)展其操縱和控制環(huán)境的能力。

·感官輸入：提供了代理人感知其周圍環(huán)境的能力，從文本、圖像或各種傳感器中收集數(shù)據(jù)。

·（可能是）用戶界面：一個(gè)橋梁，實(shí)現(xiàn)與人類用戶的無(wú)縫溝通和協(xié)作。(**我不太確定是否有任何標(biāo)準(zhǔn)的用戶體驗(yàn)，但我相信我們很快會(huì)需要，或者可能還不太標(biāo)準(zhǔn))

這些元素共同構(gòu)成了一個(gè)智能系統(tǒng)，能夠自主解決問(wèn)題。人工智能代理可以分析問(wèn)題，制定逐步計(jì)劃，并自信地執(zhí)行，使其成為人工智能世界中的變革力量。