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编者按: 当前大热的大语言模型和检索增强生成模型,虽然在语言理解和内容生成方面取得了突破性的进展,但仍然存在诸多限制。它们缺乏根据目标导引行为、持续学习和与环境交互的能力,难以应对复杂多变的现实场景需求。
今天为大家带来的这篇文章,作者的观点是人工智能领域正朝着开发更智能、更自主的 AI Agent 系统迈进,这将彻底改变我们使用人工智能的方式。
作者相信人工智能的未来必将呈现出更智能、更自主的 AI Agent 形态。这种新型人工智能系统不再是简单的语言模型,而是集成了推理引擎、知识库、工具集成等多种能力于一体,能够深入理解环境、制定目标并自主采取行动,从而在诸多领域大显身手。我们有理由相信,AI Agent 将成为人工智能发展的新引擎,并最终改变人类的工作和生活方式。
本文对 AI Agent 这一概念进行了较为全面的解读,让我们一同认识 AI Agent ,认清发展趋势,做好迎接未来的准备。
作者 | Aniket Hingane
编译 | 岳扬
生成式 AI 只是人工智能发展的开端,未来可能会出现更先进的 AI 智能体系统(AI Agent),我们应当重视 Andrew Ng(译者注:Andrew Ng 是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授,曾任斯坦福人工智能实验室主任。他与达芙妮·科勒一起创建了在线教育平台Coursera。)、Andrej Karpathy (译者注:Andrej Karpathy 是一名斯洛伐克裔加拿大计算机科学家,曾担任特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监。他曾任职于OpenAI,专门研究深度学习和计算机视觉。)等 AI 领域权威人士对于这一趋势的分析和看法。
人工智能的未来将会是 Agentic(译者注:能够像人类一样,根据环境、知识和目标来自主进行决策和做出相应行为。)!本文将探讨什么是 AI Agents ,并梳理 AI 行业内部对这一概念的理解和定义。
文章的核心内容是阐释和探索 “AI Agents” 这一概念,这种技术将在决定和影响未来发展方向上变得越来越关键。期望读者能通过阅读本文对 “AI Agents” 有一个全方位的认识,不仅掌握它们的基本特性,还能了解到它们是如何被运用于各种行业场景中的。接下来,本文将展开讨论这些内容。
我相信本文的内容你绝不会想错过的——因为当前正处于一个工作模式和工作环境快速变化的关键时期。
人工智能领域正不断发展,不再局限于狭窄、专业化的应用模型,而是朝着创造高度智能、较为自主的 AI Agent 这一技术方向前进。 这些 Agent 能够在大多数领域中真正帮助人类提高思维能力、工作效率或解决问题的能力,实现与人类智能的有效互补和增强。
阅读本文,我十分相信你将理解为什么整个 AI 领域都倾向于开发 advanced AI agents ,这些 Agent 有可能彻底改变我们处理和利用人工智能的方式。
无论您是对人工智能有着丰富经验的“老鸟”,还是刚踏入这个领域的“菜鸟”,了解 AI Agent 的发展轨迹对于保持信息畅通和积极参与未来的变革之旅都至关重要。
若你想要探究以下内容,本文必定不容错过:
尽管大语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)模型已经极大地扩展了我们在语言生成任务方面所能达到的界限。但是 AI Agent 强调的是综合智能,包括但不限于决策制定、环境交互和跨领域的知识应用,这样的智能系统能够适应更复杂的任务需求,并在与人的交流合作中展现出更强的灵活性和实用性。
AI Agent 之所以不可或缺,归结于几个核心因素:
假定你正在规划一次行程繁复的旅行:
LLM:能为你介绍各色旅游景点,或分享一些旅行小贴士。
RAG:擅长寻找、挖掘关于旅行✈️目的地的精彩博客与深度文章。
AI Agent:在此基础之上,更能:
1. 任务导向(Task Orientation) vs. 通用知识(General Knowledge)
2. 环环相扣的多步逻辑推理
3. 掌握主动权
4. 能够与现有系统进行集成
AI Agent 拥有构建一个能够自主地理解环境、做出决策并执行任务的 AI 系统所需的核心结构元素和关键组成部分。通常涵盖了以下几个基本方面:
上述所提到的这些核心结构元素共同构成了一个能够自主解决问题的智能 AI 系统。AI Agent 能够分析问题,制定分步骤执行的解决方案和行动计划,并且具备充分的能力和决心去实施其解决方案,从而使得它们成为人工智能领域内一股变革性的新力量,有望推动 AI 向更高级阶段迈进。
Thanks for reading!
Aniket Hingane
Passionate about applying AI to practical uses,I simplify complex concepts & designs in concise articles, making complexity accessible one short piece at a time
END
本文经原作者授权,由 Baihai IDP 编译。如需转载译文,请联系获取授权。
原文链接:
https://medium.com/@learn-simplified/why-entire-ai-field-is-headed-towards-ai-agents-a268ac9661ed
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