不只大模型？到底有多强？
今天来和大家聊一个当下科技领域特别火爆的概念——AIAgent！
前世界首富在其个人博客上写道：
AIAgent（AI智能体/助理/助手）“将彻底改变计算机使用方式，并颠覆软件行业
”。
他还预言“Android、iOS和Windows都是平台，AIAgent将成为下一个平台
某互联网领军人物在2024年世界人工智能大会上强调：“AIAgent在高考志愿填报中发挥了重要作用，高峰日吸引了200万用户
。”
那到底什么是AIAgent？这东西和我有啥关系啊？且听我们带大家补全信息差，搞明白AIAgent到底是何方神圣？
文章的最后还提供了一个关于AIAgent的问题，你能不能答上来？
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什么是AIAgent
学术界和工业界对术语“AIAgent”提出了各种定义。其中，OpenAI将AIAgent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统
说得通俗一些就是：大多数时候你给它一个最终你想要达成的目标，它能直接交付结果，不只大模型？到底有多强？过程你啥都不用管。
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AIAgent与LLM是什么关系
那AIAgent和LLM（LargeLanguageModel，大型语言模型）是什么关系呢？可以这么简单理解，大模型是AIAgent实现的前提和基础
。
我们可以把AIAgent与LLM形象地比作生物体与其大脑，AIAgent有手有脚，可以自己干活自己执行，而LLM呢，就是它的大脑。
举个栗子，你的厨房有个AI大厨——AIAgent。
当下的LLM可能存在一些问题，比如产生幻觉、结果不总是真实可靠，或者对最新时事的了解有限，这使得它们在处理复杂任务时可能显得力不从心。
然而，AIAgent通过集成自主验证和决策过程，能够弥补这些不足，确保行动的准确性和效率。
这使得整个系统在面对复杂任务时更为可靠和高效，就像一个有经验的大厨，不仅知道如何制作美食，还能根据实际情况灵活调整，确保最终的成果令人满意。
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AIAgent是如何工作的
AIAgent的架构是其智能行为的基础，它通常包括感知、规划、记忆、工具使用和行动等关键组件，这些组件协同工作以实现高效的智能行为。
架构
组件
功能描述
感知
系统
感知系统是AIAgent与外部世界交互的第一步
。它通过多元化的输入方式，如文本分析、图像识别、声音处理等，来捕捉环境信息。
规划
规划系统是AIAgent的决策中心
。它根据感知到的信息确定如何达到既定目标。这一过程需要AIAgent进行决策制定，将复杂任务分解为可执行的子任务，并制定相应实现复杂任务的策略。
记忆
记忆系统是AIAgent的核心组成部分
，它允许AI存储和检索信息，支持学习和长期知识积累
。这种系统使得AI能够记住过去的经验，并将其应用于未来的决策和行动中。
工具
使用
工具使用是AIAgent利用外部资源或工具来增强其感知、决策和行动能力的过程
。通过这种方式，AIAgent可以扩展其能力，以更有效地完成任务。
例如，在电子商务平台上，AIAgent利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览习惯，智能推荐商品，增强了用户的购物体验并提高了转化率。
行动
行动系统是AIAgent执行任务和与环境交互的具体实施者
。根据规划的结果，Agent执行具体的行动。
让我们举一个贴近生活的例子：
假设我们有一个名为“小兴”的智能家居管理AIAgent，它通过以下方式协同工作：
小兴执行上述行动后，它会感知用户的反馈。如果用户通过语音命令调整了灯光亮度，小兴会记录这一偏好，并在未来自动应用这一设置。
AIAgent的工作流程其实就是一个连续的循环过程
它从感知环境开始，经过信息处理、规划和决策，然后执行行动。最后，根据执行结果和环境反馈进行调整，以优化未来的行动和决策。
通过这种结构化和层次化的方式，AIAgent能够有效地处理信息，做出决策，并在复杂环境中执行任务。
这种架构不仅提高了AIAgent的智能水平，也增强了其适应性和灵活性
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AIAgent有哪些实际应用
接下来呢，分享ChatDev与斯坦福AI西部小镇的创新探索两个优秀案例。
例一：ChatDev
图片来自论文《ChatDev:CommunicativeAgentsforSoftwareDevelopment》
由清华大学携手北京邮电大学及布朗大学共同开发的创新项目——ChatDev。这是一家只有AIAgent员工的软件开发公司，实现了由大模型驱动的AI全流程自动化软件开发。
在这个平台上，AI员工们自主地从用户需求出发，通过智能对话窗口，由CEOAgent领衔，将任务细化并指派给CTO、CPO、Designer、Programer、Tester、Reviewer等各种AIAgent的角色。
它们将进行交互式的协同，以生产一个完整的软件解决方案，包括但不限于源代码、环境配置指南和用户手册。这一过程在短短几分钟内完成，成本不到1美元。
尽管尚存内容随机性、逻辑关联性不足及潜在安全风险等挑战，但ChatDev无疑为AI在软件开发领域指明了方向。
未来做软件产品的链路将极大被缩短。人类需要做的就是监督 决策，想想都让人激动~
例二：斯坦福的AI西部小镇
虚拟西部小镇，也被称为Smallville，是由斯坦福大学的研究者们开发的一项研究项目。这个虚拟小镇是一个交互式的沙盒环境。在这个沙盒式的交互环境中，25位AIAgent居民以其人类化的行为模式，展现出了令人瞩目的社交能力。
它们的日常活动包括在公园中悠闲散步、在咖啡馆享受午后时光、与邻里分享新鲜事。更令人称奇的是，它们不仅记得每天的经历，还能发起社交活动，如情人节派对的策划与邀请，还会彼此协调时间等等~
小测试
AIAgent与大语言模型（LLM）的关系可以最恰当地比作以下哪种？
A.汽车与发动机
C.生物体与其大脑
D.手机与SIM卡
来源：中兴文档
