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大模型發(fā)展到現(xiàn)在，大家都開(kāi)始比拼AI應(yīng)用和AI Agent了。而作者的觀點(diǎn)是：AI Agent 將是下一個(gè)超級(jí)平臺(tái)。這話怎么說(shuō)起？請(qǐng)看作者的分析。

刺客甲：
陛下，我們也是人啊。
麥克白：
是啊，說(shuō)起來(lái)，你們也算是人，正像家狗、野狗、獵狗、叭兒狗、獅子狗、雜種狗、癩皮狗，統(tǒng)稱(chēng)為狗一樣。
——引自威廉·莎士比亞《麥克白》

一、AI Agent 將是下一個(gè)超級(jí)平臺(tái)

緩慢的生物進(jìn)化和急速的科技進(jìn)化

宇宙大爆炸距今138億年，宇宙元老星系銀河系有130億壽命，距今約5萬(wàn)年到10萬(wàn)年間智人遷移出非洲大陸，從此科技發(fā)展進(jìn)入高速通道。

單獨(dú)來(lái)講，生物進(jìn)化是狹隘和緩慢的，達(dá)爾文的進(jìn)化論進(jìn)化不出無(wú)線電、電磁波、火車(chē)和手機(jī)。

而科技延展了宇宙進(jìn)化的圈層，優(yōu)秀的AI Agent是科技未來(lái)新的交互形式。

2023年11月9日，比爾蓋茨在其個(gè)人博客中，《人工智能即將徹底改變你使用計(jì)算機(jī)的方式》一文中說(shuō)，：

“Android、iOS 和 Windows 都是平臺(tái)。AI Agent 將是下一個(gè)平臺(tái)?！?/p>

正如本文開(kāi)頭中所提，麥克白回復(fù)的一樣，狗有很多種，也會(huì)各種不的AI Agent。

AI大模型的發(fā)散性大于精確性，而AI Agent相反

大模型的一直的詬病是會(huì)出現(xiàn)“幻覺(jué)”，前不久，OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼在比爾·蓋茨在個(gè)人播客《為我解惑》說(shuō)：

“GPT模型的幻覺(jué)是一個(gè)特性，而不是缺陷，它能讓你發(fā)現(xiàn)一些新事物?！?/p>

很有哲學(xué)上否定之否定的味道。

可以把大模型幻覺(jué)理解成“猜想”，而猜想的發(fā)散性，是科技范式轉(zhuǎn)移的核心關(guān)鍵。

哲學(xué)家卡爾波普爾對(duì)“猜想”的哲學(xué)解釋是：“創(chuàng)造性批評(píng)和創(chuàng)造性猜想交織在一起，是人類(lèi)學(xué)習(xí)彼此行為，包括語(yǔ)言，并從彼此話語(yǔ)中提取意義的方式”。

可以說(shuō)，沒(méi)有大模型的幻覺(jué)，就沒(méi)有發(fā)展可言。

而AI Agent 更要求精確性。

比如我想要一個(gè)給我規(guī)劃行程的Agent，或是某個(gè)行業(yè)的最新資訊和報(bào)告，幻覺(jué)就真的是缺陷。

但當(dāng)下，即使在ChatGpt的GPTs應(yīng)用或是字節(jié)的Coze平臺(tái)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很少有真正可用的，更好解決問(wèn)題的Agent。

所以，AI Agent會(huì)只是一時(shí)的泡沫么？

二、開(kāi)發(fā)AI Agent猶如造人

神話里的女?huà)z造人很簡(jiǎn)單，用泥巴捏一捏就出現(xiàn)了小人，而造一個(gè)優(yōu)秀的AI Agent底層會(huì)復(fù)雜很多。

合格的Agent應(yīng)該是一個(gè)可以可以自主思維和規(guī)劃糾錯(cuò)的智能體。

描述一個(gè)人，可以從外表、性格、年齡、出生背景、學(xué)歷、興趣愛(ài)好、思維邏輯、情感處理等等方面去描述。

定義一個(gè)AI Agent也相似，不過(guò)更多的是隱性的部分。

OpenAI的安全團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人Lilian Weng在其博客，《LLM 支持的自主代理》一文中，用6000字詳細(xì)解釋下AI Agent的組成部分。

AI Agent被定義3個(gè)組成部分：規(guī)劃（Planning） 記憶（Memory） 工具使用（Tool Use） 。

規(guī)劃可以理解是思維邏輯，記憶是本身知識(shí)儲(chǔ)備，工具使用是對(duì)外連接和處理能力。

規(guī)劃

子目標(biāo)和分解：代理將大型任務(wù)分解為更小的、可管理的子目標(biāo)，從而能夠有效處理復(fù)雜的任務(wù)。

反思和完善：智能體可以對(duì)過(guò)去的行為進(jìn)行自我批評(píng)和自我反思，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，并針對(duì)未來(lái)的步驟進(jìn)行完善，從而提高最終結(jié)果的質(zhì)量。

記憶

短期記憶：我認(rèn)為所有的上下文學(xué)習(xí)都是利用模型的短期記憶來(lái)學(xué)習(xí)。

長(zhǎng)期記憶：這為代理提供了長(zhǎng)時(shí)間保留和回憶（無(wú)限）信息的能力，通常是通過(guò)利用外部向量存儲(chǔ)和快速檢索。

工具使用

代理學(xué)習(xí)調(diào)用外部 API 來(lái)獲取模型權(quán)重中缺失的額外信息（通常在預(yù)訓(xùn)練后很難更改），包括當(dāng)前信息、代碼執(zhí)行能力、對(duì)專(zhuān)有信息源的訪問(wèn)等。

對(duì)照字節(jié)推出的Coze平臺(tái)，在創(chuàng)建一個(gè)Bot時(shí)的任務(wù)界面，可發(fā)現(xiàn)底層邏輯上的一致性：

體驗(yàn)了幾個(gè)平臺(tái)對(duì)比：

從實(shí)際體驗(yàn)上來(lái)看，Coze的的功能性是最強(qiáng)的，也是復(fù)雜度最高的，有些部分需要編程的能力，扣子和GPTs相似。

最終效果上，如果從實(shí)現(xiàn)自主規(guī)劃的智能的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義，目前三個(gè)平臺(tái)都不足以稱(chēng)得上優(yōu)秀。

Coze的問(wèn)題在于實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性門(mén)檻會(huì)阻礙大批的Agent制作者。

扣子的問(wèn)題在于屬于前期階段，基礎(chǔ)設(shè)施還需要進(jìn)一步規(guī)劃，比如可發(fā)布的平臺(tái)，插件的豐富性。

GPTs的問(wèn)題在于對(duì)于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的Agent，缺失的Flow不足以支撐實(shí)現(xiàn)，也許Open AI也在規(guī)劃更好的方案，比如基于Flow的自動(dòng)生成方案？

三、AI Agent要有扎實(shí)的里子和多變的面子

AI Agent = 大模型+規(guī)劃+記憶+工具

前三個(gè)是里子，最后的工具是面子。

這里說(shuō)的面子不是虛假的人設(shè)，而是進(jìn)化的多面能力。

大模型的發(fā)展依賴(lài)巨頭們的發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)，不單是軟件層面，硬件層面的芯片也至關(guān)重要。

《芯片戰(zhàn)爭(zhēng)》書(shū)中提到臺(tái)積電、因特爾、英偉達(dá)、阿斯麥、三星等等廠商的發(fā)展史，非常值得一讀。

最近OpenAI放言斥7萬(wàn)億美元打造新的芯片帝國(guó)，資本的重要性可見(jiàn)一斑。

規(guī)劃依賴(lài)兼具產(chǎn)品和編程思維能力的角色的貢獻(xiàn)，真的可用的Agent一定不是簡(jiǎn)單模塊組合可實(shí)現(xiàn)的，如果有，也只是曇花一現(xiàn)。

定義AI Agent屬于規(guī)劃的一環(huán)，也許研究人的生物學(xué)家在這方面會(huì)更勝一籌。

記憶依賴(lài)優(yōu)質(zhì)的豐富數(shù)據(jù)源和更新迭代和更新機(jī)制，比如我想做一個(gè)資訊Agent，如何定義資訊的優(yōu)質(zhì)，就需要有科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)范式。

工具依賴(lài)平臺(tái)的開(kāi)放性和標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，工具更想人類(lèi)生活的終生學(xué)習(xí)的能力，一個(gè)好的Agent應(yīng)該具有與時(shí)俱進(jìn)的能力。

以上要素，缺一不可。

AI大模型催生了Prompt Enginner的工作角色，AI Agent催生了Flow Enginner。

所以AI替代的永遠(yuǎn)都不是人，而是Work。

沒(méi)有無(wú)緣無(wú)故的消失，會(huì)有轉(zhuǎn)化和變化。