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大模型 时代的“ APP ” , 探索新一代人机交互及协作范式 出品机构:甲子光年 智库 智库院长:宋涛 撰写分析师:刘瑶、胡博文 发布时间:2024.42024 中国 AI Agent 行业 研究报告 注:AIGC生成内容亦对本报告有贡献CONTENTS目录 Part 01 前世今生:科幻憧憬、学术概念与商业尝试 Part 02 奇点已至 :让每个人掌握 AI的力量 Part 04 时代先驱:当下商业实践值得关注的里程碑 Part 05 潜力无限:来自于数据、算法、算力的飞轮效应Part 03 百家争鸣:属于大模型时代的 APP繁荣AI Agent 的发展历程梳理:大模型赋予了 AI Agent 核心改变 Agent(代理)一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在人工智能领域,这一术语被赋予了一层新的 含义: 具有自主性、反应性、交互性等特征的智能“代理” 。大型语言模型( LLMs)的出现为智能代理的进一步发展带来了希望。 基于符号规则基于统计学习基于深度学习基于大模型 LLM给AI Agent 底层提供了一个 突破性技术方案: LLM带来了深度学习新范 式,思维链和强大的自然语言理解能力有望让 Agent 具备强大的学习能力和 迁移能力,从而让 创建广泛应用且实用的 Agent成为可能 LLM的框架优势:过去等强化学习基于深度学习框架可让 Agent学到技能, 但Agent的泛化性较差,往往用于非常窄的特定领域,例如用在游戏或低维 层面的控制或计划,标志性应用是围棋领域的 AlphaGo 。 •长期以来,研究者们一直在追求与人类相当、乃至超 越人类水平的通用人工智能( Artificial General Intelligence ,AGI)。 •在1950 年代, Alan Turing 就将「智能」的概念扩展 到了人工实体,并提出了著名的图灵测试。这些人工 智能实体通常被称为 —— Agent (代理 *)过往的工作主要集中在增强代理的特定能力,如符号推理或对特定任务的掌握(国际 象棋、围棋等)。这些研究更加注重算法设计和训练策略,而忽视了模型固有的通用 能力的发展,如知识记忆、长期规划、有效泛化和高效互动等。事实证明, 增强模型 固有能力是推动智能代理进一步发展的关键因素。 *Agent 术语的中文译名并未形成共识,有学者将其翻译为智能体、行为体、代理或智能代理,目前行业出现的“代理”和“智能代理”均指 代Agent,后由于 2023年Open AI 引爆AIGC领域,一般称为 AI Agent 。过往的 AI Agent 类型: ➢符号型智能体: 采用逻辑规则和符号表示来封装知识和促进推理过程,如 1980年前后,出现 的医学诊断专家系统,模拟心理治疗程序等 ; ➢反映型智能体: 关注智能体与其环境之间的交互,强调快速和实时响应,缺乏复杂缺乏复杂 决策和规划能力; ➢基于强化学习的智体题: 关注如何让智能体通过与环境的交互进行学习。 ➢基于迁移学习和元学习的智能体: 使智能体从少量样本中迅速推理出金刃舞的最优策略。AI Agent 的发展历程简述 数据来源:公开资料,专家访谈,甲子光年智库整理www.jazzyear.com
甲子光年 2024年 AI Agent行业报告
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