【AI大模型】生成式AI的未来—

【AI大模型】CHAt还是AGENt？

最近，许多人工智能公司或者部门都在针对Agent——人工智能体有所动作。

例如：

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文心一言智能体

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Gnomic智能体

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英伟达视觉AI代理

那么人工智能概念中的智能体Agent到底是什么呢？它又为何会突然在人工智能市场掀起一阵猛烈的风波呢？它会对将来的人工智能走向带来怎样的影响吗？

AI Agent的定义

AI Agent是**人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）**的概念，它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，通常基于机器学习和人工智能技术，具备自主性和自适应性，在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进。一个更完整的Agent，一定是与环境充分交互的，它包括两部分——一是Agent的部分，二是环境的部分。此刻的Agent就如同物理世界中的「人类」，物理世界就是人类的「外部环境」。
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"AI agent"通常指的是人工智能代理程序，它是一个能够执行特定任务或完成特定目标的计算机程序或系统。这些代理程序通过收集和分析环境信息，并作出相应的决策或执行操作来达到其预定的目标。它们可以是简单的规则系统，也可以是复杂的机器学习模型或深度学习网络。AI agent在自动化、智能系统和人工智能应用中广泛使用，例如自动驾驶汽车、智能家居系统、游戏中的虚拟角色等。

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例如以下几个方面：

AI Agent的用途

1. 自动化与效率提升

机器人过程自动化（RPA）：在业务流程中，通过模拟人类操作来自动化重复性任务，提高工作效率。
智能文档处理：通过自然语言处理（NLP）技术，自动化处理和分析大量文档，如发票、合同等。

2. 数据分析与决策支持

预测分析：通过机器学习算法对历史数据进行分析，预测未来趋势，如销售预测、市场分析。
实时分析：在金融、物流等领域，实时处理和分析大量数据，支持即时决策。

3. 客户服务与用户体验

聊天机器人：通过自然语言处理技术，为客户提供实时的问答服务，提高客户满意度。
个性化推荐：在电商平台、流媒体服务等领域，根据用户行为和偏好，提供个性化推荐，提升用户体验。

4. 医疗健康

疾病诊断：利用深度学习和图像处理技术，辅助医生进行疾病诊断，如癌症筛查、心脏病检测。
个性化治疗：根据患者的基因数据和病历信息，提供个性化的治疗方案。

5. 金融服务

欺诈检测：通过机器学习算法，实时监控和分析交易数据，检测和防止欺诈行为。
自动化交易：利用算法进行自动化交易，提高交易效率和收益。

6. 制造业与工业4.0

预测性维护：通过传感器数据和机器学习模型，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间。
智能制造：通过自动化和智能控制系统，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

7. 交通与物流

自动驾驶：通过计算机视觉、传感器融合和深度学习，实现车辆自动驾驶，提升交通安全和效率。
智能物流：优化物流路径和仓储管理，提高物流效率和准确性。

8. 教育

个性化学习：根据学生的学习行为和成绩，提供个性化的学习方案和建议，提升学习效果。
智能评估：自动化评估学生作业和考试，减少教师工作量，提高评估效率和准确性。

不难看出，Agent主要的目的是用于创建个性化、自动化、智能化的人工智能代理，从而提高办事效率并且减少繁琐的工作。

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在去年十一月份的OpenAI开发者大会上，OpenAI官方宣布了GPTs，也就是用户可以创建专属于自己的GPT智能体，无需输入代码，或者只需要低代码，即可生成一个人工智能管家，用以帮助你解决生活上的琐事。

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针对化、个性化、高效化、区别化是类似GPTs智能体的主要特点，它将主动权和创造权力全部交给了消费者自己；商人的头脑往往是极度清晰和高速运转的——这样做的目的既可以减小开发者的开发成本，同时还能降低由于自主开发带来的某些消费者评论弊端——好似自助餐或者火锅，你可以自制属于你自己的那道菜，但至于菜好不好吃就是你自己的事了，提供食材的人只需要负食品品质好坏与否的责任了。

如此看来，Agent的发展前景确实广阔并且丰富；随着AI的发展，减少低效工作是必要并且符合时代的，那么Agent就是必不可少的帮手。

那么再转过头来看我们的AI老朋友——Chat，语言大模型，它是否会逐渐淹没于时代的洪流，地位逐渐被Agent取代呢？

我们来看Chat目前的发展趋势和发展程度。

人工智能中的聊天技术（Chat AI）的发展历程和趋势如下：

Chat发展历程

早期聊天机器人（20世纪60年代-80年代）:
- ELIZA (1966): 由Joseph Weizenbaum开发的早期聊天机器人，模拟了一个Rogerian心理治疗师，通过模式匹配技术对用户输入进行简单回应。
- PARRY (1972): 模拟偏执型精神分裂症患者的聊天机器人，由Kenneth Colby开发，使用更多的规则和更复杂的状态机。
基于规则的聊天机器人（1980年代-2000年代初）:
- 这些机器人依赖于手工编写的规则和脚本，对特定类型的用户输入进行预定义响应。
- A.L.I.C.E (1995): 使用AIML（人工智能标记语言）编写的聊天机器人，通过大量的规则实现对话。
统计模型与机器学习（2000年代中期-2010年代初）:
- Watson (2011): IBM开发的用于Jeopardy!比赛的系统，结合了自然语言处理、信息检索和机器学习技术，标志着聊天机器人的一个重要里程碑。
神经网络和深度学习（2010年代中期-至今）:
- Seq2Seq (2014): 由Google提出的序列到序列模型，用于翻译任务，随后应用于对话生成。
- Transformers (2017): 由Vaswani等人提出的Transformer架构，大大提高了自然语言处理任务的性能，成为现代聊天机器人的基础。
- GPT系列 (2018-至今): OpenAI开发的生成式预训练变换器模型，包括GPT-2 (2019) 和 GPT-3 (2020)，具有生成高度连贯和逼真的文本的能力。
大规模语言模型（LLMs，2020年代）:
- ChatGPT (2022): 基于GPT-3.5和GPT-4的聊天机器人，广泛应用于各种对话场景。
- 其他竞争模型: 如Google的BERT和LaMDA，Meta的OPT等，也在推动聊天技术的发展。
未来语言模型（2025及以后）
- GPT4o、GPT5：主流的大语言模型，依旧能在日常生活中应付大部分的疑问和交流。
- 不断地自我迭代：相对于更具有多样性的Agent来说，或许Chat的主要发展途径就是不断地自我迭代，提高自己的精确度和高效程度
我们观察Chat的发展趋势和近期的情况，实际上也并没有停下开发的脚步，它也在同时高速进步着，在日常生活所担任的角色也并没有被轻易抹去。