在人工智能的迅速发展中，ReAct Agent作为一项前沿技术，受到越来越多的关注。本文结合ReAct Agent 提出者的访谈内容，探讨ReAct Agent的研究背景、技术挑战、未来展望，以及它与大模型的紧密联系，分析其科研成果与商业化落地的可能性，供读者参考。
ReAct Agent 的研究背景与动机
姚顺雨，ReAct Agent的提出者，其研究动机源于两个核心理念。首先，随着GPT-3等大模型的崛起，人工智能展现出了超越语言处理的潜能，包括常识推理和动作输出。这促使姚顺雨思考开发具备通用能力的Agent，以应对更广泛的问题解决需求。其次，他意识到尽管大模型在游戏等环境中表现出色，但它们通常依赖于奖励机制进行强化学习。相比之下，人类能够在没有先验经验的情况下解决新问题，这一点激发了他探索使用语言模型同时产生推理和行为的潜力。
Agent 技术发展与未来展望
展望未来，Agent技术的发展可能会超越语言模态，探索以其他模态为backbone的Agent。然而，语言作为内部推理的backbone，其核心地位不可动摇。此外，与Agent交互的外部环境是否应使用相同的表征，是一个值得探讨的问题。尽管底层操作可能因环境而异，但高层规划决策通常需要使用语言作为统一的表征。
Agent为什么能够在大模型的能力上产生更好的推理和决策能力？
大模型的泛化能力：大模型通过在互联网上大量的文本数据进行预训练，学习到了丰富的知识和多样的推理模式。这种泛化能力使得Agent能够处理各种未曾直接训练过的问题。
先验知识的积累：大模型在预训练过程中接触到了广泛的环境描述、问题解决方法和动作执行策略，这些先验知识为Agent提供了处理各类问题的基础。
多任务学习能力：大模型通常设计为多任务学习模型，能够同时处理多种不同的任务。这种能力使得Agent在面对需要多步骤或多领域知识的问题时，能够更加灵活地进行推理和决策。
上下文理解能力：大模型能够理解和记忆对话或文本中的上下文信息，使得Agent能够在进行推理时考虑到问题的背景和环境因素，做出更加合理的决策。
交互式学习和反馈：Agent可以通过与环境的交互获得反馈，学习哪些行为是有效的，哪些需要改进。这种能力使得Agent能够通过实践学习并优化其决策过程。
模块化和层次化设计：Agent的设计通常采用模块化和层次化的架构，这使得它能够将复杂问题分解为更小的、可管理的子问题，逐层进行推理和决策。
Agent 的技术挑战
Agent技术面临的挑战主要包括两个方面。首先，Agent能力的不稳定性主要源于任务定义的不清晰和缺乏作为Agent的数据。为了改进这一点，研究者提出了使用Agent自身产生数据，形成数据飞轮的解决方案。其次，Agent微调与其他类型的微调存在显著区别。Agent微调不仅考虑任务本身，还需考虑不同解决方案的策略，这使得Agent能够更好地适应不同难度的任务。
Agent 微调和其他类型的微调有哪些区别？
传统微调只有一个维度，就是各种任务。而 Agent
微调有两个维度，其一是任务，其二是各类解决方案，一个问题可以有多种解决方案。通过微调，Agent
可以涌现出一些分层次确定方案的能力，对不同难度的任务采取不同类型的策略。
Agent 编程与应用场景
Agent编程与人类编程环境存在显著差异。Agent需要实时反馈来优化代码，而人类编程则依赖于代码运行的结果。此外，Agent能够一次性处理大量信息，而人类则需要逐步筛选。良好的任务定义应包含自包含的上下文和清晰的评估指标。确保Agent稳定性和准确率的方法包括技术层面的创新和商业层面的策略。
Agent 如何确保稳定性和准确率？
Agent 任务分为两类，一类主要关注可靠性，另一类主要关注探索能力。
第一类任务会有业务层面的指标，完成任务时需要解决一个个案例，案例增多，出错的数量也会增加。
第二类任务则是要尝试很多案例，从中找到能成功的那一个，案例多了成功概率就会增加。
客服领域更重视可靠性，为了提升可靠性，一方面需要技术层面的创新，让 Agent变得更可控；另一方面也需要商业层面来做一些工作，例如如何选择客户、场景；如何通过数据飞轮处理数据问题等。这不是纯技术的问题，各方面都需要探索和思考。
Agent 交互的外部环境应该使用同样的表征吗？
任何环境总体上可以分成两部分，一部分 Agent
需要做底层操作，比如切菜、翻炒等具体动作；还有一些需要做高层的规划，比如根据食谱安排做菜步骤。不同环境的高层规划决策是相通的，需要使用语言作为同一种表征，并且语言
Agent 会屏蔽掉很多底层操作的复杂性，将很多繁琐的细节动作抽象简化。
Agent 与大模型的关系
语言Agent与大模型的关系是相辅相成的。随着大模型能力的持续增长，Agent的需求并不会消失，而是会随着模型的发展而不断演化。Agent本质上包括大模型本身和调用大模型的代码，这两者共同推动了人工智能技术的进步。
Agent 科研与商业落地区别
现在的 Agent 可以分为两类，第一类是可以直接落地解决商业问题的，第二类是探索能力边界的，就像编程、机器人、游戏或人类模拟这些方向都很有趣。科研领域的成果和思想为Agent技术的发展提供了丰富的土壤。例如，ACI（Agent Computer Interface）的研究为设计人与计算机的交互界面提供了新的思路。全球范围内，有趣的Agent应用不断涌现，如编程Agent和客户服务Agent，它们在商业领域展现出了巨大的潜力。
好的研究项目需要一个简单清晰的想法，而创业则要解决一个个实际问题。
最重要的是让方案跑起来，给客户做出来有用的东西。
研究和创业相通的点在于都要思考你的客户是谁，如何为他们产生价值。
从研究员到开发者再到商业落地，认知层面的转变是必不可少的。研究者需要将简单清晰的想法转化为解决实际问题的具体方案，同时考虑客户的需求和价值创造。
结论
ReAct Agent作为人工智能领域的一项创新技术，其发展不仅依赖于理论研究的深入，更需要实际应用场景的探索和验证。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，ReAct Agent有望在未来的人工智能领域扮演更加重要的角色，为人类社会带来更多的便利和创新。
