生成式AI的发展方向，应当是Chat还是Agent？

现在看，应该是Agent。

前一段时间，比尔.盖茨在他的博客上发表了：《AI is about to completely change how you use computers》比尔·盖茨在这篇文章中探讨了AI Agent对我们未来生活的巨大影响。他谈到了AI Agent在医疗保健、教育、生产力、娱乐和购物等领域的作用。这些Agent将为人们提供更个性化的服务，帮助解决各种问题并提供支持，从辅助医生和教师工作到处理日常任务，甚至影响我们与朋友和家人的互动方式。AI Agent正在以各种方式迅速进入我们的生活，将在未来几年内彻底改变我们的生活方式。

1 什么是AI Agent (LLM Agent)

1.1 AI Agent 的定义

AI Agent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。

1.2 AI Agent 的主要组成部分：

在LLM赋能的自主agent系统中(LLM Agent)，LLM充当agent大脑的角色，并与若干关键组件协作 。

规划（planning）

• 子目标分解：agent将大任务拆分为更小的可管理的子目标，使得可以有效处理复杂任务。
• 反思与完善：agent对历史动作可以自我批评和自我反思，从错误中学习并在后续步骤里完善，从而改善最终结果的质量。

记忆（Memory）

• 短期记忆：上下文学习即是利用模型的短期记忆学习
• 长期记忆：为agent提供保留和召回长期信息的能力，通常利用外部向量存储和检索实现

工具使用（tool use）

• 对模型权重丢失的信息，agent学习调用外部API获取额外信息，包括当前信息、代码执行能力、专有信息源的访问等等

行动（Action）

• 行动模块是智能体实际执行决定或响应的部分。面对不同的任务，智能体系统有一个完整的行动策略集，在决策时可以选择需要执行的行动，比如广为熟知的记忆检索、推理、学习、编程等。

2 AI Agent的意义

2.1 人机协同模式

基于大模型的Agent不仅可以让每个人都有增强能力的专属智能助理，还将改变人机协同的模式，带来更为广泛的人机融合。生成式AI的智能革命演化至今，从人机协同呈现了三种模式：

（1）嵌入（embedding）模式。用户通过与AI进行语言交流，使用提示词来设定目标，然后AI协助用户完成这些目标，比如普通用户向生成式AI输入提示词创作小说、音乐作品、3D内容等。在这种模式下，AI的作用相当于执行命令的工具，而人类担任决策者和指挥者的角色。

（2）副驾驶（Copilot）模式。在这种模式下，人类和AI更像是合作伙伴，共同参与到工作流程中，各自发挥作用。AI介入到工作流程中，从提供建议到协助完成流程的各个阶段。例如，在软件开发中，AI可以为程序员编写代码、检测错误或优化性能提供帮助。人类和AI在这个过程中共同工作，互补彼此的能力。AI更像是一个知识丰富的合作伙伴，而非单纯的工具。

实际上，2021年微软在GitHub首次引入了Copilot（副驾驶）的概念。GitHub Copilot是一个辅助开发人员编写代码的AI服务。2023年5月，微软在大模型的加持下，Copilot迎来全面升级，推出Dynamics 365 Copilot、Microsoft 365 Copilot和Power Platform Copilot等，并提出“Copilot是一种全新的工作方式”的理念。工作如此，生活也同样需要“Copilot”，“出门问问”创始人李志飞认为大模型的最好工作，是做人类的“Copilot”。

（3）智能体（Agent）模式。人类设定目标和提供必要的资源（例如计算能力），然后AI独立地承担大部分工作，最后人类监督进程以及评估最终结果。这种模式下，AI充分体现了智能体的互动性、自主性和适应性特征，接近于独立的行动者，而人类则更多地扮演监督者和评估者的角色。

从前文对智能体记忆、规划、行动和使用工具四个主要模块的功能分析来看，智能体模式相较于嵌入模式、副驾驶模式无疑更为高效，或将成为未来人机协同的主要模式。

基于Agent的人机协同模式，每个普通个体都有可能成为超级个体。超级个体是拥有自己的AI团队与自动化任务工作流，基于Agent与其他超级个体建立更为智能化与自动化的协作关系。现在业内不乏一人公司、超级个体的积极探索。

2.2 AI Agent与软件开发

AI Agent将使软件架构的范式从面向过程迁移到面向目标。现有的软件（包括APP）通过一系列预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法将流程固定下来，以满足软件运行结果符合用户的预期，即用户按照指令逻辑一步一步操作达成目标。这样一种面向过程的软件架构具有高可靠性、确定性。但是，这种面向目标的架构只能应用于垂直领域，而无法普遍应用到所有领域，因此标准化和定制化之间如何平衡也成为SaaS行业面对的难题之一。

AI Agent范式将原本由人类主导的功能开发，逐渐迁移为以AI为主要驱动力。以大模型为技术基础设施，Agent为核心产品形态，把传统软件预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法的任务层级演变成目标导向的智能体自主生成。这样一来，原本的架构只能解决有限范围的任务，未来的架构则可以解决无限域的任务。未来的软件生态，不仅是最上层与所有人交互的媒介是Agent，整个产业的发展，无论是底层技术，商业模式，中间组件，甚至是人们的生活习惯和行为都会围绕Agent来改变，这就是Agent-Centric时代的开启。

3 常见LLM Agent框架或者应用：

3.1 AutoGPT

可以说是LLM Agent的鼻祖了。Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动，将LLM“思想”连接在一起，以自主地实现您设置的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的最早示例之一，Auto-GPT突破了人工智能的极限，将AI进程推向了新高度 -- 自主人工智能。

https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

3.2 AutoGen

微软发布的AutoGen agent是可定制的、可对话的，并能以各种模式运行，这些模式采用 LLM、人类输入和工具的组合。使用 AutoGen，开发人员还可以灵活定义agent交互行为。自然语言和计算机代码都可用于为不同的应用编程灵活的对话模式。AutoGen 可作为一个通用框架，构建具有不同复杂性和 LLM 能力的各种应用。实证研究证明了该框架在许多样本应用中的有效性，应用领域包括数学、编码、问答、运筹学、在线决策、娱乐等。

https://github.com/microsoft/autogen