人工智能五大时代：大语言模型不是终点，AI Agents才是未来？

原创 架构师带你玩转AI 架构师带你玩转AI 2023-12-14 20:12 发表于湖北

• 2023.4，以AutoGPT为代表，Autonomous Agent的热度迅速攀升。AutoGPT成为GitHub历史上Star数增长最快的项目，达到了154K。与此同时，多Agent框架也相继发布，相对于单一Agent框架，它们能够更好地解决复杂问题。目前比较热门的多Agent框架包括Camel（4月发布，3.4k Star）、MetaGPT（8月发布，29.7k Star）和AutoGen（9月发布，微软团队，13.6k Star）。

• 2023.6，OpenAI应用研究主管Lilian Weng发布博文《LLM Powered Autonomous Agents》，进一步推动了Autonomous Agent的热度。Lilian提出，Agent是由大语言模型、记忆、规划技能和工具使用共同构成的。

• 2023.11.6，OpenAI DevDay，推出其官方Agent开发框架Assistant API，赋能开发者更加高效方便地基于GPT模型进行的Agent开发。

时代特征：

• 早期的AI主要依赖专家知识和经验进行决策。

• 这些系统基于预设的规则和逻辑进行操作。

关键技术：

• 专家系统：利用领域专家的知识进行决策。

• 决策树：一种直观的决策模型，易于理解和解释

应用场景：

• 工业自动化：控制生产流程，提高效率。

• 医疗诊断：基于规则的疾病初步诊断。

经典案例：MYCIN，一款用于血液疾病诊断的专家系统。

时代特征：

• 开始利用数据自动提取特征，减少对人工的依赖。

• 机器学习技术开始崭露头角。

关键技术：

• 支持向量机（SVM）：基于数据的分类和回归方法。

• K-均值聚类：无监督学习的代表方法。

应用场景：

• 图像识别：如人脸识别、物体检测。

• 垃圾邮件过滤：基于内容的邮件分类。

经典案例：MNIST手写数字识别，使用SVM进行手写数字的分类。

时代特征：

• 利用深层神经网络处理复杂任务。

• 大量的数据和计算资源驱动。

关键技术：

• 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理。

• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如文本和自然语言。

• 长短期记忆网络（LSTM）：解决RNN的梯度消失问题，使得RNN能够更好地处理长序列数据。

应用场景：

• 自动驾驶：识别路况、车辆和行人。

• 推荐系统：基于用户行为的个性化推荐。

• 语音识别和合成：实现语音助手等功能

经典案例：AlphaGo，击败围棋世界冠军的深度学习模型。

时代特征：

• 数据规模的不断增大成为模型性能的关键。

• 模型规模和参数数量成为衡量模型性能的重要指标。

关键技术：

• Transformer架构：为语言模型提供了强大的基础，支持大规模并行计算。

• 注意力机制：使模型能够关注输入的重要部分，提高模型的效率和准确性。

• 预训练和微调：通过大规模的预训练数据集，使模型具备对多种任务的泛化能力。

应用场景：

• 自然语言生成：利用大语言模型生成流畅、自然的文本内容。

• 文本摘要：为长文本内容提供简洁、准确的摘要。

• 情感分析：识别和分析文本中的情感倾向。

• 问答系统：回答用户关于各种主题的问题，提供准确、全面的答案。

经典案例：ChatGPT，能够生成流畅、自然的对话文本，广泛应用于智能客服、聊天机器人和教育等领域。

时代特征：

• AI开始处理更复杂、更具挑战性的任务，强调多智能体的协作与竞争。

• 自我改进和持续学习能力成为关键，AI系统能够适应和学习各种复杂环境。

关键技术：

• 强化学习：使AI Agent能够在与环境互动中学习并优化其行为策略。

• 多智能体系统：支持多个AI Agent之间的协同合作和竞争，共同解决复杂任务。

• 自我改进和持续学习：AI Agent能够通过经验积累和自我调整，不断提高其任务处理能力。

应用场景：

• 自动驾驶：AI Agent在复杂交通环境中进行导航和决策，确保行车安全。

• 电子游戏：AI Agent作为智能对手或队友，在复杂游戏环境中与人类玩家互动。

• 智能家居：多个AI Agent协同工作，实现智能家居设备的智能化控制和优化。

经典案例：OpenAI Five，在Dota2比赛中战胜人类顶级战队的AI团队，体现了多智能体系统在解决复杂任务中的协同合作能力。