大模型驱动的AI智能体革命
近期，AI智能体（AI Agents）的讨论热度急剧升温，这背后是大语言模型（如GPT-4）的崛起，它们被视作构建智能体的基石。大模型的潜力因AI Agents的出现而得以扩展，从电商文案创作到程序设计，再到解决通用问题，它们展现出无尽的可能性。在Product Hunt平台上，超过百个AI Agents项目展示了人工智能在各个领域的创新应用和深度发展。
定义与理解
AI智能体是具备感知环境、决策与执行能力的智能实体，它们展现出自主性和自适应性，凭借AI赋予的技能，能够独立完成任务，并在执行过程中自我优化。它们与传统AI的区别在于，AI Agent能够独立思考，运用工具去达成目标，而非仅依赖预设指令。
智能体的进化历程
早在1983年，马文·明斯基在《心智社会》中首次提出智能体概念，他强调了智能体间的互动和协作对于智能提升的重要性。早期的智能体，如CAMEL，受到了明斯基理论的启发，从符号处理的初级阶段发展到多智能体系统的深入研究，如互联网智能体的自我学习能力。
随着时间推移，定义不断细化，智能体需能与环境互动，通过反馈调整策略。AlphaGo等强化学习模型的突破，标志着智能体技术的飞跃，如今的大语言模型智能体则通过自然语言交互，具备规划、记忆等高级功能，如AutoGPT和BabyAGI的单体行动，以及CAMEL等多智能体的合作模式。
大模型与AI Agent的融合
大模型，如LLM，因其强大的文本处理能力而成为AI Agent的基石。AI Agent超越了被动的工具角色，拥有主动决策和执行任务的能力，它不仅回应用户的指令，还能根据目标自我规划并生成提示。这种差异体现在交互方式上：大模型依赖明确的提示，而AI Agent则能自我驱动。
AI Agent的核心特性
分类与应用
AI Agent分为自主智能体和生成智能体两大类。前者如Auto-GPT，提供高效的服务；后者如模拟环境中的交互实体，具备自我驱动和学习能力。例如，复旦大学FudanNLP团队的综述论文揭示了基于大模型的智能体研究的最新动态。