Agent与Chatbot的主要区别:
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Agent是一种技术解决方案,而Chatbot更像是一种产品形态。
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Agent能够观察环境、进行规划和输出,而Chatbot主要基于对话。
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Agent可以处理更复杂的任务,具有记忆和推理能力,而Chatbot功能相对简单。
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Agent不一定要模拟人类行为,可以是基于大语言模型的辅助工具。
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Agent可以使用工具和进行多步推理,而Chatbot主要依赖单轮对话。
Agent的主要研究方向包括:
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记忆:如何实现类似人类的短期和长期记忆。
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多步推理:是由Agent解决还是包含在大语言模型中。
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数据合成:如何获得足够丰富、真实的训练数据。
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通用能力:理解和执行大部分人类能力范围内的工作。
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心智模型:构建不同于大语言模型的推理能力。
未来可能出现的Foundation Agent:
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能理解大部分应用和执行人类能力范围内的工作。
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拥有不同于大语言模型的心智模型。
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能基于权重对现实世界任务进行推理。
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自带工具。
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可能是一个极其强大的多模态模型,而非复杂的Agent架构。
Agent技术发展面临的主要挑战是数据问题:
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现实世界极其复杂,缺乏像围棋那样的明确规则。
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需要大量高质量、复杂推理的样本数据。
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合成数据带来巨大成本,如何平衡数据量与成本是一个难题。
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需要探索更好的数据获取和利用方式,如让Agent在模拟器中自主学习。