AI助手還是聊天機器人?辨別真偽的關鍵討論

文章深入探究了Agent的多個關鍵方面,包括其定義、面臨的技術挑戰、數據合成方法、智力評估手段,以及實際應用場景。

Agent 與 Chatbot 的主要區別:

  1. Agent 是一種技術解決方案,而 Chatbot 更像是一種產品形態。

  2. Agent 能夠觀察環境、進行規劃和輸出,而 Chatbot 主要基於對話。

  3. Agent 可以處理更複雜的任務,具有記憶和推理能力,而 Chatbot 功能相對簡單。

  4. Agent 不一定要模擬人類行為,可以是基於大語言模型的輔助工具。

  5. Agent 可以使用工具和進行多步推理,而 Chatbot 主要依賴單輪對話。

Agent 的主要研究方向包括:

  1. 記憶:如何實現類似人類的短期和長期記憶。

  2. 多步推理:是由 Agent 解決還是包含在大語言模型中。

  3. 數據合成:如何獲得足夠豐富、真實的訓練數據。

  4. 通用能力:理解和執行大部分人類能力範圍內的工作。

  5. 心智模型:構建不同於大語言模型的推理能力。

未來可能出現的 Foundation Agent:

  1. 能理解大部分應用和執行人類能力範圍內的工作。

  2. 擁有不同於大語言模型的心智模型。

  3. 能基於權重對現實世界任務進行推理。

  4. 自帶工具。

  5. 可能是一個極其強大的多模態模型,而非複雜的 Agent 架構。

Agent 技術發展面臨的主要挑戰是數據問題:

  1. 現實世界極其複雜,缺乏像圍棋那樣的明確規則。

  2. 需要大量高質量、複雜推理的樣本數據。

  3. 合成數據帶來巨大成本,如何平衡數據量與成本是一個難題。

  4. 需要探索更好的數據獲取和利用方式,如讓 Agent 在模擬器中自主學習。

https://www.infoq.cn/video/ev3E7P0dTAGAAwMbVgxQ