Agent 與 Chatbot 的主要區別:
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Agent 是一種技術解決方案,而 Chatbot 更像是一種產品形態。
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Agent 能夠觀察環境、進行規劃和輸出,而 Chatbot 主要基於對話。
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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。
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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。
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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:
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記憶:如何實現類似人類的短期和長期記憶。
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多步推理:是由 Agent 解決還是包含在大語言模型中。
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數據合成:如何獲得足夠豐富、真實的訓練數據。
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通用能力:理解和執行大部分人類能力範圍內的工作。
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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:
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能理解大部分應用和執行人類能力範圍內的工作。
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擁有不同於大語言模型的心智模型。
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能基於權重對現實世界任務進行推理。
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自帶工具。
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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:
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現實世界極其複雜,缺乏像圍棋那樣的明確規則。
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需要大量高質量、複雜推理的樣本數據。
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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。
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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。