AIAgent：连接LLM与AGI的桥梁

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2023-11-29 12:02:24

AIAgent：连接LLM与AGI的桥梁

AIAgent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力，也可以称为“智能体”或“智能业务助理”。在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。

大语言模型（LLM，LargelanguageModel）的浪潮推动了AIAgent相关研究快速发展，AIAgent是当前通往AGI的主要探索路线。LLM擅长处理和生成文本，可回答问题、写文章、生成创意内容、帮助编程等。但LLM是一个被动的工具，仅在有输入时才会产生输出。LLM与人类之间的交互是基于prompt实现的，用户prompt是否清晰明确会影响大模型回答的效果。

AIAgent则提供了更广泛的功能，仅需给定一个目标，就能够针对目标独立思考并做出行动，它会根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，为自己创建prompt以实现目标。可以说，AIAgent是真正释放LLM潜能的关键，是连接LLM与AGI的桥梁，为LLM核心提供强大的行动能力。

AIAgent的关键属性

AIAgent有四点关键属性，即独立性、反应性、主动性以及社交能力，而LLM作为AIAgent的大脑具有极高的适配度。

独立性（Autonomy）指AIAgent不仅具备按照人类的明确指令完成任务的能力，还对其行动和内部状态拥有一定程度的控制，表现出独立发起和执行行动的能力。
反应性（Reactivity）指其对环境中的即时变化和刺激做出快速反应的能力。
主动性（Pro-activeness）是其能积极主动地采取以目标为导向的行动，AIAgent可以在行动中进行推理、制定计划和采取主动措施，以实现特定目标或应对环境变化。
社交能力（SocialAbility）则是AIAgent可通过某种交流语言与其他Agent（包括人类）进行交互，如理解或生成文字的能力。

AIAgent的能力可以定义为“大模型+记忆+主动规划+函数调用”，基于LLM的AIAgent由三个部分组成，分别是感知端（Perception）、控制端（Brain）和行动端（Action）。控制端处于核心地位，大脑模块承担记忆、思考以及决策制定等基础工作，感知模块则负责接受和处理来自外部环境的多样化信息，如声音、文字、图像、位置等，最后，行动模块通过生成文本、API调用、使用工具等方式来执行任务以及改变环境。

AIAgent的应用场景

AIAgent的应用场景非常广泛，包括但不限于：

智能客服：AIAgent可以根据用户的问题和需求，提供智能问答、自动回复等服务。
智能助手：AIAgent可以帮助用户完成各种工作任务，如日程安排、文件处理、数据分析等。
智能生产：AIAgent可以通过感知和控制，实现自动化生产和物流管理等。
智能家居：AIAgent可以控制家居设备，如智能灯、智能门锁、智能窗帘等。
智能医疗：AIAgent可以根据病情和病历，提供个性化的医疗服务和建议。

AIAgent这一概念提出时间仍较短，公司融资事件数量较少，自2021年起，融资事件数量有所增加，但总融资金额仍较少。2023年随着ChatGPT的兴起以及ChatGPTTurbo的发布，AIAgent在众多AI项目中脱颖而出，一举成为了包括OpenAI在内行业中期望值最高的项目。截至目前2023年AIAgent赛道发生融资事件13起，总融资金额约735亿人民币，公司融资均值为56.54亿人民币。

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