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自主AI代理:未來的生產力引擎

譯文 精選
人工智能
文章介紹了自主AI代理的概念,AI代理由AI驅動,能夠自我創建、優先處理和完成任務。自主AI代理可以執行任何數量的任務,包括內容創建、個人助手、個人財務管理、研究和數據分析等。

譯者 | 崔皓

審校 | 重樓

摘要

文章介紹了自主AI代理的概念,AI代理由AI驅動,能夠自我創建、優先處理和完成任務。自主AI代理可以執行任何數量的任務,包括內容創建、個人助手、個人財務管理、研究和數據分析等。文章強調了知識、記憶和學習在構建成功的自主AI代理中的重要性,并解釋了其決策制定過程。此外,文章還討論了自主AI代理的重要性,它們可以提高生產力,減少員工的繁瑣任務工作量,并可能導致勞動力成本的削減和生產力的提升。

開篇

開門見山的說,人工智能就是利用計算機,通過使用數據、機器學習讓人類具備完成各項工作的能力。人類可以通過AI來創建內容、回答問題以及生成逼真的藝術作品。

無論如何針對上述任務而已,人類都需要指導AI告訴它如何執行任務,從而得到結果。如果人類并不想提供任何指令,仍舊希望AI系統通過自己思考的方式完成任務,可能嗎?

答案是肯定的,那就是今天要提到的“自主AI代理”。

什么是自主AI代理?

自主代理由AI驅動,當給定目標時,它們可以自己創建、處理以及完成任務。這是通過自我指導指令實現的,這些指令通過循環運行的方式,從而在每次迭代時產生行動。

你可以使用自主AI代理來管理你的社交媒體賬戶,創建工作待辦事項清單,甚至寫一本書。這些能力是目前最熱門的話題,人們想了解更多關于AI自主代理的信息。由于其快速的發展,我們也對相關產品抱有更大的期望。

聽起來瘋狂吧?但只需給出一個目標,自主AI代理就可以為你做剩下的事情。它就像另一個員工、隊友甚至朋友。

目前,已經有一些自主AI代理問世了,比如AutoGPT和BabyAGI。

這是人工通用智能(AGI)的開始嗎,當一個計算機程序可以以與人類相同的能力執行任何智能任務?

【編者:AutoGPT是一款實驗性的、開源的Python應用,它利用GPT-4獨立完成任務,可以進行自我提示,實現最少的人工干預。例如,你可以告訴AutoGPT你希望達到的最終目標,然后應用程序將自我生成完成任務所需的每個提示。AutoGPT具有互聯網訪問權限,長期和短期記憶管理,GPT-4文本生成以及使用GPT-3.5進行文件存儲和總結。你可以向AutoGPT詢問任何可以向ChatGPT詢問的問題,如調試代碼,寫郵件等,但你可以要求AutoGPT完成更高級的任務,并使用更少的提示。

BabyAGI是由Yohei Nakajima開發的一種自主人工智能代理,該代理設計用于根據給定的目標生成和執行任務。BabyAGI可以看作是數字項目經理,它通過創建任務列表,優先級和執行任務來實現特定的目標,同時還能適應變化并進行必要的調整以確保達到目標。BabyAGI有能力通過反復試驗和錯誤來學習反饋,做出類似人類的認知決策。使用BabyAGI可以節省你的時間,讓你專注于更高價值的任務,如決策和創意項目。BabyAGI的一個關鍵特性是重新設定優先級,確保BabyAGI總是以最有效的方式朝著目標前進?!?/span>

自主AI代理能做什么?

只要給定目標,自主AI代理就可以完成任何任務,例如:

  • 內容創建
  • 個人助手
  • 個人財務管理
  • 研究和數據分析
  • 訪問大型語言模型(LLM)工具,如GPT
  • 訪問網絡

自主AI代理如何工作?

自主AI代理的受歡迎程度逐漸升溫,越來越多的人希望更加深入地了解AI代理的框架。那么,成功的自主AI代理需要哪些主要元素呢?

  • 知識:AI系統的知識庫非常重要。他們不僅需要把最權威的知識作為訓練數據,還要從各種不同的渠道收集和解釋數據。
  • 記憶: 就像人類一樣,擁有資源并且對其進行了解,然后就需要記住它們。自主AI代理不僅需要學習新數據力,還需要回憶過去的經驗。
  • 學習: 所以你有知識和記憶,但你真的在學習你需要學習的東西嗎?

自主AI代理使用諸如強化學習的技術 - 一種關于訓練模型,它會產生一系列決策的機器學習,以最大化累積獎勵的方式進行學習。使用強化學習允許模型通過提供反饋,優化策略,并通過試錯產生成功的輸出來改進。

另一種提高自主AI代理學習能力的方式就是:與其他系統以及用戶進行交流,從而進行信息交換和任務協作。也可以通過提供知識資源來幫助自主AI代理在決策過程中增強學習過程,例如:瀏覽外部源,查詢數據庫等。

決策制定

當有良好的知識庫和記憶能力之后,自主AI代理會幫助你實現決策過程。對于自主AI代理,決策制定需要系統分析數據,遍歷過去的數據,對選項進行權衡,并選擇最適合用戶目標的行動。

另一個需要考慮的因素是,自主AI代理需要詳細的行動計劃,這個工作需要大量的規劃 - 這在執行決策過程之前就需要進行周密考慮。

為了更好地理解自主AI代理的框架,讓我們分解下面的圖片:

上面的系統圖像被分解成6個步驟,這些步驟在無限循環中運行:

1. 用戶提供一個目標/任務。

2.目標/任務進入任務隊列,并移動到“執行代理”,存儲在“記憶體”中。這里需要保證目標/任務存儲在記憶體中。

3. 目標/任務添加上下文(回憶過去的經驗和知識庫)之后,它被發送到“執行代理”,該代理將任務結果發送到“任務創建代理”。

4. 任務已經被創建并添加到“任務隊列”。

5. 任務然后必須通過“任務優先級代理”進行優先級排序。

6. 最后一步是代理在“任務優先級代理”階段清理任務列表。

為什么自主代理重要?

幾個月前,ChatGPT有了新版本的發布,很多人開始使用它。很多企業也在試圖將其應用到業務中,并尋找將其整合到運營中的新方法。同時,開發者瘋狂地開發GPT的插件,也表明AI正在成為生態系統的重要組成部分。

對于一些人來說,這可能看起來好像是曇花一現。然而,科技世界正在接受大量的投資,并以飽滿的激情高速成長。日常生活中人工智能的發展和應用比我們想象的要快得多,而且離我們越來越近。

我們生活在一個快節奏的數字化環境中,自主AI代理有潛力提高不同行業的生產力和運營。這將使企業能夠高效發展,同時保持競爭力。

自主AI代理不像人類。他們不需要睡覺,午餐休息等。他們可以24/7工作以確保有效的生產,更快地拿到結果,并為員工減少繁瑣的工作。

公司將看到勞動成本的減少,有效生產力的提升。然而,我們也發現,自主AI代理的增加將在涉及重復性任務的行業中造成工作流失,比如制造業。

你會發現涉及創造性,高級問題解決和創新思維的工作需求有明顯增加。更需要數據分析,數據倫理和AI系統監控這樣的角色,這些角色的主要任務是監控基于AI的系統。

總結

自主AI代理是否會被企業和組織采用,這是大勢所趨,全面應用只是時間問題。

如果是你,你會做什么準備呢?

尋找創建其他人可以使用的自主代理?

還是雇傭自主代理以提高生產力和個人生活?

譯者介紹

崔皓,51CTO社區編輯,資深架構師,擁有18年的軟件開發和架構經驗,10年分布式架構經驗。

原文標題:Why You Need To Know About Autonomous AI Agents,作者:Nisha Arya


責任編輯:華軒 來源: 51CTO
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