🦸🏻#2: 您的AI Agent和智能工作流必备词汇宝典

社区文章 发布于2024年12月28日

引言

在我们的AI Agent系列第一部分中,我们深入探讨了与自主Agent开发高度相关的开放式特性。

虽然我们已经探讨了这一核心概念,但尚未解决围绕AI Agent的众多定义及其伴随的误解。有些人称它们为“bot”,另一些人称它们为“agent”,甚至还有更多的术语在使用。这可以吗?可以说是,也可以说不是。要真正理解AI Agent带来的关键变化,并有效沟通如何围绕它们构建系统,我们需要理解这些差异为何重要。将相似概念归类将有助于我们更自在地使用这些语言,澄清区别,并解决常见误解。将此视为您在复杂的AI Agent和工作流世界中导航的必备词汇宝典!

在今天的章节中

  • 核心代理概念
  • 什么是自主、智能和理性Agent?核心类型
  • 什么是任务型、智能、简单Agent和Bot?复杂程度不同
  • Agent交互与界面:人机交互
  • 具身Agent和数字Agent:在不同环境中操作
  • 高级和专业Agent(大部分仍在未来)
  • 这些高级Agent的路线图
  • 从Bot到高级Agent再到Agent工作流——范式转变
  • 结论

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核心Agent概念

术语“AI Agent”是核心概念——一个包罗万象的术语——它统一了AI系统中智能行为和功能的整个讨论。AI Agent的核心是自主性、感知、决策和行动的理念,这些理念根据Agent的复杂性和目的而以不同方式体现。为了有效地实现这些功能,AI Agent依赖于关键模块:剖析(Profiling),它分配角色以指导行为;记忆(Memory),允许Agent保留和重用信息;知识(Knowledge),使其能够从特定领域专业知识开始;推理/规划(Reasoning/Planning),用于分解任务和协调步骤;以及行动(Actions),它整合外部工具以实现其目标。

这些组件(我们将在后续章节中详细阐述)构成了创建有能力和智能自主Agent的基石。这引出了自主Agent、智能Agent和理性Agent的概念。

什么是自主、智能和理性Agent?核心类型

自主Agent是指独立于人类监督运行的实体。它们持续感知环境,根据内部规则或学习经验做出决策,并采取行动以实现特定目标。这些Agent构成了AI Agent的广阔范畴,包括从简单的基于规则的系统到更高级的学习和适应性系统。

关键词

  • 环境: Agent运行的空间,例如物理世界(用于机器人和无人机)或数字空间(用于交易算法和游戏AI Agent)。
  • 策略: 指导Agent决策的内部规则或学习行为。
  • 奖励: Agent收到的反馈(正面或负面),用于指导其未来的行动。

智能Agent是自主Agent的专业子集。它们通过将学习适应融入决策过程来区分自身,使其能够随着时间的推移提高性能。智能Agent利用数据来优化其行动,使其能够解决需要超越僵硬的、基于规则的方法的新颖或复杂问题。

理性Agent通过旨在最大化效用来进一步推进决策——根据可用信息做出旨在实现最佳结果的决策。这些Agent不仅仅是自主或智能的;它们专注于在给定环境中优化其决策,通常是在不确定条件下。理性Agent经常用于模拟、经济模型或需要持续优化决策的关键场景。

误解:虽然所有智能Agent都是自主的,但并非所有自主Agent都是智能的。 有些Agent是基于预定义、僵硬的规则运行的,没有学习或适应能力。同样,并非所有智能Agent都是理性的——Agent可能会学习和适应,但由于信息不完善或计算限制,仍然无法做出最优化决策。理性Agent努力在其知识和能力的限制内做出最佳决策。

什么是任务型、智能、简单Agent和Bot?复杂程度不同

这些类别代表了自主Agent的不同表现形式。简单Agent和任务型Agent在预定义范围内行动,而智能Agent则具有有限的适应性,使其在功能上更接近智能Agent。

  • 任务型Agent专注于高效完成特定任务。它们遵循严格的编程,通常用于自动化例行流程,如日程安排、客户支持或工作流自动化。这些Agent不需要在其核心功能之外进行大量的学习或适应。
  • Bot是一种任务型Agent,旨在根据预定义规则执行重复性任务。它们通常用于客户服务、社交媒体管理和自动化。虽然Bot是自主的,但它们通常不会学习或适应超出其初始编程,这限制了它们与更高级AI Agent相比的灵活性。
  • 智能Agent与任务型Agent相似,但它们在需要适应性和学习的动态环境中运行。例如,智能Agent可能会控制交通信号灯,根据模式进行调整以优化流量。智能Agent比任务型Agent更强大,因为它们可以根据环境反馈进行调整。
  • 简单Agent代表AI Agent最基本的形式。这些Agent遵循简单的规则,没有适应或学习的能力。例如,机器人吸尘器可能会根据固定指令进行导航。简单Agent对于简单的任务是有效的,但缺乏更动态环境所需的复杂性。

误解: 并非所有AI Agent都需要学习或适应。简单Agent和Bot在不要求复杂学习机制的情况下执行有用的任务,但它们缺乏更高级Agent的灵活性和自主性。

此外,AI Agent和Bot经常被互换使用,但这具有误导性。虽然两者都可以自主操作,但Bot通常仅限于基于规则的重复性任务。AI Agent包含更多内容。Bot是一种AI Agent,但并非所有AI Agent都是Bot。

Agent交互与界面:人机交互

一些AI Agent专门设计用于与人类互动,增强人类能力或管理虚拟环境中的任务。

AI助手、Copilot和AI角色

  • AI助手,如Siri、Alexa或Google Assistant,是多功能任务型Agent,旨在帮助用户完成设置提醒或提供信息等任务。它们通过语音或文本进行交互,简化日常工作流程。
  • Copilot是专门设计用于通过协助特定任务来增强人类能力的Agent。例如,GitHub Copilot通过建议代码片段来帮助开发人员,使其比通用助手更具专业性。AI助手可以执行广泛的任务,而Copilot则专注于增强特定工作流。
  • AI角色在与人类互动时扮演特定的身份或角色。这些Agent模仿人类特征,以创建更具吸引力或更具亲和力的互动,例如客户服务中使用的具有独特个性的虚拟助手。

误解: AI助手和Copilot经常被视为相同,但Copilot往往更专注于特定领域,而助手则更广泛和通用。

具身Agent和数字Agent:在不同环境中操作

  • 具身Agent是具有物理形式的AI Agent,例如机器人或无人机。这些Agent通过感知和作用于周围环境与物理世界互动。示例包括制造业中的机械臂或自主配送无人机。

  • 数字Agent仅存在于虚拟环境中,执行客户服务、数字内容审核或管理在线系统等任务。与具身Agent不同,它们没有物理存在,但同样能够影响其数字环境。

关键词

  • 自主性:具身Agent通常以高度自主性运行,使用传感器和执行器与物理世界交互。
  • 感知:具身Agent和数字Agent都使用传感器(物理或数字)从其环境中收集数据。

误解:Agent的复杂程度更多地取决于其任务要求,而非其形式(物理或数字)。

高级和专业Agent(大部分仍在未来)

一些Agent被设计得更具多功能性,能够跨各种环境运行或自我复制以解决分布式问题。

  • 多框架Agent旨在跨多个平台或环境运行,与不同系统无缝集成。这种多功能性使它们在企业环境中尤其有价值,因为工作流涉及各种技术。
  • 自复制Agent是理论上的Agent,能够创建自身的副本。这些Agent可用于去中心化网络中,以在节点之间复制,解决大规模分布式问题。
  • 多态Agent可以根据遇到的任务或环境改变其形式或功能。例如,一个Agent可能会根据用户需求从数据处理助手转变为项目管理工具。这种适应性使其具有高度灵活性。

这些高级Agent的路线图

  • 简单Agent - 目前(2024年);
  • 智能Agent - 3到6个月(2025年初);
  • 多框架Agent - 6到9个月(2025年第二季度-第三季度);
  • 自复制Agent - 1年(2025年底);
  • 多态Agent - 18个月到2年(2026年)。

这些Agent及其路线图是由EY全球AI负责人、AI和数据系列书籍作者John Thompson在我们讨论AI Agent系列时提出的。

从Bot到高级Agent再到Agent工作流

许多人仍然在孤立地讨论构建Bot或Agent,但鉴于AI的当前进展,很明显需要一种更系统的方法:构建Agent工作流。与其只关注处理单一任务的单个Agent,不如考虑这些Agent如何协同工作,自主管理更广泛的流程,这会更具成效。

高级和专业Agent,例如多框架Agent或理论上的自复制Agent,是这些工作流的构建模块。但它们只是大局中的一部分。Agent工作流的真正潜力在于如何集成和协调这些Agent,以在动态环境中管理复杂的任务。

虽然我们仍处于早期阶段,但当前的进展——例如能够适应或跨系统复制的Agent——为未来的发展提供了有希望的道路。这些进展正在为更全面的工作流铺平道路,其中AI Agent可以更独立地运行并处理日益复杂的挑战。现在更多的是关于创建互联系统,充分利用AI不断增长的能力,而不仅仅是孤立的Bot。

结论

通过将这些术语组织成逻辑组并澄清其含义,本集提供了对不同AI Agent如何运作以及它们之间区别的更清晰理解。随着AI的不断发展,理解AI Agent的完整范围——从简单的Bot到高级智能系统——变得越来越重要。对这些类别的清晰定义将使我们能够创建更智能、更互联的系统,实现无缝协作。从独立Agent到协作的、Agent驱动的工作流的转变标志着我们AI方法论上的重大飞跃。随着多框架多态Agent的出现,拥抱这些创新将为各个行业和生活领域带来激动人心的可能性。如果您正在构建智能工作流——敬请关注下一集!


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