随着大型模型在各行各业的广泛应用,基于大型模型的人工智能体(AI Agent)迎来了快速发展的阶段。研究AI Agent是人类不断接近人工通用智能(AGI)的探索之一。知名AI Agent项目AutoGPT已经在GitHub的星星数已经达到 140,000 颗,进一步反映了用户对于AI Agents 项目的广泛兴趣和支持。 随着AI Agent变得越来越易用和高效,"Agent+"的产品越来越多,未来AI Agent有望成为AI应用层的基本架构,涵盖toC和toB产品等不同领域。LLM是Agent能力的增效器,交互协作程度是Agent能力的扩展器当下大模型的参数量提升AI Agent的理解力和泛化能力,使其能更好地处理多种任务和上下文信息。这增强了AI代理的自然语言处理能力,从而 提供更个性化、连贯的交互体验,是当下Agent的构建关键。AI Agent将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化,成为垂直应用的超级入口AIGC将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互将替代很多传统的图形界面交互,形成LUI+GUI的混合形态,未来, 诸如硬件入口、汽车入口等,手机制造商可能都会做Agent store;AI Agent形态可以对既有软件进行智能化改造与升级,以API 的形式增加重要环节的可交互性和认知能力;也可以对软件的应用架构和模式进行 全新重构。业务流程和个人交互方式的改变对用户体验影响巨大,可快速调取超级应用承载的海量复杂功能,形成组合式输出。典型场景分析-多智能体(Multi-Agent)实现模拟人类工作流程模拟人类工作流程:可以模拟人类的分工协作方式,将各种任务的标准操作流程编码为AI Agent的“规范手册”,使得AI Agent性能大增。 * 专业化角色分配:不同的AI Agent可以被赋予不同的角色和职责,使得每个AI Agent都能够专注于其领域内的具体任务,从而提升整体系统的效率和输出质量。 * 提高决策和执行的效率:通过角色专业化,复杂的任务被分解为更小、更具体的子任务,AI Agent可以并行处理这些任务,提高了任务执行的速度和质量。 * 增强任务理解和推理能力:过角色扮演和通信拓扑的设定,增强了任务理解和推理决策能力,尤其是在需要多步骤逻辑推理的复杂任务中。 * 结构化输出和通信:采用结构化的输出和通信协议,提高了信息的清晰度和完整性,减少了信息在传递过程中的丢失和歧义。 * 可执行反馈和自我优化:具备根据环境反馈进行自我优化和主动更新的能力,这在软件开发等任务中尤为重要,可以自动进行代码质量的优化。 * 消息共享和发布-订阅机制:通过引入消息共享的发布-订阅机制,AI Agent可以更高效地交换信息,避免了无效重复和无限循环的问题,同时提升了通信效率。 * 解决复杂任务:可以将复杂任务分解为由不同角色执行的子任务,并让不同的AI Agent完成不同的子任务,这种协作方式对于编写软件等复杂任务非常有效。 * 提高创造力和适应性:通过AI Agent之间的互动和协作,能够产生新的创意和解决方案,提高了系统对新情况的适应性。

AI Agent领域成为实现AI价值的重要赛场,不同类型企业各显身手中国当下的AI Agent市场已经迎来丰富的参与者,包括互联网大厂类、生成AI类、企服SaaS类、创业类、3C类等多类型企业,这些企业依据自身 技术或行业know-how迅速切入市场,通过先手占据更好的生态占位;并且越来越多的企业正在进行产品打磨与场景探索。随着这些先行者的商业价值逐步展现,中国的AI Agent的多样性将进一步丰富,企业数量将迎来爆发。AI Agent的发展基础:数据与算法持续增长全球数据量未来5年将持续增长,2022年,全球数据规模已达到103ZB,中国数据规模达到23.9ZB;预计2027年,全球数据规模可达到284.3ZB, 2022-2027的复合增长率可达到22%,而中国数据量规模则可达到76.6ZB,2022-2027的复合增长率为26%,超过全球增长速度。国产大模型自2023年7月开始进行密集发布,并且涉及金融、法律、教育、医疗、娱乐等多个垂直细分领域。AI Agent的探索机会:生成式AI技术推动了人工智能的场景应用价值发展生成式AI的出现对所有行业的生产模式均进行了颠覆,并且从内容生成到流程再造,可实现多个行业的成本降低及价值再造,其中蕴含了大量的 机会,而AI Agent作为商业落地的第一站,将在多个垂直领域发挥作用。

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