科技的真正突破不在于工具本身，而在于它改变了我们思考和创造的方式。
如今，AI 研究代理（Agents）正悄然引发一场知识研究的革命。经过数月的深入研究和在不同行业的实际应用，我们可以确信一件事：到 2025 年，这些工具将不仅仅是简单的辅助工具。它们将从根本上改变我们获取和应用知识的方式，无论是在营销领域还是科学探索中，都将带来前所未有的变革。这一切，才刚刚开始。
什么使人工智能研究代理与众不同？这是许多人在面对这一新兴技术时的疑问。传统的人工智能工具往往需要不断的人工干预，每一步都依赖明确的指令和控制。
然而，AI 研究代理却截然不同。正如经典名言所言：“人工智能的真正潜力在于它能够超越简单的任务执行，成为一个能够独立思考和适应的合作伙伴。”这些研究代理像一位杰出的研究助理，能够根据已获得的成果灵活调整行为，从而提高研究效率。
那么，这些代理究竟具备哪些独特之处呢？最根本的区别在于，它们不仅能处理大量知识，还能识别出人类可能忽视的模式，并以惊人的速度生成深刻的见解。
通过先进的检索增强生成（RAG）技术，AI 研究代理能够直接从可信的来源提取信息，同时确保高准确性。这种能力使得它们在研究领域的表现，远超传统工具，真正改变了我们获取和处理知识的方式。
Co-STORM 提出了一种协作话语协议，该协议实现了一种轮次管理策略，以支持顺畅的协作。
人类用户：人类用户将主动采取以下行动之一：（1）观察对话以深入了解主题。（2）通过插入话语来引导对话焦点。
STORMWikiRunner 类。以下是一个使用 You.com 搜索引擎和 OpenAI 模型的示例。import osfrom knowledge_storm import STORMWikiRunnerArguments, STORMWikiRunner, STORMWikiLMConfigsfrom knowledge_storm.lm import OpenAIModelfrom knowledge_storm.rm import YouRMlm_configs = STORMWikiLMConfigs()openai_kwargs = {'api_key': os.getenv("OPENAI_API_KEY"),'temperature': 1.0,'top_p': 0.9,}# STORM is a LM system so different components can be powered by different models to reach a good balance between cost and quality.# For a good practice, choose a cheaper/faster model for `conv_simulator_lm` which is used to split queries, synthesize answers in the conversation.# Choose a more powerful model for `article_gen_lm` to generate verifiable text with citations.gpt_35 = OpenAIModel(model='gpt-3.5-turbo', max_tokens=500, **openai_kwargs)gpt_4 = OpenAIModel(model='gpt-4o', max_tokens=3000, **openai_kwargs)lm_configs.set_conv_simulator_lm(gpt_35)lm_configs.set_question_asker_lm(gpt_35)lm_configs.set_outline_gen_lm(gpt_4)lm_configs.set_article_gen_lm(gpt_4)lm_configs.set_article_polish_lm(gpt_4)# Check out the STORMWikiRunnerArguments class for more configurations.engine_args = STORMWikiRunnerArguments(...)rm = YouRM(ydc_api_key=os.getenv('YDC_API_KEY'), k=engine_args.search_top_k)runner = STORMWikiRunner(engine_args, lm_configs, rm)
STORMWikiRunner 实例可以通过简单的 run 方法调用：topic = input('Topic: ')runner.run(topic=topic,do_research=True,do_generate_outline=True,do_generate_article=True,do_polish_article=True,)runner.post_run()runner.summary()
通过整合可靠来源的数据，CustomGPT.ai 最大限度地减少不准确性，使其非常适合需要高内容可靠性的行业，如法律、金融和医疗保健领域。
体验地址：https://customgpt-researcher.streamlit.app/
GPT 研究员
那么，我们如何为这次 AI 革命做准备呢？
首先，研究人员需要提升自己的技能。我并不是说每个人都必须成为编码专家，但理解这些人工智能研究代理的优势和局限性将是至关重要的。
各大高校也在调整课程设置，越来越多的研究人员开始利用 AI 来辅助他们的实验室研究工作。
展望 2025 之后，人工智能研究Agent的潜力令人震撼。这些工具将推动我们开展一种目前几乎无法想象的研究方式。随着 AI 代理的助力，跨学科创新将不再是例外，它们将帮助我们发现不同领域之间意想不到的联系，推动更多的突破性发现。
我尤其对这项技术感到兴奋。中小型实验室和研究机构，即使没有庞大的研究团队，也能够借助 AI 代理与更大的科研力量竞争。这不仅为研究带来了更多的视角，也意味着更丰富的创新和发现。
我坚信人工智能研究代理将像互联网在科学领域的革命一样，彻底改变我们的研究方式。它们不仅是工具，更是研究过程中的合作伙伴，帮助我们解决人类面临的一些最大挑战。
当然，仍然有许多障碍需要克服，新的技能也需要培养。但其潜在的好处远远大于挑战，绝不能忽视。如果你从事市场营销或研究工作，现在正是准备迎接这一转变的最佳时机。
记住：那些早期采纳这项技术的团队和机构将在未来几年占据压倒性的优势。不要错过这一改变知识研究方式的革命——无论你是在为 SEO 写博客，还是正在为科研主题攻读博士学位。
你对人工智能研究Agent有何看法？你是否已开始将它们融入到你的研究工作流程中？欢迎在评论区分享你的经验。
