前段时间，Robin 在百度世界大会上表示，“智能体是AI应用最主流的形态，即将迎来爆发点。”吴恩达也在其社交媒体表示过，“有一种趋势是，模型会被优化以适应代理工作流程，这将为代理性能带来巨大提升。”
似乎，智能体已经成为行业共识，是AI的下一个巨大的爆发点。
下面是我们对智能体的一些理解。
01 什么是智能体
智能体可以说是一种新型的模型架构，它能够实现一种全新的工作流。传统的AI模型（GPT等chatbot）只能根据用户的提示提供单一的答案，而智能体则可以制定计划、利用工具执行计划、评估结果并最终向用户提供答案。
举个例子，比如询问天气和是否需要带伞为例，可以简单说明了智能体的运作方式。智能体会根据用户的提示制定计划，利用网络浏览器查询天气预报，并根据自身知识库判断是否需要带伞，最后将结果反馈给用户。
智能体工作流的优势在于，它是一个循环，它可以多次运行，而无需人工干预每个步骤，可以对每个步骤进行优化，使用不同的模型进行计划和执行，或者使用专门的工具来提高效率。
02 智能体优化思考
智能体目前还处于早期阶段，尚未形成成熟的产品，潜在机会多。很多大厂、初创公司也都都在探索不同的技术路线，下面的5点是目前大家较为认同的：
数据输入： 智能体需要访问独特的数据集或更好地解析公共数据集，例如抓取网页数据。
模型： 模型是智能体的核心，目前存在多种不同的模型类型，例如OpenAI的GPT-4、Adept的用户行为模型以及Imbue和Magic的推理和代码优先模型。
工具： 工具可以扩展智能体的功能，例如代码解释器可以让智能体修改电子表格等等。
界面： 将智能体集成到用户工作流程中至关重要，例如嵌入聊天机器人、应用程序代码或现有的工作流程应用程序。
AI胶水： 这指的是将各个组件整合在一起的传统软件，目前许多开发者认为智能体的开发更多是一个工程问题，而非AI问题。
界面、AI胶水即“AI glue”是一个国外大佬 Evan Armstrong 自创的术语，“界面” 指的是 AI智能体与用户互动的方式，以及如何将 AI智能体的功能整合到用户的工作流程中，“胶水”用来描述将 AI 代理的不同组件粘合在一起的传统、确定性软件。
虽然数据输入、模型、工具、界面等组件对智能体都很重要，但是，如何将它们“粘合”在一起的方法，我觉得才是关键、最重要的。
03 智能体驱动的公司
目前，以智能体驱动的公司，我觉得主要可以分为两类：
1、模型驱动型公司：这类公司认为模型是技术栈中最重要的部分，并投入大量资金开发更强大的LLM，有OpenAI、Anthropic、字节等等。
2、工作流程应用型公司：这类公司使用现有的模型，并专注于开发其他组件，例如胶水和用户界面。他们可以专注于特定行业或任务，例如法律或软件工程，或者提供通用的AI代理服务，代表公司以国外的见多，有Harvey、Cognition Labs和Lindy等等。
对于笃定智能体即将爆发的朋友们，我觉得大家可学习以智能体工作流驱动的应用公司，在现有的模型上优化其工作流，思考其解决能力，为企业解决提供什么解决方案才是最重要的。
如果你也在布局智能体发展，我觉得可以通过以下4点来评估智能体的价值，以及你需要考虑的点：
成功率：智能体能够成功完成任务的比例
成本：使用智能体的成本，包括开发、维护和运行成本
效率：智能体完成任务的速度和效率
可靠性：智能体的可靠性和稳定性
关注公众号，用极客视角洞察未来！
往期精彩文章推荐：
