告别 ChatGPT 时代，AgentGPT 时代已经来临！大型语言模型（LLM）正经历从“问答机器”到“自主行动者”的革命性转变，Andrew Ng 预言这将带来 10 倍效率提升！开发者正通过 Prompting 和 Fine-tuning 等技术探索其应用潜力，未来 Agentic 功能将更深度集成到 LLM 中，开启智能新篇章。
AI 效率革命，从 ChatGPT 到 AgentGPT！
还在沉迷于与 ChatGPT 闲聊？你可能错过了 AI 效率革命的关键！顶级 AI 专家 Andrew Ng 预言：AgentGPT 式的自主行动型 AI 将成为 AI 效率提升 10 倍的秘密武器。它不再是被动响应指令的“应答机器”，而是能够主动规划、执行任务的“超级助理”，即将颠覆我们对 AI 的认知！
传统 LLM 的瓶颈：ChatGPT 的效率短板
过去，以 ChatGPT 为代表的 LLM 只是一个“问答机器”，专注于服务消费者，解答问题、执行指令是它的强项。但面对复杂的工作流，它却显得力不从心，缺乏自主性、工具使用能力和多智能体协作能力，成了效率提升的绊脚石。想象一下，你需要 AI 帮你预订机票，它却只能告诉你如何操作，而不能代劳，这无疑是低效的。Agentic LLM 则填补了这一空白。
Agentic LLM：效率革命的引擎
Agentic LLM 的诞生，正是为了打破效率瓶颈，开启 AI 效率革命。它不仅能理解和生成语言，更能主动规划、执行和调整任务流程，像智能体一样自主运行，成为我们工作和生活中的“超级助理”。
工具赋能：LLM 的“十八般武艺”
Agentic LLM 最重要的突破之一是原生支持函数调用（或工具调用）。 这意味着 LLM 可以像使用工具一样调用各种 API 接口，实现信息检索、代码执行、发送邮件等功能。即使在 GPT-4 之前，开发者就已经在尝试通过像 ReAct 这样的 prompting 方法让 LLM 调用函数，但效果并不理想。 GPT-4 原生支持函数调用后，一切都变得更加高效可靠。现在，你需要分析市场数据，Agentic LLM 可以直接调用数据分析 API，生成可视化报告，省去了大量手动操作的时间，极大提升了检索增强生成（RAG）的效率。
图：工具使用示例 - LLM 调用 API 获取天气信息，实现自动化信息检索
数字助手：LLM 化身电脑操作高手
更令人惊喜的是，一些先进的 Agentic LLM 已经化身电脑操作高手，能够模拟鼠标点击和键盘操作，完成复杂的任务，Anthropic 的模型就是其中的佼佼者。 这项能力打开了通往新一代 RPA（机器人流程自动化）的大门。想象一下，你只需告诉 AI“帮我整理这个月的报表”，它就能自动完成所有繁琐的操作，这将节省多少宝贵的时间！虽然其他团队也在探索用 Prompting 的方式让 LLM 操作电脑，但原生支持的出现无疑是一个巨大的进步。
图：计算机操作示例 - LLM 模拟人类操作电脑，实现自动化任务执行
驾驭 Agentic LLM：开发者的效率秘籍
面对 Agentic LLM 带来的效率革命，开发者们如何才能驾驭这股力量，释放其最大潜能呢？
Prompting 的魔法：点石成金的效率工具
Prompting 是开发者驾驭 Agentic LLM 的核心技能。 通过精心设计的 Prompt，开发者可以引导 LLM 按照特定的流程执行任务，实现效率的飞跃。开发者正在积极探索如何通过 Prompting 让 LLM 展现出他们希望的 Agentic 行为。 例如，开发者只需输入“查找过去一年关于新能源汽车的市场报告，总结关键趋势，并生成一份简报”，Agentic LLM 就能自动完成调研、分析和报告撰写，将原本耗时数小时的工作压缩到几分钟。
Fine-tuning 的精准：定制化效率提升方案
对于一些关键应用，开发者还可以通过 Fine-tuning（微调）对 Agentic LLM 进行“私人订制”，实现精准的效率提升。例如，针对需要高精度函数调用的应用，即便 LLM 原生支持函数调用，Fine-tuning 仍然可以进一步提升调用准确率，确保任务顺利完成。 不过，Andrew Ng 提醒我们，避免过早优化，在大多数情况下，巧妙运用 Prompting 就能达到事半功倍的效果。
Agentic LLM 引领 AI 新时代
Agentic LLM 将引领 AI 效率革命，成为推动各行各业发展的核心动力。 LLM 提供商将持续优化 Agentic 功能，并将其深度集成到模型中，让更多人享受到 AI 带来的效率红利。Andrew Ng 预测，未来几年 Agentic LLM 的性能将实现 10 倍速提升，为我们的工作和生活带来翻天覆地的变化，就像 OpenAI 的 o1-preview 模型所展现的高级推理能力一样，虽然它面向消费者，但在 Agentic 推理和规划方面将展现更大的潜力。 而且，随着越来越多的开发者将 LLM 应用于 Agentic 工作流，LLM 提供商也正在将诸如工具使用和计算机操作等功能直接集成到模型中。
从“应答机器”到“行动者”：AI 效率的质变
Agentic LLM 的核心在于其角色转变——从被动的“应答机器”进化为主动的“行动者”。 这不仅仅是功能的叠加，更是 AI 效率的质变。以智能客服为例，传统的 AI 只能回答用户提问，而 Agentic LLM 还能主动查询订单状态、修改用户信息，甚至发起退款流程，将服务效率提升到一个全新的水平。 OpenAI 的 Function Calling 功能就是一个很好的例证，它让开发者能够将 LLM 与各种工具和服务连接起来，实现更复杂的自动化任务。
全民 AI 时代：Agentic LLM 降低开发门槛
Agentic LLM 的另一个颠覆性影响在于降低 AI 应用开发的门槛，让每个人都能享受到 AI 带来的效率提升。 过去，开发 AI 应用需要深厚的编程知识和机器学习技能。而现在，借助 Agentic LLM，即使是非技术人员也能通过自然语言构建 AI 工具。例如，一个市场营销人员可以使用 Agentic LLM 快速搭建一个自动发送邮件的工具，大大提升工作效率，真正实现全民 AI 时代。
拥抱 Agentic LLM，开启效率革命新篇章
Agentic LLM 的出现，标志着 AI 效率革命的到来。它将 LLM 从信息提供者升级为任务执行者，为我们的工作和生活带来前所未有的效率提升。无论是企业还是个人，都应该积极拥抱 Agentic LLM，探索其应用潜力，开启效率革命的新篇章！
你认为 Agentic LLM 将如何改变你的工作和生活？欢迎在评论区分享你的观点！
相关链接
• Andrew Ng 博客文章：Agentic LLM
• OpenAI Function Calling 文档：https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling
