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人工智能代理的崛起

AI范儿 AI范儿 2023-09-14


图 & 译|匡萃彪
文|ANIRUDH VK

以AutoGPT和AgentGPT开始的AI代理浪潮现已成为现代人工智能创新最有趣的方面之一。这些所谓的代理使用LLM(大型语言模型)来自主完成任务,很多人称它们为通向AGI(人工通用智能)的前兆。


此外,随着OpenAI API中引入函数调用的功能,部署具有代理行为的模型比以往任何时候都更加容易。将GPT-4的能力与自定义编写的自动化程序相结合,创造了一批全新的AI代理,其中一些可能改变我们与网络互动的方式。


随着AI代理生态系统的最新发展,例如函数调用更新以及LangChain的改进,这些代理变得越来越强大。现在,新的代理可以不仅仅是创建各种策略,它们能够在几分钟内生成整个代码库,撰写多章节小说。随着相应的基础设施和支持系统的兴起,我们正见证一个新一代超强大的AI代理的出现。


秉承传统

简而言之,AI代理利用LLM的自然语言处理能力来自主完成给定的任务。看到AI代理的潜力,OpenAI和Hugging Face等市场领导者逐渐开始构建围绕它们的生态系统。例如,LangChain通过连接LLM和外部数据实现了早期形式的代理行为,现在已经完善了其函数调用功能。


通过这个更新,LangChain不仅增加了对OpenAI函数调用的支持,还能将LangChain工具转换为函数的能力。这提供了广泛的用例,打开了将LLM与更多程序结合使用的可能性。


最引人注目的新型AI代理之一是GPT Engineer,这是一套能够从零开始构建整个系统的AI系统集合。根据其GitHub页面的介绍,它可以根据提示和一些澄清信息生成整个代码库。更重要的是,该代理甚至会记住随时间给出的人类反馈意见。该repo在撰写本文时约有24.4k颗星。


类似地,程序员Matt Shumer创建了一个名为GPT-Author的代理。这个AI模型集合可以在几分钟内写一本完整的书,甚至生成合适的封面艺术并发布到Kindle上。虽然这已经引起了人们的关注,但该产品已经开源,可以根据需要插入更多的系统中。Shumer表示:“GPT-Author是一个受限制的代理,这意味着它的行为是高度受控的,结果比开放式代理更好。


这可能是创造比人类更快、更高效地实现目标的AI代理的关键。AI代理常常因为本质上是迭代的而受到批评。这意味着它们无法像人类那样创造出创造性的新事物。然而,受限制的AI代理似乎能够达到接近人类水平,同时减少错误并保持主题的一致性。


AI代理的过去和未来

DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman在采访中表示,狭隘的人工智能更适用于受限制的用例。谈到公司的新产品Pi时,他表示:“由于我们不从事诸如代码生成、诗歌、法律信函和歌谱等工作,我们基本上可以让大部分语言模型专注于常规知识、琐事和对话风格。”


可以说,AI代理的趋势始于今年3月推出的AutoGPT。该GitHub存储库迅速获得了超过100,000颗星,并受到了Andrej Karpathy等人的热烈好评。


AI代理被誉为“提示工程的下一个前沿”,逐渐在人们中间流行起来。开发者利用AutoGPT自动化数据抓取、编写和自我调试代码,甚至寻找在互联网上赚取额外收入的方法。AutoGPT的成功带来了一批其他AI代理,如AgentGPT、AutoGPT、Do Anything Machine等。


观察LangChain的Twitter动态可以看出,这个更新增加了多少功能。开发者已经创建了可以从GitHub存储库中提取信息回答问题的机器人,用于创建全新的网站的服务,甚至为农民提供智能数据库。


当与更新且更便宜的OpenAI API结合使用时,AI代理在开发者社区引起了轰动。现在似乎开发者更愿意尝试LLMs,从而发布了一些有趣的代理。这可能是我们实际使用的AI代理的路径。类似于Tim Berners-Lee的预测,将来每个人都将拥有自己的AI助手,一组受限制的AI代理可能成为我们与网络互动的方式。



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