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資源有限,如何構(gòu)建高效能的 AI Agent

AIGC動(dòng)態(tài)12個(gè)月前發(fā)布 AI前線
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Agent 是AI產(chǎn)業(yè)的未來嗎?

資源有限,如何構(gòu)建高效能的 AI Agent

原標(biāo)題:資源有限,如何構(gòu)建高效能的 AI Agent
文章來源:AI前線
內(nèi)容字?jǐn)?shù):13024字

AI Agent:技術(shù)突破與應(yīng)用展望

本文總結(jié)了AICon全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì)2024北京站“AI Agent技術(shù)突破與應(yīng)用”專題圓桌交流的精彩觀點(diǎn),探討了AI Agent的落地場(chǎng)景選擇、資源利用以及未來發(fā)展方向。

1. AI Agent 落地場(chǎng)景的選擇

專家們一致認(rèn)為,選擇合適的AI Agent應(yīng)用場(chǎng)景至關(guān)重要。 選擇標(biāo)準(zhǔn)主要包括:

  1. 清晰的業(yè)務(wù)流程: 大模型的應(yīng)用需要明確的業(yè)務(wù)流程,否則效果難以預(yù)測(cè)。
  2. 充足的數(shù)據(jù)積累: 無論是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)還是用戶行為數(shù)據(jù),都需要一定量的積累才能支撐AI Agent的有效運(yùn)行。
  3. 商業(yè)價(jià)值: 引入AI Agent需要帶來顯著的降本增效等商業(yè)價(jià)值,否則得不償失。
  4. 技術(shù)能力匹配: 選擇AI擅長(zhǎng)處理的任務(wù)和場(chǎng)景,如自然語言理解和生成,視覺理解和生成等。
  5. 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估: 考慮可信賴度、準(zhǔn)確度、用戶體驗(yàn)、法律和隱私風(fēng)險(xiǎn)等。

簡(jiǎn)單場(chǎng)景并不適合使用AI Agent,因?yàn)榉炊鴷?huì)增加復(fù)雜性;而復(fù)雜場(chǎng)景,尤其涉及多環(huán)節(jié)且環(huán)節(jié)順序靈活的任務(wù),AI Agent能夠通過大模型規(guī)劃實(shí)現(xiàn)高效編排。 中等復(fù)雜度任務(wù)則可以考慮大模型規(guī)劃。

2. 有限資源下的AI Agent應(yīng)用

面對(duì)大模型高昂的算力成本,專家們提出了以下應(yīng)對(duì)策略:

  1. 模型能力的持續(xù)提升: 大模型的性能正在急劇提升,參數(shù)規(guī)模不斷壓縮,同時(shí)推理優(yōu)化也在加速,服務(wù)成本顯著下降。
  2. 小模型的有效利用: 通過有效利用私域數(shù)據(jù)并精準(zhǔn)描述場(chǎng)景任務(wù),小模型也能實(shí)現(xiàn)低成本、高效推理。
  3. SaaS模式的興起: 大模型API的出現(xiàn)將促進(jìn)國(guó)內(nèi)SaaS模式的進(jìn)一步發(fā)展,降低用戶部署成本。
  4. “面壁定律”: 大模型的知識(shí)密度在短時(shí)間內(nèi)快速提升,未來小模型將在端側(cè)解決更多問題。

需要注意的是,國(guó)內(nèi)SaaS推廣存在文化障礙,企業(yè)更傾向于“看得見、摸得著”的私有化部署。

3. AI Agent與人機(jī)交互的未來形態(tài)

專家們對(duì)未來AI Agent與人類的交互形態(tài)進(jìn)行了展望:

  1. 智能助理/伙伴: AI Agent將成為人類的得力助手,幫助處理事實(shí)類和認(rèn)知類問題,并逐步明確模糊意圖,高效處理單一、多任務(wù)意圖。
  2. 交互形態(tài)多樣化: 從簡(jiǎn)單的機(jī)器人到高度智能的虛擬助手,甚至具身智能機(jī)器人,未來AI Agent的形態(tài)將更加多樣化。
  3. 系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化: 類似于“思考,快與慢”的系統(tǒng)架構(gòu),將系統(tǒng)分為前端的“talker”和后端的“reasoner”,以提升效率。
  4. 打破信息孤島: AI Agent將打破信息孤島,在不同平臺(tái)提供更全面的服務(wù)。
  5. 智能設(shè)備進(jìn)化: AI Agent將不再局限于人形機(jī)器人,而是以更適合的形態(tài)存在,例如通過WiFi路由器感知異常情況。

改進(jìn)AI意圖識(shí)別是提升人機(jī)交互體驗(yàn)的重要方面,需要解決任務(wù)切換、恢復(fù)和跳轉(zhuǎn)等問題。

總而言之,AI Agent領(lǐng)域充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn),需要合理選擇應(yīng)用場(chǎng)景,有效利用資源,并持續(xù)提升技術(shù)能力,才能最終實(shí)現(xiàn)人機(jī)高效協(xié)同。


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文章來源:AI前線
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作者簡(jiǎn)介:面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家,提供大模型最新資訊、AI技術(shù)分享干貨、一線業(yè)界實(shí)踐案例,助你全面擁抱AIGC。

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