哥倫比亞大學(xué)：超越Chatgpt的AI agent綜述，關(guān)于AI智能體的演進(jìn)、關(guān)鍵技術(shù)與未來發(fā)展

原標(biāo)題：哥倫比亞大學(xué)：超越Chatgpt的AI agent綜述，關(guān)于AI智能體的演進(jìn)、關(guān)鍵技術(shù)與未來發(fā)展
文章來源：人工智能學(xué)家
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歐米伽未來研究所：AI智能體演進(jìn)與未來

本文基于歐米伽未來研究所報(bào)告，探討AI智能體的演進(jìn)、關(guān)鍵技術(shù)及未來發(fā)展方向。報(bào)告由哥倫比亞大學(xué)周瑜（Zhou (Jo) Yu）及Arklex AI團(tuán)隊(duì)撰寫，指出AI智能體有望引領(lǐng)AI領(lǐng)域繼圖形用戶界面之后的新一輪。

1. AI智能體：智能交互新范式

AI智能體是一種能夠感知環(huán)境、思考、決策并執(zhí)行行動(dòng)的AI系統(tǒng)，如同擁有“智慧大腦”的數(shù)字精靈。它可以接收多種模態(tài)輸入（文本、圖像、音頻等），并利用大語言模型（LLM）進(jìn)行推理和規(guī)劃，如同人類解決問題一樣。更重要的是，它具備反思能力，能夠根據(jù)結(jié)果優(yōu)化自身行為。

報(bào)告將AI智能體應(yīng)用層面劃分為五個(gè)階段：1. “Just Wanna Chat”（簡單對(duì)話）；2. “Your Work Assistant”（工作助手）；3. “Agent-as-a-Service”（服務(wù)型智能體）；4. “Autonomous Agents”（高度自主智能體）；5. “Human， hold my beer”（超越人類水平的智能體）。

2. 模型自我提升：解鎖智能新高度

模型自我提升對(duì)AI智能體至關(guān)重要。研究人員提出了一種創(chuàng)新方法，將“自我提升”視為可學(xué)習(xí)的任務(wù)，利用LLM或Python腳本作為教師模型，指導(dǎo)小型語言模型（LM）通過反復(fù)嘗試、反饋和修改來提升性能。這種方法在多步算術(shù)、單詞排序等復(fù)雜任務(wù)中取得了顯著成果，證明了模型在無人類監(jiān)督下提升性能的可行性。

3. 樹搜索策略：增強(qiáng)模型決策力

為了提升AI智能體在對(duì)話等決策任務(wù)中的能力，研究人員引入了樹搜索策略，借鑒了游戲中的前瞻搜索思想。LLM通過搜索、模擬和評(píng)估多種行動(dòng)方案，選擇最優(yōu)方案。例如，在勸說捐款任務(wù)中，該策略顯著提高了成功率，并展現(xiàn)出更平衡、更具說服力的溝通策略。

4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與探索式學(xué)習(xí)：驅(qū)動(dòng)智能體進(jìn)化

在與計(jì)算機(jī)交互的視覺語言模型（VLM）任務(wù)中，研究人員提出了基于對(duì)比自反思的蒙特卡洛樹搜索（R-MCTS）和探索式學(xué)習(xí)兩種方法。R-MCTS通過樹搜索和反思來優(yōu)化行動(dòng)軌跡，探索式學(xué)習(xí)則讓智能體在探索-評(píng)估-回溯過程中學(xué)習(xí)，顯著提升了智能體性能。

5. 未來展望：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

AI智能體發(fā)展前景廣闊，但也面臨挑戰(zhàn)。技術(shù)層面需要提高自主性、泛化能力和學(xué)習(xí)效率，減少對(duì)樹搜索的依賴，探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法。應(yīng)用層面需要解決與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成問題，以及數(shù)據(jù)隱私和安全問題。Arklex框架為AI智能體發(fā)展提供了新思路，它支持混合控制、任務(wù)組合、人類干預(yù)和持續(xù)學(xué)習(xí)，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

歐米伽未來研究所的“未來知識(shí)庫”平臺(tái)提供了大量關(guān)于人工智能等領(lǐng)域的前沿研究資料，為深入了解AI智能體發(fā)展提供寶貴的資源。

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