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近期2024年6868体育，AI Agent再度在圈内爆火。

所谓AI Agent，其实便是LLM（谎言语模子）Agent，每次迭代时，它们齐会生成自我导向的指示和操作，不错意会成一个省略自动扩充当务的「机器东谈主」。

由于它不错一语气到各样数据源，并通过API与环境进行交互，是以这个「机器东谈主」又存在着好多类型，每个类型齐有特殊的妙技，比如搜索网页、与文档库交互，乃至通过自问自答的方法贬诬捏题。

那么，建造这么一个AI Agent到底包含了哪些内容，不错提供什么样的能力？

6月底，OpenAI的Safety团队的隆重东谈主Lilian Weng发布了一篇6000字的博客，详备先容了AI Agent，并以为，这将使LLM转为通用问题贬责有磋议的路线之一。

本文将左证这篇博客回来一下对于AI Agent的有关内容。

AI Agent简介

AI Agent组成部分

磋议（Planning）

牵记（Memory）

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用具使用（Tool Use）

磋议（Planning）

任务领会（Self-Reflection）

自我反省（Self-Reflection）

牵记（Memory）

牵记类型

最大内积搜索（MIPS）

把准历史方位，方能明晰方向；把握发展大势，才能顺势而为。今日之世界，科技浪潮风起云涌，数字化发展一日千里，人类社会正逐步进入“万物皆数”的数字时代。以习近平同志为核心的党中央精准定位国家发展新的历史方位，敏锐把握世界科技革命和产业变革先机，全面擘画数字中国建设。数字化建设已成为推动国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。这对检察机关如何依托数字化建设，高质效开展法律监督，维护公平正义，提出了新的命题。

用具使用（Tool Use）

威尼斯官网娱乐场AI Agent 简介

所谓AI Agent，便是一个以LLM为中枢逼迫器的一个代理系统。业界开源的技俩如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，齐是近似的例子。

LLM的后劲不单是是生成写得很好的副本、故事、散文和顺序；它不错被框架为一个强劲的一般问题贬责者。

也便是说，AI Agent实质是一个逼迫LLM来贬诬捏题的代理系统。LLM的中枢能力是意图意会与文本生成，如果能让LLM学会使用用具，那么LLM自己的能力也将大大拓展。AI Agent系统便是这么一种贬责有磋议。

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以AutoGPT为例，一个经典的案例是对大模子输入一个问题：找出一个投资契机。平时情况下，一个LLM是无法给出具体的操作的。

而AutoGPT的想路，是领先告诉LLM，这个问题LLM一般不错咋贬责这个问题，给出几个遴荐，然后LLM会挑选一个方法，可能是浏览雅虎财经，也可能是阅读某个文献，然后AutoGPT自己就不错左证遴荐的恶果不绝扩充，这种扩充可能是用谷歌搜索，也可能平直拜谒某个文献，但这些齐是LLM无法作念到的。

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AutoGPT完成这些任务之后不绝带上之前的纪录发给LLM，不绝究诘新的贬责有磋议。这便是一个浮浅的AI Agent的案例。

AI Agent 组成部分

所谓AI Agent，便是一个以LLM为中枢逼迫器的一个代理系统。业界开源的技俩如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，齐是近似的例子。

那么，为了完成上述能力，现实上一个AI Agent系统需要包含几个主要的部分。Lilian Weng以为一个AI Agent系统应当包含如下图所示的几个部分：

1、磋议（Planning）

子指标和领会：代理将大型任务领会为更小、易于管制的子指标，从而达成复杂任务的高效处理。

反想和提真金不怕火：代理不错对当年的举止进行自我品评和自我反想，从伪善中吸取劝诫，并为未来的才调立异它们，从而提高最终恶果的质料。

2、牵记（Memory）

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短期牵记：悉数的高下文体习，齐是行使模子的短期牵记来学习。

（参见辅导工程：https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/）

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长久牵记：这为代理提供了在很长一段时天职保留和调用（无穷）信息的能力，每每是通过行使外部矢量存储和快速检索。

3、用具使用（Tool Use）

代理学会调用外部API以得到模子权重中穷乏的非常信息（在预西席后每每难以更正），包括现时信息、代码扩充能力、对稀薄信息源的拜谒等。

底下，对每个部分进行详备的阐述。

磋议 Planning

复杂的任务每每触及许多才调。AI Agent需要知谈他们是什么，并提前磋议。

1、任务领会（Self-Reflection）

任务领会主如若的主义是将复杂的任务领会成浮浅的小任务，这么LLM不错更浮浅地贬诬捏题。

这里先容2类方法：

1）想维链已成为增强复杂任务模子性能的顺序辅导本领（Prompt Technology）。轻佻便是让模子“一步一时局想考”，行使更多的测试时分狡计将穷困任务领会为更小、更浮浅的才调。CoT将大型任务滚动为多个可管制的任务，并对模子的想维过程进行了阐释。

2）想想树（姚等东谈主2023年）通过在每一步探索多种推理可能性来扩张CoT。它领先将问题领会为多个想维才调，并每一步生成多个想维，创建一个树结构。搜索过程不错是BFS（广度优先搜索）或DFS（深度优先搜索），每个状态齐由分类器（通过辅导）或多数票评估。

2、自我反省（Self-Reflection）

自我反省是一个遑急的方面，它允许AI Agent通过完善当年的举止决策和矫正以前的伪善来迭代地立异。它在现实天下中发达着至关遑急的作用，在现实天下中，试错是不能幸免的。

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这里也包含几种方法：

1）ReAct（姚等东谈主2023年）通过将动作空间扩张为特定于任务的闹翻动作和话语空间的组合，将推理和举止集成在LLM中。前者使LLM省略与环境交互（举例使用维基百科搜索API），尔后者则辅导LLM以当然话语生成推理追踪。

2）Reflexion(Shinn & Labash 2023)是一个为代理配备动态牵记和自我反想能力以提高推理能力的框架。Reflexion 具有顺序的强化学习（Reinforcement Learning，RL）设置，其中奖励模子提供浮浅的二进制奖励，而举止空间则沿用 ReAct 中的设置，即在特定任务的举止空间中加入话语，以达成复杂的推理才调。每次举止后，AI Agent司帐算一个启发式的值，然后左证自我反想的恶已然定重置环境以开动新的西席。

3）Chain of Hindsight（CoH；Liu 等东谈主，2023 年）通过向模子明确展示一系列当年的输出恶果，饱读舞模子立异我方的输出恶果。

牵记 Memory

牵记（Memory），是近似多轮对话中记着之前的输入和设定的一种能力。在现时的大模子架构中，跟着对话的增长，要记着之前用户的输入内容再输出需要消费大齐的硬件资源。大多数模子支握的高下文长度齐辱骂常有限的。

跳跃这个长度之后，大多数模子的性能齐会极具下落或者是不支握。可是长高下文是贬责现实问题中必须要靠近的。如代码生成、故事续写、文本纲领等场景，撑握更长的输入每每意味着更好的恶果。

在这里，Lili Weng先是回来了一下东谈主类的牵记分类回来，然后对应到大模子上鉴别是什么样的。

1、牵记类型

牵记不错界说为用于得到、存储、保留和检索信息的过程。东谈主类大脑中有几种类型的牵记。

感官牵记（Sensory Memory）：这是牵记的最早阶段，省略在原始刺激收场后保留对感官信息（视觉、听觉等）的印象。感官牵记每每只可握续几秒钟。其子类别包括图标牵记（视觉）、回声牵记（听觉）和触觉牵记（触觉）。

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短时牵记（Short-Term Memory，STM）或职责牵记：它存储咱们现时意志到的信息，以及扩充学习和推理等复杂走漏任务所需的信息。

万古牵记（Long-Term Memory，LTM）：万古牵记不错将信息存储很万古分，从几天到几十年不等，存储容量基本上是无穷的。万古牵记有两种亚型：

显性/申报性牵记：这是对事实和事件的牵记，指那些不错成心志地回忆起的牵记，包括外显牵记（事件和履历）和语义牵记（事实和主见）。内隐/顺序性牵记：这种牵记是意外志的，触及自动扩充的妙技和例行顺序，如骑车或在键盘上打字。咱们不错轻佻接洽将上头的牵记类型对应到底下几个部分：感官牵记是近似大模子学习原始输入（包括文本、图像或其他模式）的镶嵌表征；短时牵记不错意会为大模子的高下文体习，近似于prompt。由于受到 Transformer 有限高下文窗口长度的限制，它是已而和有限的，可是不错每次输入齐引入。长久牵记一般便是大模子以外四肢外部向量存储的数据了，AI Agent可在查询时加以温柔，并可通过快速检索进行拜谒。那么，在外部数据检索的时候也需要接洽一些方法。这里提供一种经典的方法。2、最大内积搜索（MIPS）外部存储器不错缓解有限能干力的限制。顺序的作念法是将信息的镶嵌暗意保存到向量存储数据库中，该数据库可支握快速的最大内积搜索（MIPS）。为了优化检索速率，每每遴荐近似隔邻（ANN）算法来复返近似的前 k 个隔邻，从而以蚀本的少许精度疏导普遍的速率进步。用具使用 Tool UseLLM,自己最强的是文本识别、意图意会等，可是对于狡计等操作可能还不如传统狡计器。因此，为LLM配备一些用具不错大大进步LLM的能力，这里先容几个有关的预计（居品）。1、MRKL（Karpas等东谈主，2022 年）是 “模块化推理、学问和话语 “的简称，是一种用于自主代理的神经记号架构。MRKL 系统包含一系列 “大家 “模块，通用 LLM 用作路由器，将查询路由到最合适的大家模块。这些模块不错是神经模块（如深度学习模子），也不错是记号模块（如数学狡计器、货币调养器、天气 API）。Karpas等东谈主使用算术四肢测试案例，对LLM进行了微调实验，以调用狡计器。他们的实验标明，贬责口述数学问题比贬责明确申报的数学问题更难，因为LLM（7B Jurassic1-large model）无法可靠地索求基本算术的正确参数。这意味着当外部记号用具省略可靠地职责时，了解何时以及若何使用这些用具至关遑急，这取决于 LLM 的能力。2、TALM（用具增强话语模子；Parisi 等东谈主，2022 年）和 Toolformer（Schick 等东谈主，2023 年）齐对 LM 进行了微调，使其学会使用外部用具API。数据集左证新添加的API调用谛视是否能提高模子输出的质料进行扩张。ChatGPT Plugins 和 OpenAI API 函数调用是增强用具使用能力的 LLM 在实践中发达作用的风雅模范。用具 API 的集聚不错由其他开导东谈主员提供（如插件），也不错自行界说（如函数调用）。3、HuggingGPT（Shen 等东谈主，2023 年）是一个使用 ChatGPT 四肢任务磋议器的框架，可左证模子刻画遴荐 HuggingFace 平台中可用的模子，并左证扩充恶果回来反映。HuggingGPT包含四个才调：任务磋议、模子遴荐、任务扩充和反映生成。4、API-Bank（Li 等东谈主，2023 年）是评估用具增强 LLM 性能的基准。它包含 53 种常用的 API 用具、一个齐备的用具增强 LLM 职责过程以及 264 个谛视对话，其中触及 568 次 API 调用。API 的遴荐相当各样化，包括搜索引擎、狡计器、日期查询、智能家居逼迫、日程管制、健康数据管制、账户认证职责过程等。由于 API 数目稠密，LLM 领先不错拜谒 API 搜索引擎，找到要调用的 API，然后使用相应的文档进行调用。

本文来自硬AI2024年6868体育，原文标题：《AI「未来指南」！OpenAI安全团队隆重东谈主：AI Agent「详备教程」》

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