中國服裝智能制造聯(lián)盟專家組副組長
中國服裝協(xié)會產(chǎn)業(yè)專家委員會專家
東華大學(xué)教授 聞力生
我在“服裝制造業(yè)必須認(rèn)知AI大模型及其應(yīng)用”一文中敘述過，2024我國政府工作報告中提出的要開展“人工智能+”行動。我柤信隨著“人工智能+” 行動的到來，很多人工智能技術(shù)下的“新物種”很快會誕生，如AI Agent、人形機器人、無人駕駛汽車等等，這些“新物種”將很快會為我們自己所用、為加速制造業(yè)實現(xiàn)智能制造所用、為加速我國智能經(jīng)濟的快速發(fā)展壯大所用。因此，當(dāng)今不管你是企業(yè)還是企業(yè)中的員工，只有認(rèn)知AI大模型，擁有自己的智能代理AI Agent，今后才能享受其生活服務(wù)和獲得從事職業(yè)的生存機會。那么什么是智能代理AI Agent呢？為什么我們非需要它不可呢？
說起智能體 Agent，我們不得不說幾年前美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的斯圖爾特?羅素（Stuart Russell）教授和彼得?諾維格（Peter Norvig）所著的《人工智能：現(xiàn)代方法（第4版）》一書中提出的概念，書中闡述了“任何通過傳感器（sensor）感知環(huán)境（environment）并通過執(zhí)行器（actuator）作用于該環(huán)境的事物都可以被視為智能體（agent）”，見圖一。
圖一 智能體概念
書中提出的這個智能體概念，是在眾多研究者對智能體的不斷研究和探索情況下總結(jié)出來的，現(xiàn)在在計算機和人工智能領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，它已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的一個重要組成部分。
大家都知道，自從去年ChatGPT面世應(yīng)用以來，雖然在應(yīng)用中它具有強大的文本生成能力，但它的局限性也逐漸顯現(xiàn)，如：只能進行單輪對話，缺乏長期記憶和規(guī)劃能力，無法完成更多步驟推理和工具調(diào)用的復(fù)雜任務(wù)，也無法自主地解決問題。為了突破ChatGPT的局限性，AI Agent應(yīng)運而生。
AI Agent的正確名稱是人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），也可稱人工智能助理，它是一個能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體，它不同于傳統(tǒng)的人工智能，它是一個復(fù)雜的AI系統(tǒng)，它能通過感知信息、處理信息、執(zhí)行任務(wù)和輸出結(jié)果等步驟，實現(xiàn)從感知到行動的完整過程。AI Agent旨在理解、分析和響應(yīng)人類輸入，像人類一樣執(zhí)行任務(wù)、做出決策并與環(huán)境互動。它們可以是遵循預(yù)定義規(guī)則的簡單系統(tǒng)，也可以是根據(jù)經(jīng)驗學(xué)習(xí)和適應(yīng)的復(fù)雜、自主的實體；它們可以是基于軟件的實體，也可以是物理實體。
OpenAI公司對AI Agent是這樣定義的：以大語言模型LLM為大腦驅(qū)動，具有自主理解感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力，能自動化執(zhí)行完成復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)，見圖二。
圖二 AI Agent定義
同樣，OpenAI公司的應(yīng)用研發(fā)主管Lilian weng（翁莉蓮）也定義了基于LLM構(gòu)建AI Agents的框架。她指出，AIAgent=LLM（大型語言模型）+記憶（Memory）+規(guī)劃技能（Planning）+工具使用（Tool Use），其中LLM柤當(dāng)于智能體的大腦，而記憶、規(guī)劃和工具使用能力是關(guān)鍵組件。目前這個定義現(xiàn)在已成為大模型時代AI Agent的經(jīng)典定義，見圖三。
圖三 基于LLM的AI Agent經(jīng)典定義
前不久，人工智能著名學(xué)者、斯坦福大學(xué)教授吳恩達(dá)在紅杉資本的人工智能峰會(AI Ascent)上做了一次演講，他主要介紹了AI Agent的工作流，他說AI Agent智能體工作流將在今后推動人工智能取得巨大進步，甚至可能超過下一代AI基礎(chǔ)模型。他呼吁所有從事人工智能工作的人都要關(guān)注 AI 智能體工作流。他提出的AI Agent工作流四種設(shè)計模式包括：（1）檢查或稱反思（Reflection）：通過讓AI模型自我檢查以提高代碼質(zhì)量；（2）工具使用（Tool use）：AI模型使用各種工具來執(zhí)行操作、收集信息；（3）規(guī)劃（Planning）：AI代理進行復(fù)雜的規(guī)劃算法，如規(guī)避失敗等；（4）多智能體協(xié)作（Multiagent collaboration）：不同AI代理協(xié)作完成任務(wù)。吳恩達(dá)提出的AI Agent工作流四種設(shè)計模式不但推進了AI Agent的實際應(yīng)用，而且向?qū)嵺`通用人工智能AGI前進了一大步。①簡單反射Agents：這類 Agents 遵循條件-行動規(guī)則，直接對當(dāng)前感知做出反應(yīng)，而不依賴于對環(huán)境的內(nèi)部模型。它們簡單高效，但因缺乏復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性，其應(yīng)用范圍受限；②基于模型的反射 Agents：與簡單反射 Agents 相比，這類 Agents 擁有一個內(nèi)部世界模型，能夠追蹤并推斷出環(huán)境中不可直接感知的部分。它們結(jié)合當(dāng)前感知和內(nèi)部模型來做出決策，顯示出更高的適應(yīng)性；③基于目標(biāo)的 Agents：這些 Agents 不僅需要考慮當(dāng)前狀態(tài)，還要考慮行為對未來的影響，既擁有明確的目標(biāo)，也能基于實現(xiàn)這些目標(biāo)的概率來做出選擇。它們適合于需要前瞻性規(guī)劃的復(fù)雜決策任務(wù)；④ 基于效用的 Agents：這類 Agents 使用效用函數(shù)來評估不同狀態(tài)，并力求最大化其性能。它們在存在多種可能操作或結(jié)果的情況下特別有用，能夠根據(jù)偏好做出最優(yōu)決策；⑤學(xué)習(xí) Agents：學(xué)習(xí) Agents 能夠根據(jù)經(jīng)驗自我改進，隨著時間的推移提高性能。它們在動態(tài)環(huán)境中尤其有效，能夠逐漸適應(yīng)并發(fā)展出更優(yōu)的策略；⑥多Agents系統(tǒng)（MAS）：在 MAS 中，多個 Agents 協(xié)同工作，共同實現(xiàn)共同或各自的目標(biāo)。這種系統(tǒng)適用于需要多方協(xié)調(diào)的復(fù)雜任務(wù)，如供應(yīng)鏈管理；⑦分層Agents：分層 Agents 通過建立層級結(jié)構(gòu)來管理和指導(dǎo)不同級別的任務(wù)。每個層級都有特定的職責(zé)，共同為實現(xiàn)整體目標(biāo)而努力。這種結(jié)構(gòu)適用于需要在不同層級上管理和執(zhí)行任務(wù)的大型系統(tǒng)。①數(shù)據(jù)類智能助理：AI輔助做互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)搜集與分析、市場研究，并提供交互可視化數(shù)據(jù)分析服務(wù)；②辦公類智能助理：基于自然語言交互提供知識檢索、任務(wù)執(zhí)行等自動化功能，服務(wù)于員工大部分高頻工作場景；③生成類智能助理：利用AI進行編寫、繪畫、剪輯、編程等操作，多用于輔助員工創(chuàng)作生成；④營銷類智能助理：AI客服/AI主播等可以基于自然語言對話解決咨詢、營銷和服務(wù)問題AI Agent具有以下類型，即單個AI Agent、多個AI Agent和混合AI Agent（人機交互AI Agent）三種類型，見圖四：單個AI Agent代理側(cè)重于執(zhí)行單一任務(wù)或一系列相關(guān)任務(wù)，且不需要與其他智能體進行交互。單個代理可以根據(jù)任務(wù)執(zhí)行不同的操作，如需求分析、項目讀取、代碼生成等；多個AI Agent代理側(cè)重于智能體之間的互動（合作或競爭對抗）和信息共享，多個智能體協(xié)同工作，相互交流信息，共同完成更復(fù)雜的任務(wù)或目標(biāo)。多個AI agent應(yīng)用場景在軟件行業(yè)開發(fā)、制造業(yè)智能生產(chǎn)、企業(yè)管理等高度協(xié)同的工作中非常有幫助；混合AI Agent是人工智能系統(tǒng)和人類在一起共同參與決策過程，交互合作完成任務(wù)，強調(diào)的是人和機協(xié)作的重要性和互補性。在我們制造業(yè)領(lǐng)域大多使用混合智能體來完成復(fù)雜的專業(yè)制造工作。
圖四 AI Agent工作類型 (圖源：AI產(chǎn)品經(jīng)理研習(xí)實踐）根據(jù)硅谷科技評論（svtr.ai）數(shù)據(jù)庫報道，近一年來，全球20多家智能代理（AI Agent）公司獲得知名機構(gòu)投資。其中包括谷歌投資的Cognosys、Initialized Capital投資的Parcha AI、還有Mayfield、Benchmark投資金額高達(dá)3000萬美元的Sema4.ai，這家公司致力于構(gòu)建智能代理來改變知識工作者與人工智能協(xié)作方式。在我國，創(chuàng)新工廠、云九資本、耀途資本等也在押注未來式智能、新旦智能等AI Agent初創(chuàng)公司。
二、與AI Agent密切相關(guān)技術(shù)概說
研究人員認(rèn)為將大語言模型 (LLM) 與 AI Agent 相結(jié)合是人工智能向前邁出的重要一步。這些增強的 Agent 現(xiàn)在可以處理信息、與其環(huán)境交互并執(zhí)行多步驟操作，預(yù)示著解決任務(wù)能力的新時代的到來。根據(jù)數(shù)字眾生公眾號提出的大語言模型 LLM 與AI Agent相結(jié)合的業(yè)務(wù)工作流程步驟如下，見圖五：①用戶提出問題；②AI Agent基于預(yù)設(shè)的Prompt，將問題包裝之后送給LLM；③LLM返回給AI Agent結(jié)果和需要使用的工具；④AI Agent使用工具獲取必要信息；⑤工具返回給AI Agent獲取到的信息；⑥打包上下文發(fā)再次送給LLM；⑦LLM返回給AI Agent結(jié)果，AI Agent給用戶返回最終結(jié)。
圖五 LLM Agent業(yè)務(wù)工作流程2）智能代理AI Agent與機器人流程自動化RPARPA和AI Agent是兩種不同的技術(shù)，它們在制造領(lǐng)域中扮演著互補的角色。RPA技術(shù)利用軟件機器人或“機器人”來自動執(zhí)行重復(fù)性業(yè)務(wù)流程，旨在模擬和整合現(xiàn)有的應(yīng)用程序操作，實現(xiàn)自動化流程，減少人工干預(yù)，并提高工作效率。而AI Agent是一種能夠自主理解、規(guī)劃決策、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能體。它們具備感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的能力，類似于人類的記憶、邏輯分析能力、任務(wù)拆解能力和問題解決能力。兩者之間的主要區(qū)別在于它們解決問題的方法：①RPA是任務(wù)特定的，而AI Agent則具有更高的靈活性和自主性。②RPA專注于執(zhí)行規(guī)則基礎(chǔ)的人類動作，而AI Agent則能夠通過感知信息、獨立思考來逐步完成給定目標(biāo)。總的來說，RPA和AI Agent雖然都是制造領(lǐng)域自動化技術(shù)的重要組成部分，但它們各自側(cè)重的領(lǐng)域不同，RPA更適合處理重復(fù)性高、規(guī)則明確的任務(wù)，而AI Agent則更適合處理需要高度認(rèn)知能力和自主性的復(fù)雜任務(wù)。隨著技術(shù)的發(fā)展，兩者的結(jié)合使用將為自動化領(lǐng)域帶來更多的可能性和效率提升。說得細(xì)一點AI Agent、 LLM和RPA這三者的區(qū)別可見表一。表一：AI Agent、大語言模型 LLM和RPA的區(qū)別
表源：AI產(chǎn)品經(jīng)濟研習(xí)實踐公眾號3）智能代理AI Agent與具身智能Embodied AI具身智能Embodied AI是一種強調(diào)智能體與其所處環(huán)境緊密互動的概念。它關(guān)注的是智能體如何通過感知和交互來理解并適應(yīng)環(huán)境，從而做出決策并執(zhí)行行動。具身智能強調(diào)智能體不僅要有處理信息的能力，還要有與環(huán)境進行實時互動的能力。這種智能體通常具備感知、認(rèn)知、決策和行動的能力，能夠通過感知器和執(zhí)行器與環(huán)境進行交互，并根據(jù)環(huán)境的變化做出相應(yīng)的決策和行動。具身智能的概念在機器人學(xué)、人工智能和認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。智能代理AI Agent則是一種能夠模擬人類思維和行為，為用戶提供個性化和智能化服務(wù)的軟件程序。它通常基于人工智能技術(shù)，通過分析用戶的需求和行為模式，利用大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，幫助用戶進行信息檢索、任務(wù)執(zhí)行、決策支持等操作。智能代理可以定期地收集信息或執(zhí)行服務(wù)，而不需要人工干預(yù)，具有高度智能性和自主學(xué)習(xí)性。它可以根據(jù)用戶定義的準(zhǔn)則，主動地通過智能化代理服務(wù)器為用戶搜集最感興趣的信息，并利用代理通信協(xié)議把加工過的信息按時推送給用戶。智能代理在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如個人生活、商業(yè)服務(wù)以及專業(yè)服務(wù)等。總的來說，兩者都涉及到人工智能技術(shù)的應(yīng)用，但側(cè)重點不同。具身智能更強調(diào)智能體與環(huán)境的實時互動和適應(yīng)能力，而智能代理則更側(cè)重于模擬人類思維和行為，為用戶提供個性化服務(wù)。此外，具身智能通常涉及到硬件和軟件的結(jié)合，而智能代理則主要是一種軟件程序。在應(yīng)用場景上，具身智能在機器人和自動化領(lǐng)域有更廣泛的應(yīng)用，而智能代理則更多地應(yīng)用于信息檢索、任務(wù)執(zhí)行和決策支持等方面。
1)因為我們?nèi)祟惡椭悄艽鞟I Agent需要柤互協(xié)同工作當(dāng)我們進入AI時代時，為了增強自己的知識和能力，人人都會有屬于自己的智能助理AI Agent，有了它，我們?nèi)祟惤窈蟮墓ぷ骰蛘咝枰姆?wù)，只要我們設(shè)定目標(biāo)任務(wù)和提供必要的資源（例如計算能力），然后讓AI Agent獨立地承擔(dān)大部分工作，我們?nèi)祟愖詈笾灰獙I Agent工作進行監(jiān)督和評估最終結(jié)果。這種工作模式充分體現(xiàn)了人類和智能代理的協(xié)同性、互動性、自主性和適應(yīng)性，見圖六。
圖六 人與AI Agent協(xié)同工作
2）因為人類只有利用單個智能代理和多個智能代理組成不同形式架構(gòu)才能解決服裝制造業(yè)目標(biāo)任務(wù)等一切問題大家知道，多單個智能代理體架構(gòu)是由一個語言模型驅(qū)動，并將獨立執(zhí)行所有的推理、規(guī)劃和工具執(zhí)行任務(wù)。多個智能代理體架構(gòu)涉及兩個或更多的智能體，每個智能體可以使用相同的語言模型或一組不同的語言模型。智能體可以訪問相同的工具或不同的工具。每個智能體通常都有自己的角色任務(wù)。多智能體架構(gòu)可以在任何復(fù)雜性級別上擁有各種組織。通常將它們分為垂直智能代理體架構(gòu)和水平智能代理體架構(gòu)兩個類型：在垂直架構(gòu)智能代理體中，一個智能體充當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者，其他協(xié)作智能體之間有明確的勞動分工，它們直接向領(lǐng)導(dǎo)者報告；水平架構(gòu)智能代理體中，所有智能體都被視為平等的，并且是關(guān)于任務(wù)的一個組討論的一部分。智能體之間的通信發(fā)生在一個共享的線程中，每個智能體都可以看到其他智能體的所有消息。智能體還可以自愿完成特定任務(wù)或調(diào)用工具，這意味著它們不需要由領(lǐng)導(dǎo)智能代理體分配。水平架構(gòu)通常用于需要協(xié)作、反饋和組討論以成功完成任務(wù)，見圖七。由此可知，在服裝制造業(yè)應(yīng)用上，單個智能代理體系統(tǒng)可以處理靜態(tài)和簡單任務(wù)，而多個智能代理體系統(tǒng)則更適合應(yīng)對動態(tài)和復(fù)雜的任務(wù)。多個智能代理系統(tǒng)的多樣性和自組織能力使其能夠適應(yīng)各種不同環(huán)境和需求，提供更廣泛的解決方案和更多的應(yīng)用選擇。這種差異使得兩種系統(tǒng)在不同的應(yīng)用場景中都能發(fā)揮其獨特優(yōu)勢。
圖七 單個與多個智能代理體架構(gòu)
3）因為未來服裝制造企業(yè)的工作是虛擬員工AI Agent智能體與人類協(xié)同工作來完成的在服裝制造業(yè)人工智能代理AI Agent可以看作虛擬數(shù)字員工，因為AI Agent它擁有強大的推理和多模態(tài)能力，可以實現(xiàn)人機協(xié)同，為每個員工配備全場景、24小時不間斷的智能助理。在這一階段，數(shù)字員工將能夠全面覆蓋現(xiàn)有的業(yè)務(wù)場景，并自動化處理所有復(fù)雜業(yè)務(wù)。AI Agent的應(yīng)用覆蓋了服裝制造業(yè)全鏈條：在研發(fā)設(shè)計領(lǐng)域，大模型通過優(yōu)化設(shè)計過程提高研發(fā)效率；在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，大模型拓展生產(chǎn)制造智能化應(yīng)用的邊界；在經(jīng)營管理領(lǐng)域，大模型基于助手模式提升經(jīng)營管理水平；在產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域，大模型基于交互能力推動產(chǎn)品和服務(wù)智能化，見圖八。
圖八 AI Agent在服裝制造業(yè)全環(huán)節(jié)的應(yīng)用
在服裝制造企業(yè)虛擬員工AI Agent 智能體與人類協(xié)同工作可以在以下幾方面體現(xiàn)出來：①AI Agent 可以通過語音識別和自然語言處理技術(shù)，為操作工人提供實時的操作指導(dǎo)和支持；②AI Agent 能夠分析客戶數(shù)據(jù)，提供個性化的客戶服務(wù)和產(chǎn)品推薦，增強客戶滿意度；③AI Agent 可以協(xié)助工程師進行產(chǎn)品設(shè)計，提供創(chuàng)新的設(shè)計方案，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期；④AI Agent 能夠為員工分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和資源利用率；⑤AI Agent 通過分析生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化工藝參數(shù)，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率；⑥AI Agent 可以控制工業(yè)機器人執(zhí)行精確的操作、組裝、輸送搬運等任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和安全性；⑦通過分析市場趨勢和歷史數(shù)據(jù)，AI Agent 可以預(yù)測產(chǎn)品需求，為企業(yè)優(yōu)化庫存水平，減少庫存成本；⑧AI Agent 能夠監(jiān)控和分析能源使用情況，提出節(jié)能措施，降低能源成本；⑨利用計算機視覺技術(shù)，AI Agent 可以幫助人工進行自動檢測成衣產(chǎn)品缺陷，確保產(chǎn)品質(zhì)量等等。4)因為一般服裝制造企業(yè)和員工開發(fā)AI Agent比較困難，通常使用AI Agent平臺服務(wù)來獲得制造企業(yè)在決定是否自己開發(fā)AI Agent服務(wù)還是借用平臺服務(wù)時，需要綜合考慮多個因素。首先，從成本角度來看，自己開發(fā)AI Agent服務(wù)可能需要投入大量的人力、物力和時間，包括技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練等。而借用平臺服務(wù)則可以降低這些成本，因為平臺方已經(jīng)完成了這些基礎(chǔ)性的工作，制造企業(yè)只需要按照平臺提供的接口和規(guī)范進行集成和定制即可。其次，從技術(shù)和人才儲備來看，制造企業(yè)可能缺乏AI領(lǐng)域的專業(yè)人才和技術(shù)積累，自己開發(fā)AI Agent服務(wù)可能面臨技術(shù)難題和人才瓶頸。而借用平臺服務(wù)則可以充分利用平臺方的技術(shù)和人才優(yōu)勢，快速實現(xiàn)智能化升級和轉(zhuǎn)型。此外，還需要考慮數(shù)據(jù)安全和隱私保護的問題。自己開發(fā)AI Agent服務(wù)可以更好地掌控數(shù)據(jù)安全和隱私保護，但也需要投入更多的精力和資源來保障。而借用平臺服務(wù)則需要確保平臺方能夠提供足夠的數(shù)據(jù)安全保障措施，并且需要仔細(xì)閱讀并理解平臺方的數(shù)據(jù)使用政策和隱私保護條款。總之，從市場趨勢和未來發(fā)展來看，對于一般制造企業(yè)來說，借用平臺服務(wù)可能是一個更為快速、便捷和經(jīng)濟的選擇，可以更快地實現(xiàn)智能化升級和轉(zhuǎn)型。我國有眾多AI Agent服務(wù)平臺，如阿里巴巴、騰訊、百度、京東、華為云、百川智能、聯(lián)匯科技、瀾碼科技、 科大訊飛、商湯科技、ChatDev（由清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、布朗大學(xué)聯(lián)合研究）、思必馳、字節(jié)跳動、曠世機器人、深蘭科技(上海)、 360集團、云從科技、智譜AI等等，其中以阿里巴巴集團旗下的釘釘智能移動辦公平臺，一直致力于為企業(yè)提供高效、智能的辦公解決方案。在AI Agent領(lǐng)域，釘釘憑借其在人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的深厚積累，推出了智能助理等創(chuàng)新產(chǎn)品，為企業(yè)提供了更加智能化、個性化的服務(wù)。2024年 4月19日，釘釘正式上線AI助理市場，釘釘AI助理市場正式上線，標(biāo)志著釘釘全面智能化戰(zhàn)略的進一步深化，它已規(guī)劃首批推出的200多個AI助理，不遠(yuǎn)將來還要推出一萬個AI助理，這不僅數(shù)量龐大，而且覆蓋了企業(yè)服務(wù)、行業(yè)應(yīng)用、效率工具、財稅法務(wù)、教育學(xué)習(xí)、生活娛樂等多個領(lǐng)域，為用戶帶來了前所未有的智能化體驗，其釘釘AI助理服務(wù)平臺功能見圖九，企業(yè)和員工都可使用。
圖九 釘釘AI Agent服務(wù)平臺
1）我們要有這樣的思想準(zhǔn)備，隨著AI Agent自主性的進一步加強，AI Agents 會發(fā)展成為更加專業(yè)化的代理，在制造業(yè)將替代多數(shù)專業(yè)工作和技能工作。從趨勢上看，大模型 Agents 取代人類的 90% 的專業(yè)工作很快會到來；在不遠(yuǎn)的未來，AI Agents 會與更多的硬件產(chǎn)品融合（不僅限于具身智能和人形機器人），那就有可能完全取代人類工作，因此我們無論是企業(yè)還是個體，在這個新時代，我們要學(xué)習(xí)新知識、掌握新技能，以應(yīng)對 AI Agent帶來的挑戰(zhàn)和機遇。2）智能體AI Agent的核心特征在于其自主性，即根據(jù)環(huán)境變化與任務(wù)需求自主作出決策；其學(xué)習(xí)能力使智能體能夠從經(jīng)驗中持續(xù)優(yōu)化行為策略，提升適應(yīng)性和問題解決能力；其環(huán)境適應(yīng)性則確保智能體能在各種復(fù)雜、不確定的環(huán)境中保持高效運作。這些特性使得AI Agent成為復(fù)雜系統(tǒng)中不可或缺的獨立決策單元。而多智體系統(tǒng)由多個智能體組成，通過明確的角色分工、靈活的組織結(jié)構(gòu)和高效的交互機制，形成一個能夠共享信息、協(xié)調(diào)行動、共同達(dá)成目標(biāo)的群體智能體整體。3）目前，AI Agent系統(tǒng)的研究仍面臨一些挑戰(zhàn)和局限性。評估標(biāo)準(zhǔn)的不一致性、現(xiàn)實應(yīng)用場景的適應(yīng)性、以及語言模型的內(nèi)在偏差是當(dāng)前研究中需要重點關(guān)注的問題。未來的研究可能會集中在建立更加全面和客觀的評估體系上，提高AI Agent系統(tǒng)在真實世界場景中的可靠性和穩(wěn)健性（Robust），并探索減少系統(tǒng)偏差的有效方法。盡管當(dāng)前的AI Agent系統(tǒng)尚未完全成熟，但它們在處理推理、規(guī)劃和工具使用等方面的能力已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的靜態(tài)語言模型。隨著技術(shù)的持續(xù)進步，預(yù)計AI Agent將在更多的領(lǐng)域中發(fā)揮關(guān)鍵作用，成為推動AI應(yīng)用發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。4）隨著深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，Agent 的能力將得到進一步提升，其感知、決策和學(xué)習(xí)能力將更加強大。這將使它們能夠在更復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，甚至在某些方面超越人類的能力；其次，Agent 的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⑦M一步擴大，特別是在制造業(yè)需要高度自動化和智能化的領(lǐng)域，Agent 將成為不可或缺的工具；最后，Agent 的社會影響或?qū)⒏由钸h(yuǎn)，可能改變我們的工作方式、生活方式甚至思維方式。同時，這也將引發(fā)一系列的社會、倫理和法律問題，需要我們進行深入的研究和探討。但不管怎么說，我非常認(rèn)同比爾·蓋茨在最近發(fā)表一篇文章中指出的：“5年內(nèi)AI Agent將大行其道，每個用戶都將擁有一個專屬的AI Agent”。
2024年6月稿于上海
來源：中國服裝協(xié)會
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