我们好像迎来了AI的寒武纪时代，“X+AI”屹然成为了时髦搭配，技术正在以天为单位的速度向前狂奔。除了人们熟知的AIGC，AI Agent也是AI体系里狂飙的项目之一。当下，越来越多的人通过大型语言模型（LLM）解决各种复杂的任务，其中 LLM 增强的自主 Agent（LAA）尤为引人瞩目。
在由文心大模型、百度飞桨、BV百度风投联合主办的AGI Foundathon·大模型创业松活动，线上AGI创业营第二期分享会上，我们邀请了LinkSoul.AI 创始人兼CEO、Chinese Llama 27B及AutoAgents项目发起人、前智源研究院创新应用实验室负责人史业民，他围绕 “Agent时代的思考方式与可能性”主题，详细的分享了LLM带来的变化以及Agent的发展方向。
精彩内容提示
03:20 史业民介绍
LLM带来的变化
06:18 LLM作为Sensor时是自然语言与代码的桥梁，能够将任意文本输入解构为代码可以理解的格式。
08:36 LLM作为Modality Bridge时主要有以下四种多模态模型分类：多模态对齐、输入多模态、输出多模态、输入和输出多模态。
14:04 LLM作为Programming Framework时主要有以下三种分类：
  • Function Calling
  • Autonomous Agents
  • Code/Open Interpreter
Agent的发展
29:11
 2002年，Agent被定义为可以独立执行任务的、多智能体的系统。
35:54 2009年，Agent在定义上补充了互动关系，属性上补充了反应、预激活和社交的灵活性，并在先动性和社交能力上进一步完善。
39:02 2016-2019年，Agent在多智能体强化学习(MARL)方向上的发展。
LLM对Agent的主要影响。
47:46 现阶段Agent面临的挑战有：
  • Plan无法确保导向目标结果，尤其是长期规划效果不好
  • 中间步骤执行结果不稳定
  • 如何实现高质量Memory机制
  • Agent的模型和服务走向
  • 如何建模时间维？
  • 效率不高，需要多轮LLM调用完成一个步骤
  • 对于LLM的指令跟随能力要求更高，绝大部分开源模型无法满足要求
  • 如何检查执行过程的安全性
  • Agent数量大幅提升后，带来一系列问题，例如：LLM成本极高、通信与消息传播问题更加严峻
  • 仿真环境不完善
56:59 Agent仍在不断进步，并已出现优质应用。
AGI Foundathon 大模型创业松
当想象力被释放，我们在期待应用层的创造，寻找AI-Native创业者，探索AGI时代新可能！
大模型时代，应用层的机会属于每一个有野心、有想象力的人，我们希望与所有 AI-Native 创业者在这里聚集与相互启发，我们集结顶级投资人和技术大咖，与你一起完成从“idea”到“demo”再到公开产品的跨越，助力你探索早期增长和市场需求，迈出AI创业的第一步！
AGI Foundathon自9月11日上线后，已经吸引了1577多名优秀的大模型开发者、富有产品sense的创业者加入社群，超过350+支队伍报名参赛！我们期待更多还在观望的朋友们报名参赛，让我们一起用行动拥抱大模型时代的到来～
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如果你是AI创业者，欢迎投递你的想法至[email protected]
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