主动式agent自动注册演示

大白小白一起学 2023-01-13 01:20:28

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该研究提出了创新的人类-智能体交互方法即主动 Agent（ProActive Agent）范式，有望将 AI 从被动的工具转变为具有洞察力和主动帮助的智能协作，从而开启人机交互新范式。这一技术革新不仅将改变我们与 AI 交互的方式，更有望为大众群体创造更加包容和便利的智能化生活环境。随着技术的不断进步，我们可以期待看到更自然的人机协作模式，更智能的场景适应能力，以及更深度的个性化服务。

同时，经过训练的模型也在误报率上有了明显的下降，尽管提供不必要的帮助的情况仍然存在。人类标注员在研究开发的标注平台上进行标注，对特定时间下，9个不同的大语言模型生成的多样化预测进行判断，并通过多数投票的方式决定某个回合用户是否具有需求，以及用户倾向于接受什么类型的任务。该研究除了提出以上开创性的主动Agent之外，还通过采集不同场景下的人类活动数据构建了一个环境模拟器，进而构建了数据集 ProactiveBench，通过训练模型获得了与人类高度一致的奖励模型，并比对了不同模型在数据集下的性能。

作者 | OpenBMB 社区出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）当前，哪怕是 ChatGPT 等最先进的 AI Agent 都是传统的被动式 Agent（下图 1 左侧所示），即需要用户通过明确的指令显式告诉 Agent 应该做什么，Agent 才能继续执行接下来的任务。而近期清华大学联合面壁智能等团队提出了开创性的新一代主动 Agent 交互范式（ProActive Agent）...

理解 AI Agent 的演变、架构和未来 Agent（智能体）是一个能够基于数据自主完成任务或做出决策的程序。它与 AI模型对话，以使用工具和资源执行基于目标的操作。传统 AI 模型和 Agent 之间的区别是微妙但意义深远的。当我们与 AI 模型（例如 Gemini、o1、Sonnet 或类似的大型语言模型）交互时，本质上是在进行一系列一次性的互动：我们提供输入，模型处理输入，然后返回输出。虽然这些互动可能很复杂，但它们从根本上来说是被动的、无状态的。每个响应都孤立存在，没有真正的连续性，也无法采取

我最近在网上看到一套“Agent 的 12 种核心构建范式”，感觉它实际上很明确的介绍了AI Agent如何从一个演示程序到生产可用的搭建过程和原则。挺完整，就顺手记录、翻译了一下，也补了一点自己在工程视角下的理解。现在很多 Agent 的现状是：重原型、轻生产。能跑起来、能演示，能干的事情更多是写 PPT、写报告、做个工具小助手，但一到生产就露馅：不稳定、不可控、不可追溯、难扩展。

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