本文来自“2024人工智能大语言模型发展技术研究报告”，随着技术飞速发展，智能体（AI Agent）正成为一股革命性力量，正在重新定义人与数字系统互动的方式。
AI Agent是一种高效、智能的虚拟助手，通过利用人工智能自主执行任务。它被设计成能感知环境、解释数据、做出明智决策，并执行动作以实现预先设定的目标。在企业环境中，AI Agent通过自动化例行任务和分析复杂数据来提高效率，使员工能够集中精力进行战略和创意方向上的工作，这些 AI Agent的定位不是为了取代人类，更多的是有针对性的进行能力补充，促进企业拥有更具生产力和有效性的劳动力。
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AI Agent在企业生产中的技术实践
《AI Agent技术应用合集》
1、面向办公自动化领域的 AI Agent 建设思考与分享
2、AI Agent 在企业经营分析场景的落地
3、LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索
艾瑞咨询：中国AI PC行业研究报告（2024）
2024人工智能大语言模型发展技术研究报告
《AI PC产业技术专题合集》
1、怎么看AI PC的市场空间
2、2024年AI PC行业概览：PC市场迎来新拐点
3、AI PC专题：深入变革PC产业
《智算中心技术合集》
1、智算中心高性能网络流量调度技术研究及实践 2、新型智算中心组网方案研究 3、某数据中心机房空调系统测试分析及优化措施 4、算网融合关键技术和发展路径研究
面向新算力硬件体系的调度技术挑战
面向智能应用的算力硬件调度与管理
AI Agent 的具有主动性和决策能力的特点，与被动工具不同，AI Agent 会积极参与环境，做出选择并采取行动来实现其指定的目标。AI Agent 具有学习和适应能力，通过整合大型语言模型等技术，AI Agent 可不断根据互动改进性能，随着时间的推移逐渐演变成更复杂、更智能的助手。除此以外，高级语言处理与复杂任务管理也是 AI Agent 的独特特征。
在高级语言处理上，由于使用如 ChatPT 等 LLMs，AI Agent可以理解并生成自然的回复，超越传统预先编程的回复；在复杂任务管理上，与聊天机器人不同，AI Agent 可以处理复杂请求，处理各种输入并整合来自多个来源的信息。总体上，AI Agent 可以利用 LLM 组件将用户的请求分解为较小的子问题，并通过多个步骤创建详细计划来解决问题，为企业创新和效率提升提供了有力支持。
大模型催生两种主要类型的 AI Agent。LLMs 为具有先进能力的新一代 AI Agent 铺平了道路，这些基于 LLMs 的AI Agent 可以广泛分为两大类：对话型 AI Agent 和面向任务型AI Agent。
对话型 AI Agent旨在提供引人入胜、个性化的互动，而任务导向型 AI Agent则专注于实现特定目标。对话型 AI Agent 的核心任务是模拟人类对话。最近自然语言处理方面的进展显著增强了像ChatGPT 这样的人工智能系统的对话能力，这些 AI Agent可以参与类似人类对话的对话，理解上下文并生成逼真的回答。
与对话型 AI Agent 不同，任务导向型 AI Agent 专注于实现特定目标并完成工作流程。这些代理在将高级任务分解为更小、更易管理的子任务方面表现出色。任务导向型 AI Agent 利用语言建模能力来分析提示，提取关键参数，制定计划，调用API，通过集成工具执行操作，并最终报告结果，整套流程得自动处理复杂目标成为可能。目前，具有充分获取知识和工具的能力，任务导向型 AI Agent 已经可以半自主地运作，未来企业级任务自动化和增强将越来越依赖于以目标为中心的代理。
典型 AI Agent 案例
作为大模型的重要发展方向，智能体在国内外大模型研发中形成了基本一致的研发思路。先基于基础模型，然后进一步进行思考增强训练，包括思考过程的有监督精调、行为决策的偏好学习、结果反思的增强学习，进而得到思考模型。
1.RoboAgent：通用机器人智能体的开创性进步
Meta 和卡内基梅隆大学（CMU）联合研究团队开发的RoboAgent 是一款通用机器人智能体。该智能体通过仅 7500个轨迹的训练实现了包括烘焙、拾取物品、上茶、清洁厨房等任务 12 种不同的复杂技能，这些技能让 RoboAgent 能够在 100 种未知场景中泛化应用，显示出前所未有的适应性和灵活性。
RoboAgent 的开发采用了多任务动作分块 Transformer（MT-ACT）架构，这一架构通过语义增强和高效的策略表示来处理多模态多任务机器人数据集。这种方法不仅解决了数据集和场景多样性的挑战，而且为机器人学习范式带来了一次重大进步，为未来机器人技术的发展奠定了坚实的基础。
2.Coze：优秀的创新型 AI Agent 平台
Coze 推出的 AI Agent 解决方案为开发人员提供了创建智能化、自动化代理的全面支持。此类代理具备卓越的任务执行能力，通过先进的自然语言处理技术，实现 API 调用，帮助加速生成式 AI 应用的部署和实施。
Coze 的 AI Agent 可以自主构建、优化并调整提示，利用企业内部专属数据安全地增强响应内容，为用户提供精准、自然的对话体验。通过简化复杂任务的自动化执行和编排，Coze 展示了其在企业级 AI 应用中的巨大潜力。这种完整的代理解决方案不仅显著提升了开发效率，还优化了企业用户的交互体验。
3.Auto-GPT：推动自主 AI 项目完成的新范例
Auto-GPT 是一个结合了 GPT-4 和 GPT-3.5 技术的免费开源项目，通过 API 即可创建完整的项目。该项目代表了GPT-4 完全自主运行的一个重要里程碑，为 AI 技术的应用开辟了新的可能性。Auto-GPT 的创新之处在于用户只需为其提供一个 AI 名称、描述和五个目标，Auto-GPT 便能够自主完成包括读写文件、浏览网页、审查自己提示的结果等一系列任务，并将其与历史记录相结合进行动态优化。
Auto-GPT 的开发不仅展示了人工智能所能做的宽度，而且为自动化项目管理和执行提供了一个全新的解决方案，展现了 AI 在自主项目完成方面的巨大潜力。
4.Amazon Bedrock Agents：企业级 AI 应用的加速器
亚马逊推出的 Amazon Bedrock Agents 为开发人员提供了创建完全托管的智能体的能力，这些智能体通过执行 API调用，加速了生成式 AI 应用程序的发布速度。这种智能体能够自主构建提示并使用公司特定的数据安全地增强提示，从而向用户提供自然语言响应。
Amazon Bedrock Agents 的引入，简化了用户请求任务的快速工程和编排过程，显示了 AI 在企业级应用中的巨大潜力。
5.文心智能体平台：革命性的零代码智能体构建平台
百度文心智能体平台是基于文心大模型 4.0 开发的，为用户提供了零代码、低代码和全代码的开发模式，极大地简化了 AI 智能体的开发过程。该平台允许用户轻松创建功能强大的智能体，如专业术语翻译器或数学教师智能体，展现了 AI 在专业和教育领域的应用潜力。百度进一步加强模型的思考能力，使智能体能通过学习和反思，更好地理解和完成复杂任务。
6.腾讯元器：AI Agent 的智慧化体验
腾讯推出的元器（Metasphere）是融合了腾讯混元大模型的智能交互平台，它秉承了 AI Agent 的卓越特性，为用户带来全面而智慧的互动体验。作为一款功能丰富的 AI Agent，元器旨在全面提升用户的生活质量和工作效率。
7.NVIDIA Voyager：引导学习的 Minecraft 智能体
由 NVIDIA 和加州理工学院等共同推出的 Voyager，是使用 GPT-4 引导学习的 Minecraft 智能体。Voyager 通过编写、改进和传输存储在外部技能库中的代码来不断提升自己的能力，展现了一种全新的 AI 训练范式。与传统的强化学习不同，Voyager 的训练过程是通过执行代码来完成的，这种方法为 AI 的发展开辟了新的路径。
8.MetaGPT：多智能体协作的元编程平台
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1、面向申威众核处理器的规则处理优化技术 2、神威超级计算机运行时故障定位方法
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