后 AIGC 時(shí)代，AI Agent 無疑是一個(gè)新沸點(diǎn)。AI Agent（人工智能體）是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。不同于傳統(tǒng)的人工智能，AI Agent 具備通過獨(dú)立思考、調(diào)用工具去逐步完成給定目標(biāo)的能力。

AI Agent 和大模型的區(qū)別在于，大模型與人類之間的交互是基于 Prompt 實(shí)現(xiàn)的，用戶 Prompt 是否清晰明確會影響大模型回答的效果。而 AI Agent 的工作僅需給定一個(gè)目標(biāo)，它就能夠針對目標(biāo)獨(dú)立思考并做出行動(dòng)。

從原理上說，AI Agent 的核心驅(qū)動(dòng)力是大模型，在此基礎(chǔ)上增加規(guī)劃（Planning）、記憶（Memory）和工具使用（Tool Use）三個(gè)關(guān)鍵組件。那么，這種 AI Agent 到底是什么？該如何定義？AI Agent 的發(fā)展現(xiàn)狀和技術(shù)難點(diǎn)是什么？將帶來哪些機(jī)遇和變革？帶著這些問題，我們邀請到了美國五百強(qiáng)公司高級數(shù)據(jù)科學(xué)家王元，與他一起探討 AI Agent 的發(fā)展現(xiàn)狀和技術(shù)難點(diǎn)。

以下為訪談實(shí)錄，經(jīng)編輯。

InfoQ：大家晚上好，歡迎來到 InfoQ《極客有約》的直播間。在本期直播中，我們有幸邀請到了美國 500 強(qiáng)公司的高級數(shù)據(jù)科學(xué)家，王元老師，為我們分享他的專業(yè)見解。今天的直播主題聚焦于解析 AI agent 的發(fā)展現(xiàn)狀以及一些基礎(chǔ)難點(diǎn)?，F(xiàn)在，請讓我們熱烈歡迎王元老師，讓他為大家做一下自我介紹。

王元：大家好，我是王元，可能名字在一起是個(gè)“玩”字，所以對于流行的技術(shù)和項(xiàng)目，我一直充滿了好奇心，探尋它們的原因有一部分是因?yàn)槲业墓ぷ餍枰硪徊糠謩t是源于我個(gè)人對這個(gè)領(lǐng)域的熱愛。我已經(jīng)從事人工智能領(lǐng)域?qū)⒔?10 年了。近些年，AI 技術(shù)的迭代速度非?？?，基本上每 3 到 5 年就經(jīng)歷一次全新的學(xué)習(xí)過程。我很高興收到 QCon 主辦方的邀請，能夠在這個(gè)平臺上與大家一同學(xué)習(xí)和交流。希望通過今天的分享，能夠?yàn)榇蠹規(guī)硪恍┯腥さ囊娊狻?/p>

InfoQ：王元老師也是我們QCon 大會上海站的特邀講師，大家可以關(guān)注大會官網(wǎng)了解詳情。我了解到王老師您您一直從事與 AI 相關(guān)的工作，想請問下您是如何看待最近兩年 AIGC 引發(fā)的技術(shù)變革的？

王元：首先要強(qiáng)調(diào)的是技術(shù)的變革非常大，特別是從去年到今年，大約一年到一年半的時(shí)間。從 AIGC 的角度來看，我認(rèn)為可能存在兩個(gè)重要的方向。首先是圖生成和文生成，這涉及到從生成式模型如 VAE 一直發(fā)展到 GAN，現(xiàn)在又到了擴(kuò)散模型，這個(gè)迭代速度非常快。

有一個(gè)具有歷史意義的事件是在 2022 年 8 月，使用擴(kuò)散模型創(chuàng)作的《太空歌劇院》，這件作品在美國科羅納州博覽會上獲得了數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作一等獎(jiǎng)。這是第一次 AI 創(chuàng)作達(dá)到如此專業(yè)水平。這展示了在圖生成方向的擴(kuò)展模型的潛力。

另一方面，從我們處理大語言模型的角度來看，可以想象從 2018 年開始，隨著 Bert 模型和 Transformer 架構(gòu)的出現(xiàn)，這個(gè)領(lǐng)域變得一發(fā)不可收拾。今年是一個(gè)巨大的改變，GPT-3.5 和 GPT-4 的出現(xiàn)使以 OpenAI 為代表的這種架構(gòu)的模型一夜之間風(fēng)靡全球。如果你曾使用過 OpenAI 的 ChatGPT 產(chǎn)品，你應(yīng)該能夠親身感受到其智能水平的逐漸提高。這是一個(gè)巨大的變化，因?yàn)閺囊郧暗?Bert 模型這種雙向的架構(gòu)，到現(xiàn)在的 GPT 系列完全是解碼器結(jié)構(gòu)，而且越來越出色。從模型結(jié)構(gòu)的角度來看，這也是一個(gè)巨大的變化。

除了這兩個(gè)核心方向上的算法層面的變革，還有一些周邊技術(shù)的變化，這些變化也是由大模型算法引起的。例如，向量數(shù)據(jù)庫可能在大模型時(shí)代之前并不受重視，但現(xiàn)在對于從事數(shù)據(jù)庫工作的人來說，向量數(shù)據(jù)庫公司的融資額在今年顯著增加。這表明 AIGC 帶來的算法變革也引發(fā)了周邊技術(shù)的演進(jìn)，帶來了許多新的機(jī)會。因此，我認(rèn)為 AIGC 可能比我們想象的通用人工智能到來得更快。以前我們可能想象需要 30 年，但現(xiàn)在也許只需要十年，我們就能看到一些顯著變化。

AI Agent 到底是什么？

InfoQ：向量數(shù)據(jù)庫今年確實(shí)非常受關(guān)注，就連很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也增加了向量功能。那回到我們今天的話題 AI Agent，您能先跟我們聊聊到底什么是 AI Agent 嗎？它的定義是什么？

王元：AI Agent 這項(xiàng)技術(shù)可以說是建立在大語言模型之上的一種全新技術(shù)。我們擁有了大語言模型之后，大家發(fā)現(xiàn)除了微調(diào)之外，還可以進(jìn)行所謂的上下文學(xué)習(xí)。于是，引入了一個(gè)新的概念，即在處理問題時(shí)的“提示工程”。AI Agent 將這個(gè)概念更抽象地引入了一個(gè)新的維度。在學(xué)術(shù)前沿，通常會認(rèn)為 Agent 是一個(gè)可以感知環(huán)境并能夠基于當(dāng)前場景做出決策的“智能體”。它是完全自動(dòng)的，但我更愿意將其稱為“agent framework”，即一個(gè)框架。這個(gè)框架是抽象的，能夠根據(jù)具體的場景做出決策，然后執(zhí)行，之后能夠保持自主狀態(tài)。

實(shí)際上，它將大語言模型從一個(gè)無狀態(tài)的 API 轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)具有狀態(tài)的工具。我舉一個(gè)通俗易懂的例子，Agent 的本質(zhì)是教大模型一些思考方法論，就好像你已經(jīng)有了知識，但可能缺乏思考的方法。因此，Agent 通過一個(gè)框架傳授方法論，這個(gè)框架具有一些具體模塊，支持整個(gè)結(jié)構(gòu)的運(yùn)行。比如我們在初中、高中面臨考試時(shí)需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)盡量回答問題，取得高分是我們的目標(biāo)。在這里，大語言模型相當(dāng)于提供具體問題的真實(shí)知識。

例如，當(dāng)你遇到選擇題時(shí)，讀完題目后，你確實(shí)能夠理解問題是什么，然后根據(jù)你的知識回答問題。這種思維方式可以被認(rèn)為是大語言模型的正向思維。然而，在考試中我們可能會遇到一些復(fù)雜的問題，這些問題可能不容易立即解決。如果我們只有一種正向解題的思維方式，可能會陷入困境。這時(shí)，如果我們掌握了一些方法論，比如使用排除法，就能采用一種不同的思維方式，而非只依賴正向解題。通過排除法，我們或許能夠確定答案。這就是方法論的一種體現(xiàn)。另外，當(dāng)面臨困難題時(shí)，我們可能會選擇暫時(shí)跳過，轉(zhuǎn)而解答后面的題目。這同樣是一種方法論的應(yīng)用，而這在正向思維中是不常見的。將這些思維方式以某種方式交給大語言模型后，它就擁有了這種思維的方法論。因?yàn)橛辛诉@些方法論，它在解決具體問題時(shí)可能比正向推導(dǎo)更高效，可以處理更廣泛的問題。

InfoQ：這是否表明 AI Agent 更接近通用人工智能呢？

AI Agent 技術(shù)難點(diǎn)和應(yīng)用場景

王元：可以這么理解。AI Agent 將大語言模型提升到一個(gè)更高的水平，使其更接近我們所謂的通用人工智能的目標(biāo)方向。

InfoQ：AI Agent 技術(shù)難點(diǎn)有哪些？

王元：AI Agent 作為一項(xiàng)相對新的技術(shù)，正在迅速發(fā)展。估計(jì)今年到目前為止，AI Agent 相關(guān)的論文可能已經(jīng)超過 100 篇。盡管技術(shù)仍在快速發(fā)展，但目前在學(xué)術(shù)界和行業(yè)界已經(jīng)形成了一個(gè)共識，即該技術(shù)主要包括四個(gè)基本模塊。

第一個(gè)基本模塊是角色設(shè)定。這意味著 AI Agent 希望在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，需要像人一樣關(guān)注相關(guān)的背景信息和任務(wù)的要求。這可以被視為一種角色設(shè)定的數(shù)據(jù)組。

第二個(gè)模塊是內(nèi)存，用于獲取信息，分為短期和長期內(nèi)存。短期內(nèi)存類似于模型的上下文，而長期內(nèi)存則可能是通過向量數(shù)據(jù)庫等外部來源獲取的信息。

第三個(gè)模塊是規(guī)劃，它類似于人在解決問題時(shí)將其分解為子問題并逐個(gè)解決的方法。這可以被理解為一個(gè)專門的規(guī)劃模塊，用于將問題分解成可解決的子問題或子目標(biāo)。

最后一個(gè)模塊是執(zhí)行，涉及到與環(huán)境的交互。這可以包括調(diào)用 API、調(diào)用其他模塊或執(zhí)行具體的動(dòng)作，具體取決于任務(wù)的性質(zhì)。

AI Agent 作為基于大語言模型的技術(shù)，面臨一些難點(diǎn)。首要難點(diǎn)是底層技術(shù)，因?yàn)樗^承了大語言模型的一些問題，比如“幻覺”問題。此外，對于底層基礎(chǔ)模塊的質(zhì)量和性能，包括調(diào)用圖像識別等模型，也會直接影響到上層建筑的性能。其次，Agnet 各個(gè)模塊之間的交互和運(yùn)行可能會產(chǎn)生許多中間結(jié)果和狀態(tài)，這也帶來了一些技術(shù)挑戰(zhàn)。例如，處理中間結(jié)果的魯棒性是一個(gè)問題，下層模塊的性能和質(zhì)量會直接影響上層模塊的執(zhí)行。最后，從應(yīng)用層角度看，雖然 AI Agent 的能力得到了提升，但這也伴隨著一些代價(jià)，比如用戶與大語言模型進(jìn)行多次交互可能引入時(shí)間和成本的問題等。

InfoQ：目前，AI Agent 的應(yīng)用場景普遍集中在哪里，為什么是這些場景？

王元：關(guān)于 AI Agent 的發(fā)展，我認(rèn)為可以從兩個(gè)場景來考慮。首先，如果我們關(guān)注用戶場景，我們會發(fā)現(xiàn)有一些場景是具有交互性質(zhì)的。例如，智能機(jī)器人和問答式交互，這與 AI Agent 的迭代性質(zhì)天生匹配。在這種情境下，對于一些簡單的任務(wù)，比如購買火車票或解決企業(yè)內(nèi)部 IT 服務(wù)的問題，任務(wù)型機(jī)器人的應(yīng)用效果較好。這種機(jī)器人專注于解決用戶的具體任務(wù)，其場景相對較為集中。在這種簡單場景下，使用 AI Agent 是明智的選擇，并且相對容易維護(hù)。

另一種場景是用戶感覺是線性執(zhí)行的，例如文檔智能類的應(yīng)用。比如，一家支付公司要求用戶在開戶時(shí)提交身份證明，這是一個(gè)局限性的任務(wù)，不需要與用戶進(jìn)行過多的交互。在這種場景下，前臺是單向的，但后臺可以利用 AI Agent 更好地執(zhí)行，這種情況相較于原有的流水線，AI Agnet 更為高效。因?yàn)樵?AI Agent 中，有一些特定的分類方法，比如來自 Multipath Agent 的應(yīng)用。Multipath Agent 采用多通道的方式，可以在多個(gè)階段或通道上執(zhí)行操作，而不僅僅是在單一樣本上執(zhí)行。這種多通道的設(shè)計(jì)有助于提高性能，因?yàn)樗试S Agent 在處理任務(wù)時(shí)進(jìn)行更深入和全面的分析，通過多個(gè)步驟逐漸提煉信息，從而更有效地完成復(fù)雜的任務(wù)。

總的來說，對于這些場景，如果不考慮成本，特別是對延時(shí)要求相對較低的情況，AI Agent 是可以應(yīng)用的。然而，在實(shí)際商業(yè)上應(yīng)用時(shí)可能由于其成本較高，需要企業(yè)權(quán)衡利弊，綜合考慮技術(shù)優(yōu)勢和商業(yè)投入產(chǎn)出比，確保使用 AI Agent 是合理而有吸引力的選擇。

InfoQ：您提到 AI Agent 是一個(gè)相對較新的概念，對于如何評估這項(xiàng)技術(shù)的好壞，業(yè)內(nèi)是否存在用于判斷 AI Agent 效果的標(biāo)準(zhǔn)呢？

王元：當(dāng)評估 AI Agent 的效果時(shí)，可以從多個(gè)角度考慮，業(yè)界通常采用以下幾種方法進(jìn)行評測。每個(gè)公司或研究機(jī)構(gòu)可能使用的方法略有不同，但總體來說有以下幾個(gè)方向。

1. 主觀評估：在沒有數(shù)據(jù)和人工標(biāo)注的情況下，初始階段可能需要進(jìn)行主觀評估。這包括請專家對 AI 的回答進(jìn)行人工評分，或者將問題設(shè)計(jì)成圖靈測試，讓專家分辨 AI 生成的答案和人類的答案。這種評估方法以人類能力作為基線，但由于涉及人工評分，成本相對較高。

2. 端到端任務(wù)評估：如果有一定的數(shù)據(jù)，可以基于端到端任務(wù)的指標(biāo)來評估 AI Agent 的性能。例如，在文檔智能領(lǐng)域，可以關(guān)注 OCR 提取的準(zhǔn)確率等具體任務(wù)指標(biāo)。這種方法側(cè)重于任務(wù)的具體要求，更注重 AI Agent 在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)。

3. 通用數(shù)據(jù)集評估：目前常用的是一些通用數(shù)據(jù)集，如 ALFWorld、HotPotQA 和 HumanEval 等，用于測試 AI Agent 在決策、問答和編程等多個(gè)方向的性能。這種方法強(qiáng)調(diào)綜合性能，但可能無法完全覆蓋所有應(yīng)用場景。

4. Benchmark 形式數(shù)據(jù)集評估：新興的評估方法包括一些綜合多個(gè)領(lǐng)域的 Benchmark 形式的數(shù)據(jù)集，如清華發(fā)布的 AgentBench 等。這些數(shù)據(jù)集跨足多個(gè)領(lǐng)域，對 AI Agent 進(jìn)行全面評測，使評估更具廣度。

5. 工程層面評估：從工程層面考慮，可以評估系統(tǒng)的穩(wěn)健性，包括平均報(bào)錯(cuò)率、與底層 API 交互的次數(shù)等。這種評估方法關(guān)注 AI Agent 的工程實(shí)現(xiàn)，有助于了解系統(tǒng)的魯棒性和效率。

6. 系統(tǒng)層面評估：最終還需要考慮整個(gè)系統(tǒng)的性能，包括端到端的運(yùn)行效率、時(shí)延、成本等。這可以通過評估相同任務(wù)下不同 AI Agent 的迭代次數(shù)、交互次數(shù)和整體耗時(shí)來實(shí)現(xiàn)。

綜合而言，對 AI Agent 的評估可以從主觀和客觀兩個(gè)方面進(jìn)行，包括人工評估、數(shù)據(jù)指標(biāo)評估、Benchmark 形式的全面評估以及工程和系統(tǒng)層面的性能評估。每個(gè)方向都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景，綜合考慮可以更全面地了解 AI Agent 的效果。

InfoQ：目前業(yè)內(nèi)一些觀點(diǎn)認(rèn)為，AI Agent 代表了生成式 AI 下一代的新技術(shù)棧。您對這一說法的理解是什么？您是否同意這個(gè)觀點(diǎn)？

王元：我認(rèn)為，隨著大模型的興起，確實(shí)涌現(xiàn)了一些新的技術(shù)棧，而 AI Agent 是其中一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)棧，盡管并非唯一的。要想成功構(gòu)建下一代技術(shù)，僅僅擁有 AI Agent 可能是不夠的，因?yàn)樗鼤艿皆S多周邊技術(shù)棧的直接或間接影響，從而影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。

我認(rèn)為 AI Agent 最顯著的特征之一是為群體智能提供了一種相對統(tǒng)一的機(jī)制。在人類社會中，一家公司可能擁有工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、財(cái)務(wù)、管理人員和法規(guī)專家等各種不同的角色，而每個(gè)角色都是不可或缺的。在 AI 領(lǐng)域，這種多樣性可以通過設(shè)定不同的 AI Agent 角色來體現(xiàn)，它們可以進(jìn)行交互，執(zhí)行各種任務(wù)，實(shí)現(xiàn)群體智能。從這個(gè)角度來看，AI Agent 提供了一個(gè)橋梁。以前，想象如何實(shí)現(xiàn)群體智能可能沒有一個(gè)較好的方式，但現(xiàn)在有了 AI Agent 的框架，似乎在群體智能方面提供了更多的可能性?；?AI Agent 的思維方式和框架，我們可以更好地構(gòu)建，這在實(shí)踐和系統(tǒng)架構(gòu)上都提供了許多手段。

AI Agent 未來趨勢展望

InfoQ：根據(jù)您的觀察，哪些行業(yè)目前在 AI Agent 商業(yè)化落地的大模型？

王元：關(guān)于實(shí)際應(yīng)用方面，我之前提到了一些簡單場景的交互型任務(wù)型機(jī)器人。以前在智能客服領(lǐng)域，我們可能會手寫有線狀態(tài)機(jī)與用戶進(jìn)行交互，例如詢問用戶購買火車票的相關(guān)信息。在這樣的典型場景中，用 AI Agent 替代以前的技術(shù)是可行的。

另一方面，對于一些線性場景，與用戶沒有直接交互但在背后有一些交互的情況，比如文檔智能中的分類，我們也嘗試使用大語言模型進(jìn)行分類，然后結(jié)合 Agent 進(jìn)行投票，以提高性能。

然而，在一些復(fù)雜場景，比如金融領(lǐng)域，想要通過 AI Agent 完全執(zhí)行用戶開戶等業(yè)務(wù)流程可能受到一定限制。現(xiàn)在的技術(shù)可能只能做到輔助，而無法完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)執(zhí)行，盡管這樣的應(yīng)用在吸引力上有優(yōu)勢，因?yàn)闇p少了人的介入，但技術(shù)目前可能仍然無法做到完全的自動(dòng)執(zhí)行。

最后，成本也是一個(gè)考慮因素。目前，從個(gè)人角度看，AI 技術(shù)的成本可能仍然相對較高。

InfoQ：隨著大模型多模態(tài)能力的提升，您認(rèn)為多模態(tài)會為 Agent 帶來什么？

王元：多模態(tài)技術(shù)現(xiàn)在看來是一個(gè)不可避免的趨勢。國內(nèi)外都在積極研究多模態(tài)技術(shù)。從邏輯分析來看，當(dāng)大語言模型底層的操作系統(tǒng)能力提升時(shí)，AI Agent 的能力也會相應(yīng)提升。具體來說，多模態(tài)的原生大模型有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

首先，如果現(xiàn)有原生的多模態(tài)大模型，AI Agent 內(nèi)部執(zhí)行多模態(tài)任務(wù)的復(fù)雜性將指數(shù)級下降，這意味著它的交互減少，出錯(cuò)的概率也會顯著降低。原生大模型直接可以進(jìn)行圖像識別，而不需要調(diào)用單獨(dú)的模型并將中間結(jié)果轉(zhuǎn)換為文字，然后再讓大模型能夠理解其含義。

其次，從成本的角度來看，原生多模態(tài)大模型可以降低交互的繁雜性，從而降低了成本。盡管調(diào)用的多模態(tài)大模型可能是開源的，但開源模型并不代表沒有成本。企業(yè)作為一個(gè)要托管多模型的實(shí)體，需要去管理這些模型的版本、生命周期等，這也是需要投入資金的。因此，擁有原生多模態(tài)大模型可以將管理多個(gè)模型的復(fù)雜性轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾硪粋€(gè)模型，從而大幅降低運(yùn)營成本。

InfoQ：AI Agent 的倫理和隱私問題如何解決？我們應(yīng)該如何規(guī)范和引導(dǎo) AI Agent 的發(fā)展？

王元：我們看到行業(yè)的一些領(lǐng)軍研究機(jī)構(gòu)和研究人員，如深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的教父——Geoffrey Hinton 和楊立昆等，對 AI 的深度學(xué)習(xí)倫理問題進(jìn)行了深入思考。在 AI Agent 的語境中，我認(rèn)為這一問題變得更為重要。因?yàn)?AI Agent 賦予了一種基于回歸的大模型方法論，其思維層次實(shí)際上得到了提升。隨著思維層次的提高，我認(rèn)為 AI 可能會產(chǎn)生自我意識等問題。在這方面，通過向 AI Agent 傳達(dá)一些方法論，我們或許可以慢慢引導(dǎo)它的行為。

在引入 AI Agent 之后，我認(rèn)為安全問題可能變得更加緊迫。因?yàn)?AI Agent 不僅僅是一個(gè)機(jī)器，它往往被賦予一些角色，這些角色能力需要監(jiān)控。為了讓 AI Agent 表現(xiàn)得更好，我們往往需要賦予它創(chuàng)建、執(zhí)行和解決子任務(wù)的權(quán)限。這也是一個(gè)復(fù)雜的問題，因?yàn)樵诮o定宏觀任務(wù)后，AI Agent 可能在完全自主的情況下創(chuàng)建許多子任務(wù)，而這些子任務(wù)可能與宏觀任務(wù)或指導(dǎo)發(fā)生沖突，難以監(jiān)測。

在倫理方面，有了 AI Agent 之后，我們必須思考的一個(gè)問題是如何處理權(quán)限問題。給予 AI Agent 足夠的權(quán)限使其更加智能，但這也帶來了監(jiān)測和控制的難題，這也是深度學(xué)習(xí)教父們所強(qiáng)調(diào)的問題。而在 AI Agent 這個(gè)層面上，這一問題可能變得更加復(fù)雜。雖然我對這個(gè)問題尚未有確切的解決方案，但我認(rèn)為這是一個(gè)需要深入思考的事情。

InfoQ：未來，AI Agent 的發(fā)展趨勢和前景是什么？您看好 AI Agent 未來的發(fā)展嗎？您認(rèn)為多久我們會迎來 AI Agent 的大規(guī)模落地？

王元：我認(rèn)為 AI Agent 未來的發(fā)展有幾個(gè)前提條件。首先，如果底層的大語言模型在多模態(tài)方面取得顯著進(jìn)展，包括視覺和音頻多模態(tài)，那么將這些技術(shù)應(yīng)用于 AI Agent 會顯著提升其性能。其次，如果我們將這些技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人環(huán)境，由于機(jī)器人能夠直接影響物理世界，這可能會帶來巨大的潛力。

我個(gè)人對這項(xiàng)技術(shù)的前景感到樂觀，我認(rèn)為在未來 3 到 5 年內(nèi)，我們可能會看到一個(gè)相對智能、具備方法論的 AI 體。當(dāng)然，隨著其變得越來越智能，關(guān)于 AI 監(jiān)管、倫理和安全方面的討論聲音可能會不斷增加。我認(rèn)為這些問題可能會與大語言大模型的監(jiān)管問題緊密相連，因?yàn)?AI Agent 畢竟是大語言模型的一個(gè)衍生和集成，監(jiān)管方面可能需要在相同的程度上進(jìn)行考慮。

InfoQ：對于想要進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的公司或個(gè)人來說，需要了解哪些相關(guān)知識？您有什么意見給到這些人嗎？

王元：技術(shù)的發(fā)展變得非常迅速。我還清楚記得 2018 年，NLP 領(lǐng)域的 Bert 模型發(fā)布，被認(rèn)為是一個(gè)新的高峰。然而，到了 2022 年底和 2023 年，GPT 系列模型又創(chuàng)造了一個(gè)新的方向或者說一個(gè)分支。

我個(gè)人認(rèn)為，無論是從事相關(guān)技術(shù)的老手還是新進(jìn)者，每隔 3 到 5 年都會經(jīng)歷一次重大的重新學(xué)習(xí)過程。學(xué)習(xí)能力可能是最為寶貴的技能之一。具體而言，我建議關(guān)注一些行業(yè)中具有影響力的論壇，比如 QCon。這些論壇每年都會帶給聽眾一些新的知識點(diǎn)，因?yàn)樵谛袠I(yè)內(nèi)，每個(gè)同行都可能接觸到一些新的技術(shù)點(diǎn)。通過這種大會的交流，這些新知識可以傳播給整個(gè)行業(yè)，提供一個(gè)非常好的學(xué)習(xí)機(jī)會。

另外，歡迎大家參加我在 12 月份的 QCon 上的演講。在演講中，我將不僅僅討論 AI Agent，還會探討新一代所謂的 AI 2.0 技術(shù)，以及涉及的周邊技術(shù)棧。對于進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的人，我的建議是要多讀論文，因?yàn)檎撐拇碇袠I(yè)最新的研究方向。可能每周或每天閱讀最新的論文，至少了解一下行業(yè)內(nèi)大牛們在研究什么方向，這是一個(gè)非常好的實(shí)踐。

InfoQ：我看到有觀眾提問：“現(xiàn)在已經(jīng)在做大模型 +RPA 的公司已經(jīng)在做 Agent 方面了，這類 RPA 公司會走在前面嗎？”請王老師說說您的看法。

王元：我認(rèn)為結(jié)合大型模型和 AI Agent，在 RPA 應(yīng)用方面具有巨大的前景。如果目前的大型模型能夠在多模態(tài)方面取得更強(qiáng)的表現(xiàn)，那么在 RPA 領(lǐng)域?qū)吒偁巸?yōu)勢。