前不久，高盛发布一份报告《GEN AI：花钱太多，好处太少？》，揭示了目前AI的“尴尬”局面。报告指出，科技巨头和其他公司预计在未来几年将在 AI capex 上花费超过 1 万亿美元，包括数据中心、芯片、其他 AI 基础设施和电网等方面的投资。

但生成式人工智能除了聊天机器人和 Co-Pilots 之外，缺乏“杀手级应用”，这可能会阻碍其普及。分析师们认为，生成式人工智能需要的是能够自行采取行动的人工智能融合应用程序。那么，一种被称为大型行动模型（LAM）的新模型类型能否满足这一需求呢？

LAM 的概念于 2023 年底开始出现，是大型语言模型（LLM）的自然延续。LLM 因其能够生成类似人类的文本响应而吸引了全世界的目光，但 LLM 擅长单向交流，“这是我的问题，请回答我”，之后用户该怎么做，LLM 没有交代。

LAM 则超越了 LLM 的文本生成能力，通过在软件程序中实际执行某些操作。LAM 使用现有的程序化路径，如 API，或者在某些情况下直接与应用程序的用户界面交互，如通过机器人流程自动化（RPA）执行任务，这就是大型行动模型 LAM 的魔力所在。

例如，如果一位高管要出差，可以构建一个 LAM 来响应人类的指令：“为我找到 10 月 10 日至 17 日去意大利米兰的经济舱机票和四星级酒店。”LAM 不仅可以用建议回应这一请求，还可以导航必要的系统并调用必要的数据来确保预订。

另一种看待 LAM 的方式是它们接替了 Co-Pilots 的工作。Co-Pilots 作为用户与 AI 互动的桥梁，无法将多个事情串联起来一起执行一个结果，仍然是一个个散落在各处的“点”。Co-Pilots 在一定程度上朝着那个方向发展，但 LAM 是创建一个自学脚本，并且随着它不止一次地执行那个动作，它会做得更好。

亚马逊及其 AWS 子公司在开发他们所谓的半自主智能体方面投入了大量资金。这些智能体超越了编码 Co-Pilots，能够处理基本编码任务。两年前接替杰夫·贝索斯的前 AWS 负责人安迪·贾西最近表示，这些代理为公司节省了 4500 个开发者年的 Java 代码维护工作。

另一个 LAM 的例子是 Rabbit r1，这是一款基于 GPT-3.5 的个人助理，实现了 LAM 风格的接口，以启用与包括 Spotify、Apple Music、Midjourney、Suno、Uber 和 DoorDash 在内的特定网站的自动化交互。

此外，还有苹果的 Apple Intelligence，Salesforce 的企业计算套件都是 LAM 的另一个例子。

7 月，麦肯锡发表了一份名为“为什么代理是生成性人工智能的下一个前沿”的报告，该报告赞扬了 Agent 推动下一代生成式人工智能（GenAI）的潜力。

这家咨询巨头的分析师写道：“我们正从基于知识的、由生成式人工智能驱动的工具（比如回答问题和生成内容的聊天机器人）演变为使用基础模型执行数字世界中复杂、多步骤工作流程的生成式人工智能赋能的‘Agent’。简而言之，技术正从思考转向行动。”

麦肯锡表示，由于拥有三个特点，AI Agent 将能够自动化“复杂和开放式用例”，这三个特点包括：管理多样性的能力、由自然语言指导的能力以及与现有软件工具和平台合作的能力。

正如麦肯锡所称，这些“超高效虚拟同事”很快就会在特定领域出现，如贷款承销，代码文档和现代化，以及在线营销活动创建。“尽管代理技术还很不成熟，但对这些工具的增加投资可能会在未来几年内实现代理系统的重要里程碑，并进行大规模部署。”

目前，使用 LAM 架构构建自动化应用程序存在一些挑战。首先，技术方面，需要进一步提高 LAM 的准确性和可靠性，确保其在执行任务时不会出现错误或偏差。同时，还需要加强 LAM 的安全性和隐私保护，防止用户数据被泄露或滥用。其次，伦理方面，需要制定相应的规范和准则，确保 LAM 的应用符合道德和法律要求。例如，在医疗领域，LAM 的决策应该经过专业医生的审核和确认，以确保患者的安全和权益。

后端应用程序可能是 LAM 的最佳测试场，因为它们不会让公司面临 LLM 偏离轨道所带来的那么多责任。大型软件公司的集成 ERP 套件可以访问大量跨行业数据和跨学科工作流程，这将为 LAM 和基于代理的人工智能提供信息并推动其发展。

总的来说，LAM 今天只是一个架构概念，但随着时间的推移，这个概念将被充实，有望在各个领域发挥更加重要的作用。在企业管理方面，LAM 可以帮助企业实现更高效的运营和决策。通过整合各种数据源和业务流程，LAM 能够为企业提供实时的数据分析和预测，帮助企业领导者做出更明智的决策。例如，在供应链管理中，LAM 可以自动监测库存水平、预测需求变化，并协调生产和配送计划，以确保企业的供应链高效运转。

在个人生活领域，LAM 也将带来诸多便利。想象一下，一个智能的个人助手，能够根据你的日常习惯和需求，自动为你安排日程、预订餐厅、购买商品等。LAM 可以通过与各种应用程序和服务的交互，为你提供个性化的服务和体验。此外，LAM 还可以在教育、医疗、金融等领域发挥重要作用，为人们提供更优质的服务和支持。

总之，LAM 作为一种新兴的技术概念，具有巨大的潜力和发展前景。虽然目前还面临一些挑战，但随着技术的不断进步和完善，相信 LAM 将在未来的数字世界中发挥越来越重要的作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。