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不同于传统的人工智能, AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
受限于数据和算力限制, 想要实现真正智能的 AI Agents 缺乏必要的现实条件。
大模型、AI agent、RPA
大语言模型和 AI Agent 的区别在于 AI Agent 可以独立思考并做出行动,和 RPA 的区别在于它能够处理未知环境信息。
在AI领域,大语言模型与人的互动是基于一种称为“提示词”(prompt)的机制实现的。用户所提供的提示词的明确性和准确性对模型回答的质量具有直接影响。一些强大的AI工具也需要用户明确地描述任务需求,才能提供有效的解决方案。
AI智能体(Agent)只需为其设定一个目标,它便能够独立地进行思考和行动。AI智能体能够对目标任务进行详尽的拆解,制定出具体的执行步骤,依赖于外部反馈以及自身的智能处理能力,自主地生成执行任务所需的提示词(prompt),以实现预设目标。
RPA主要在既定规则和预设流程下执行任务,面对充满未知和不可预测的环境时,RPA的处理能力受限。AI智能体则能够通过与环境的互动,感知并适应新信息,进行相应的思考和行动调整,从而在复杂多变的环境中实现目标任务。
这种类型的智能体在许多领域都有应用,如在赛车游戏的AI训练中,智能体需要学习如何操作方向盘、油门和刹车等,通常可以通过DDPG、A3C、PPO等算法进行决策。同样,在像围棋这样的策略游戏中,AlphaGo智能体就是通过Q-Learning等算法来决策的。
AI Agents地图
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