LangChain 创始人 Harrison Chase 在红杉资本的 AI Ascent 活动上发表演讲，探讨了 AI 智能体的未来发展方向，以及如何利用语言模型与外部世界进行交互。Harrison 指出了下一代智能体发展的三大关键领域，这些领域将使它们能够投入生产并对现实世界产生更大的影响：规划、用户体验和记忆。

近年来，人工智能技术发展迅速，大型语言模型（LLM）成为了人工智能领域的热门研究方向。LLM 能够理解和生成人类语言，并在各种任务中表现出惊人的能力，例如写作、翻译、编程等。

AI 智能体是 LLM 的一种重要应用，它能够与外部世界进行交互，并根据用户的指令完成各种任务。例如，AI 智能体可以帮助用户预订机票、安排日程、撰写报告等。

为了使 AI 智能体更加智能、可靠和实用，开发者需要不断改进其规划、用户体验和记忆等方面的能力。

一、规划

规划是指 AI 智能体能够预先考虑多个步骤，并确定最佳行动方案的能力。这对于完成复杂的任务至关重要，例如预订旅行或撰写报告。

目前，语言模型的规划能力还比较有限，主要依靠以下两种方法来加强：

外部提示策略：开发者通过设计特定的提示，引导语言模型进行规划。例如，可以要求模型在执行每个步骤之前，先列出所有可能的步骤并进行评估。

流程工程：通过设计预定义的流程图或状态机，将任务分解成多个步骤，并明确每个步骤的执行条件和顺序。这可以帮助语言模型更好地理解任务，并做出更合理的规划。

未来，随着语言模型能力的提升，它们或许能够自主进行更有效的规划，而不再需要外部提示或流程工程的辅助。

二、用户体验

用户体验是指用户在使用 AI 智能体时的感受和体验。良好的用户体验应该让用户感到舒适、便捷和高效。

目前，AI 智能体的用户体验仍有许多需要改进的地方，例如：

可靠性不足：由于语言模型的局限性，AI 智能体有时会犯错或无法理解用户的指令。这可能会导致用户感到沮丧和困惑。

可控性不足：用户往往无法完全控制 AI 智能体的行为，这可能会导致一些意外的后果。

缺乏个性化：现有的 AI 智能体大多缺乏个性化，无法根据用户的特定需求和偏好进行调整。

未来，开发者需要关注以下几个方面，以提升 AI 智能体的用户体验：

提高可靠性：通过改进语言模型和训练数据，提高 AI 智能体的理解能力和执行能力，减少错误和误解。

增强可控性：为用户提供更多控制 AI 智能体行为的选项，例如允许用户回溯和编辑操作，以及设置安全边界等。

加强个性化：收集和使用用户的个人数据，为用户提供更加个性化的体验，例如根据用户的喜好推荐内容或调整行为方式等。

三、记忆

记忆是指 AI 智能体存储和使用信息的能力。记忆对于 AI 智能体完成各种任务都至关重要，例如：

程序记忆：记忆如何正确地执行任务，例如如何预订机票或如何撰写电子邮件。

个性化记忆：记忆与特定用户相关的信息，例如用户的姓名、喜好、经历等。

目前，AI 智能体的记忆功能还比较简单，主要依靠以下两种方式实现：

存储在数据库中：将信息存储在外部数据库中，并在需要时进行检索。

嵌入语言模型中：将信息嵌入语言模型的参数中，使模型能够在生成文本时使用这些信息。

未来，开发者需要研究更强大的记忆机制，使 AI 智能体能够存储和使用更多类型的信息，并能够像人类一样灵活地运用记忆。例如，AI 智能体可以根据不同的情境和任务，选择性地提取和使用相关的记忆，并能够将新的信息与已有的记忆进行整合，形成新的知识和理解。

规划、用户体验和记忆是 AI 智能体未来发展的三个关键领域。通过改进这些方面，我们可以开发出更加智能、可靠和个性化的 AI 智能体，从而为用户带来更大的价值。

未来，随着 LLM 技术的不断发展，AI 智能体将会变得更加强大和智能，并将在我们的生活中发挥越来越重要的作用。