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汽车AI Agent实践思考

发布日期：2024-08-18 10:30:35 浏览次数： 1646

AI Agent定义

AI Agent是一种能够感知环境、具备记忆、进行任务规划、执行动作的智能体。大语言模型（LLM）的发展使得AI Agent在智能化、自主性方面有了提升的潜力。因此，AI Agent从广义上可以理解为具备自主智能的生命体，狭义上可以理解为基于LLM智能化的应用层。非行业内的人接纳的是广义的概念，但回到产品落地的角度，能够带来商业回报的是狭义的概念。行业内对AI Agent技术的当下鼓吹有点在蹭AI Agent的名字。

AI Agent背后强大的逻辑

AI Agent的基础要素划分其实和人类解决复杂问题的方式类似。人类通过理解信息、分析问题、做出决策、结合工具采取行动、观察变化，再接着做出下一个决策和动作，以此来完成复杂任务。从这个逻辑上来说，AI Agent就是AGI（通用人工智能）的终极智能形态。大型语言模型（LLM）因为具备强大的语言能力和推理能力，以LLM为基座的AI Agent让人们对其可替代人类解决复杂问题的实际应用充满期待。

AI Agent应用的现状

根据WebArena排行榜，对LLM智能体在现实任务中的表现进行了基准测试，结果显示即使是表现最好的模型，成功率也只有35.8%，而GPT-4只有14.9%。其中最重要的原因是大语言模型容易产生幻觉和不一致性的问题，将多个AI步骤连接起来会加剧这些问题，特别是对于需要精确输出的任务。其次是性能问题，即使是表现最好的模型，如GPT-4和Gemini-1.5，在使用工具/函数调用方面仍然较慢。第三是成本问题，多次调用加循环调用的成本较高。以上是AI Agent落地实践时叫好不叫座的原因。

现在行业内对AI Agent的工程化采取Workflow的方式，原因是能够较好地与任务流结合。例如Coze、Dify、GPTs等通过提供拖拉拽的Workflow开发界面实现用户定制Agent助手，可自由选择多种模型、选择调用API工具以及支持Agent私有化部署或API调用，自由度非常高。但目前为止尚未出现过杀手级的Agent助手，其背后的原因和Agent本身的问题是一致的。

座舱助手Agent的应用

回到座舱Agent，叠加了具身智能的光环，沉浸在大模型上车的热点下，Agent也顺其自然地被反复提及。但这里依然要区分广义概念和狭义概念，广义的概念类似AGI超级智能体，而在工程化时我们要面对现实。大模型上车后，Agent的能力被放在云端的架构中其实质是Chatbot（具体架构图见下图），并没有感知、记忆、规划、工具的全能力，而只是应用了规划和工具的能力。新概念的植入并不会一定带来体验的变革，路还是要一步步走，不要被概念误导。

干货总结

汽车座舱的AI Agent的落地经过长时间的摸索，关键的三点建议给到大家：

1. 明确概念：不要混淆超级智能体和工程化Agent的概念，工程化的Agent还停留在简单的代码调用大模型。

2. 拉低期望：拉低对Agent期望，重点放在对现有流程中某个节点任务的能力增强，而不是提供全自主的独立服务。

3. 人为监督：Agent无法自主完成任务，人需要参与最终把关。例如在主动交互的场景，Agent推荐Action要和人进行确认。同时通过人类监督的数据积累和反馈让模型在这些任务中的表现更出色，形成模型迭代的良性循环。

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