Context Autopilot 是由 Context 公司推出的一款 AI 办公助手,旨在通过先进的人工智能技术提升工作效率。它能够像人类一样思考、学习,并使用用户习惯工具来完成日常的工作任务。
Autopilot 由全球首个上下文引擎驱动,旨在无缝整合用户现有的工作流程,支持多种信息处理工作。
- 自动化工作流整合:
- Autopilot 可以连接到多种数据源(如 SharePoint、Google Drive),并像同事一样与文件协作。它具有完整的办公套件、浏览器、代码编辑器等功能,能够进行深度研究和项目规划。
- 在处理复杂任务时,Autopilot 可以自动生成计划文档、执行多步数据分析,甚至根据用户需求创建财务模型和可视化图表。
- 自适应的智能协作:
- 当面临不确定的任务时,Autopilot 会主动向用户请求指导,实现“人机协同”式的互动。这种协作模式支持任务并行处理,提高了生产效率。
- 通过实时反馈机制,Autopilot 可以在用户审批后自动生成幻灯片和报告,最终将成果导出为 PowerPoint 等格式。
- 代理群体(Swarms of Agents):
- Autopilot 能够在大项目中“自我复制”生成多个微型代理(mini-pilots),共同分工完成复杂任务。这样一来,系统能够在保持高效的同时,实现复杂任务的智能分配和执行。
实际应用能力:
- 竞争对手分析与市场洞察:Autopilot 能够利用浏览功能获取竞争对手信息和市场分析。
- 金融数据收集:它还可以选择连接到如 CapIQ 等数据源,收集财务数据。
- 上下文引擎的使用:Autopilot 使用上下文引擎将其推理与个人和公司的需求对齐,并能够回忆与任务相关的所有信息。
Context 的 Autopilot 系统在 HELMET 128k 基准上达到了 90.5% 的状态(提高了 24%),在 LOFT 1M 基准上达到了 98%(提高了 26%)。这些提升使得大型语言模型(LLM)在长文本理解能力上有了显著的增强。
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主要功能特点:
- AI 驱动的操作系统:
- Context Autopilot 采用了一个 基于大语言模型(LLM) 的操作系统,能够成为用户的智能助手,帮助处理和自动化各种工作任务。它能够理解复杂的任务需求并生成相应的解决方案。
- 与现有工具的无缝集成:
- Autopilot 可以与用户已有的工作工具无缝对接,包括 Google Drive、SharePoint、Slack、电子邮件 等平台。它可以直接访问这些服务来帮助用户管理文档、邮件和项目,极大地简化工作流程。
- 上下文引擎:
- Autopilot 的核心是 上下文引擎,它使得 AI 能够在复杂的、包含大量信息的环境中进行推理和理解。这种引擎能够通过不断地学习和自我修正,不断优化 AI 的表现,并帮助它在工作中获得深层次的理解和执行能力。
- 协作和多任务处理:
- Autopilot 不仅能够执行任务,还能与用户进行 实时协作,主动向用户请求反馈、接受指令,并并行执行多个任务。它还能够 自我复制 来产生多个智能代理,以更高效地处理任务。
- 支持复杂的工作流:
- Autopilot 支持多步骤复杂工作流,并能够根据上下文进行状态更新和任务跟踪。这使得它能够处理从写作到数据分析、项目管理等各种工作任务。
关键技术
上下文引擎和记忆堆栈
- 上下文引擎:Autopilot 通过上下文引擎在庞大的知识库上执行深度推理,挖掘隐藏的联系,并生成新的见解。与传统的搜索架构(如 RAG 技术)不同,上下文引擎能够超越简单的数据检索,提供对完整知识体系的深入理解。
- 记忆堆栈:类似于人类的海马体,上下文引擎具有“状态保持”能力,可以连续反思和批判自己的输出。这种设计支持动态的上下文处理,使 Autopilot 可以自我优化,并根据外部数据源自动更新知识。
Context Autopilot 的技术方法和核心架构主要依赖于以下几个关键技术:
1. 上下文引擎(Context Engine)
上下文引擎是 Context Autopilot 的核心创新技术,旨在使 AI 能够在复杂的环境中理解并处理信息。传统的人工智能模型往往基于检索增强生成(RAG) 模型,只能基于已有信息进行简单的模式匹配,而上下文引擎则能理解任务的 更深层次的上下文,并能够推理出更加准确和个性化的任务解决方案。
- 动态上下文理解:通过实时跟踪任务的上下文,Autopilot 能根据变化的条件调整其行为,从而提供更准确的输出。
- 任务的推理与决策:上下文引擎能够理解任务的背景,推理出最有效的处理步骤,适应多种工作环境和复杂需求。
2. 大语言模型(LLM)和自然语言处理(NLP)
Autopilot 基于大语言模型(LLM),能够通过自然语言生成和理解来处理多种工作任务。能够进行零样本学习(Zero-shot Learning),从而无需大量预定义的规则或结构,直接生成符合上下文需求的文本和决策。
- 自然语言理解(NLU):能够理解和处理用户通过自然语言输入的命令或问题。
- 生成式推理(Generative Reasoning):在用户要求下,AI 能够生成适当的响应或代码片段。
3. 集成与自动化(Integration and Automation)
Autopilot 通过集成多种工具和平台来自动化工作流程,包括文档管理系统、电子邮件客户端、项目管理工具等。通过与常用工具(如 Google Drive、SharePoint、Slack 等)的无缝集成,Autopilot 能够访问用户的资源并帮助其高效执行任务。
- API 集成:Autopilot 可以通过 API 调用与外部应用连接,并执行跨平台的数据访问和操作。
- 自动化任务执行:根据上下文和任务需求,Autopilot 可以自动化重复性任务,减少人工干预,提升工作效率。
4. 智能协作与多代理系统(Collaborative Multi-Agent System)
Autopilot 还具有智能协作能力,在面对复杂任务时,能够通过 多代理系统 自我复制生成多个协作代理,每个代理专注于任务的某一部分,协同工作以提高效率。
- 多任务处理:通过多代理系统,Autopilot 能够同时执行多个任务,提升工作流的效率。
- 实时反馈与调整:这些代理不仅能执行任务,还能够与用户实时互动,收集反馈并根据需要调整策略。
5. 推理与长上下文处理(Long Context Handling)
Autopilot 的一个独特优势是其在 长上下文任务中的表现,在这类任务中,AI 需要处理大量的信息并维持上下文的一致性。通过优化推理能力,Autopilot 能够处理超过传统 RAG 模型所能应对的任务规模。
- 长文本理解:能够在长时间跨度内保持对任务上下文的理解,使得 AI 能够有效执行涉及大量信息的复杂任务。
- 状态跟踪与决策优化:AI 能在长时间的任务中保持对任务状态的追踪,并不断调整决策,使得结果更符合预期。
6. 自我修正与学习(Self-Correction and Learning)
Autopilot 还集成了自我修正和自我学习机制。这使得 AI 能够通过反馈不断优化其决策和执行过程,从而提升长期的效率和准确性。
- 持续学习:AI 能根据用户的反馈和历史数据不断调整算法,学习新的任务模式。
- 自我修正:在出现错误或偏差时,Autopilot 能够识别并自动修正其行为,以保证输出始终符合预期。
评估结果
1. 长上下文任务的处理能力
- Context Autopilot 在处理长上下文任务时,表现优于传统的 检索增强生成(RAG) 模型。传统的 RAG 模型在面对需要大量信息处理和长时间跟踪的任务时,会遭遇记忆限制和上下文丢失的问题,而 Autopilot 能够有效保持任务的上下文一致性,提供更加精确的结果。
- 在基准测试中,Autopilot 在长时间跨度任务中的推理能力和决策能力,优于许多现有的 AI 模型,特别是在执行复杂的、跨多个步骤的工作流时,它能够更加连贯地处理信息,确保任务按预期推进。
- 在 HELMET 测试中,Autopilot 的上下文引擎表现出色,能够在长达 128k tokens 的输入中表现出一致的高水平。对比其他前沿模型(如 Llama 3.1、GPT-4o 和 Gemini 1.5 系列),Autopilot 的上下文引擎在处理复杂信息时展示出更稳定的表现。
(Llama-3.1 8B/70B、GPT-4omini、GPT-4o-08-06 和 Gemini-1.5 Flash/Pro)在 128k 令牌输入长度下的长上下文基准测试结果。意想不到的趋势出现:在 RULER 上,Llama 8B 的表现优于 Llama 70B,Gemini 1.5 Flash 的表现优于 Gemini 1.5 Pro。同样,在 InfiniteBench 上,Llama 8B 优于 Llama 70B,在“大海捞针”上,Gemini 1.5 Flash 超越 Gemini 1.5 Pro。另一方面,HELMET 对这些前沿型号的排名更加一致。
比较了 ZeroSCROLLS、LongBench、L-Eval、RULER、∞BENCH 和 HELMET 等长上下文基准测试。 HELMET 具有七个不同的任务类别,它们之间的相关性较低。它支持对大于 128k token 的上下文窗口大小进行评估;然而,官方存储库目前支持最大 128k 令牌上下文大小的评估。这就是为什么我们使用 LOFT 来评估较长上下文大小(特别是 100 万个标记)上的性能。
2. 多任务处理与协作
- Autopilot 展示了卓越的 多任务处理能力。在多个任务同时进行的情况下,它能够通过 自我复制生成多个智能代理 来协同工作,每个代理可以专注于任务的不同部分,从而提高整体的工作效率。
- 多个代理不仅能够独立执行任务,还能互相协作,确保任务中的所有环节都能高效完成。此外,代理与用户的实时互动能力,使得平台能够在任务执行过程中灵活调整,进一步提升了整体的准确性和效率。
3. 自动化工作流与工具集成
- 经过基准测试,Autopilot 在自动化复杂的工作流时表现优异,能够无缝集成 Google Drive、Slack、SharePoint 等工具,并能够自动执行跨平台的任务操作。这些自动化功能大大减少了人工干预,提升了工作流的效率。
- 用户只需通过简单的自然语言命令,Autopilot 就能自动识别并完成任务,证明了它强大的集成和自动化能力。
4. 反馈与自我修正机制
- Autopilot 配备了强大的 自我修正功能,在执行任务过程中,它能够实时接收反馈并做出调整,确保最终输出的结果符合用户的期望。
- 测试表明,Autopilot 能够在遇到任务执行中的问题或错误时,快速识别并修正其行为,从而避免了潜在的错误堆积,提高了任务的完成质量。
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