AI进化的新纪元:AI AIgents时代(1/9)——什么是Agent?
发布时间:2024年06月06日
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2.0 更新Agent模块!
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在一个开发者活动上发表讲话,谈及了他和OpenAI对AI Agents的看法。他将过去开发 AI Agents 的困难与现在依靠新技术工具而带来的新机会进行了对比。Andrej
Karpathy 认为普通人、创业者和极客在构建 AI Agents 方面相比 OpenAI 这样的公司有更多优势,因为大家都处于平等竞争的状态。他对这一领域的成果充满期待。
另外,OpenAI
应用研究主管 Lilian Weng 在一篇长文中提出了
Agent = LLM(大型语言模型)+记忆+规划技能+工具使用这一概念,并详细解释了Agent的每个模块的功能。她对Agent未来的应用前景充满信心,但也表明到挑战无处不在。
现有的
Agents 项目如 AutoGPT,BabyAGI 和 MetaGPT 的成功验证了LLM的潜力。LLM 不仅仅是一个文本生成工具,它可以成为一个强大的通用问题解决器。无论是写作、故事、论文还是程序等,LLM 都能应对自如。它展现了巨大的潜力,在解决现实世界难题方面具备强大的能力。
BabyAGI 的创造者 Yohei Nakajima 曾说:“The future of autonomous agents looks like everybody becoming a
manager.” 这句话很好地概括了我们对 Agents 的展望。
Agent是什么?跟GPT的区别
Agent 不仅可以完成具体任务,如推荐内容、撰写文案、回答问题,而且还可以帮助你实现更复杂的目标。你可以将它看作一个队友,而不仅仅是一个工具。你可以让 Agent 思考,并给它一个目标,甚至是像“创造世界上最好的冰淇淋”这样模糊的目标。Agent将会为你生成一个待办事项列表,并根据进展不断添加新的任务,直到达到目标。
在进一步深入了解之前,让我们先解释一些术语。在人工智能领域,理解这些专有术语是非常重要的,以确保我们掌握准确的概念。
GPT = generative pre-trained transformer,也就是生成式预训练转换器,这是驱动大型语言模型(LLM)如 ChatGPT 的核心机器学习模型架构。
接下来,我们来看看什么是Agent:
Agent(Agent)= 一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。它与大型语言模型(LLM)在像ChatGPT这样的工具中“通常”的使用方式不同。在ChatGPT中,你提出一个问题并获得答案作为回应。而Agent拥有复杂的工作流程,可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。
自主Agent是由人工智能驱动的程序,当给定目标时,它们能够自己创建任务、完成任务、创建新任务、重新确定任务列表的优先级、完成新的顶级任务,并循环直到达到目标。
ChatGPT通过接收单一查询输入并返回输出,一次完成一个任务。但是,随着ChatGPT插件的推出,这一限制有所改变。现在,模型可以利用外部工具来一次执行多达10个请求。这是ChatGPT中“Agent”概念的一次体现,因为模型能够决定是否发送额外的请求,以完成任务。
对于那些可能还没有尝试过插件的人来说,基本的概念是你可以告诉ChatGPT某个外部工具的API是如何工作的,然后它就可以编写并执行代码,根据用户查询向该API发送请求。比如,如果你有一个天气插件,当用户问“纽约的温度是多少”,模型就会知道它无法回答这个问题,并查看用户安装的可用插件。假设它发送请求,API返回了一个错误信息,说“纽约不是一个有效的地点,请使用详细的城市名称,不要使用缩写”,模型实际上可以读取这个错误并发送新的请求来修复它。这是现今生产流程中Agent工作的最简单示例。
如果你还没有尝试过插件,基本概念是你可以告诉ChatGPT某个外部工具的API如何工作,然后模型可以编写并执行代码,向该API发送请求以回答用户查询。举个例子,如果你有一个天气插件,当用户问“北方的温度是多少”,模型就会知道自己不能回答这个问题,并检查用户安装的可用插件。假设它发送了一个请求,但API返回了一个错误信息,提示“北方不是一个有效的地点,请使用详细的城市名称”。模型实际上可以读取这个错误信息,并发送新的请求来修正它。这是一个生产中Agent工作的最简单示例。
一个精简的Agent决策流程:
感知(Perception)→ 规划(Planning)→ 行动(Action)
·感知(Perception)是指Agent从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。
·规划(Planning)是指Agent为了某一目标而作出的决策过程。
·行动(Action)是指基于环境和规划做出的动作。
Agent通过感知从环境中收集信息并提取相关知识。然后通过规划为了达到某个目标做出决策。最后,通过行动基于环境和规划做出具体的动作。Policy是Agent做出行动的核心决策,而行动又为进一步感知提供了观察的前提和基础,形成了一个自主的闭环学习过程。
Agent 图解
我可以通过可视化和实例来进一步解释 Agent 的概念:Agent 是让
LLM(大型语言模型)具备目标实现的能力,并通过自我激励循环来实现这个目标。
与其说交互是线性的,不如说它可以是并行的(同时使用多个提示,试图解决同一个目标)和单向的(无需人类参与对话)。
这个过程在为Agent创建一个目标或主任务后,主要分为以下三个步骤:
1.获取第一个未完成的任务
2.收集中间结果并储存到向量数据库中
3.创建新的任务,并重新设置任务列表的优先级
让我们一起来看一个具体的例子。我们可以从一个任务开始,例如"编写一篇关于ChatGPT以及它能做什么的1500字博客"。
模型接收这个要求,并按照以下步骤执行操作:
sub_tasks = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4"
,
messages=[
{"role"
:
"system"
,
"content"
:
"You are an world class assistant designed to help people accomplish tasks"
},
{"role"
:
"user"
,
"content"
:
"Create a 1500 word blog post on ChatGPT and what it can do"
},
{"role"
:
"user"
,
"content"
:
"Take the users request above and break it down into simple sub-tasks which can be easily done."
}
]
)
在这个例子中,我们使用OpenAI API来驱动 Agent。通过system字段,你可以在一定程度上定义你的Agent。然后,我们添加user content Create a 1500
word blog post on ChatGPT and what it can do,以及下一步骤
**Take the users request above and break it down into simple sub-tasks which
can be easily done.**,也就是在此基础上添加任务,将查询分解成子任务。
然后,你可以获取子任务,并在循环中向模型发送更多的调用,执行所有这些子任务,每个子任务都有不同的系统消息(想象成不同的Agent,可能是一个擅长写作的Agent,一个擅长学术研究的Agent等)。
接下来,你可以向模型循环发送更多的调用,执行每个子任务。每个子任务都可以有不同的系统消息,你可以想象这些系统消息代表了不同领域的专家,例如一个擅长写作的专家、一个擅长学术研究的专家等等。这样,你可以让模型在不同的角色下进行思考和响应,从而更好地满足用户的需求。
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/GKnrGSNTOzOLZDnE1278aw
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