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大模型心高气傲，没有AI Agents生死难料

AI Agents

文｜脑极体
AI Agent，正在接棒大语言模型LLM，成为AI圈最火的话题 。
目前，AI创投圈的众生相，大概是这样的：
【大模型心高气傲，没有AI Agents生死难料】大厂俱乐部：OpenAI内部员工声称，AI Agent是OpenAI的新方向；微软尝试推动copilot，让AI以助理的角色落地，这是一种典型的AI Agent场景；英伟达推出了Voyager，这个AI Agent可以自主写代码，独霸游戏《我的世界》；国內商汤也推出了通才AI智能体；阿里推出了数字员工……
学术圈：今年四月，斯坦福创建了一个西部世界小镇，让25个AI Agents在虚拟小镇的沙盒环境中模拟人类，与其他AI Agents恋爱、派对、协作、约会等 。另外，也有学者开始利用AI Agents设计复杂科学实验，包括自动上网阅读论文、研究抗癌药物……这些前沿探索让人大开脑洞 。
创业圈：AI Agent并不只是顶级科学家的游戏，目前已经涌现出了Camel、AutoGPT、BabyAGI、AgentGPT等非常多的项目，并有一大批开源社区开发者和创业者，利用这些开源项目打造一些实用工具 。比如aomni，就是一个帮助用户抓取网络信息并邮件发送的AI Agent应用程序 。
投资圈：AI Agent被认为是“通往通用人工智能（AGI）时代的开始”，其爆发是“铁板钉钉”，有硅谷创业者表示，跟投资人聊到Generative Agents，大家都特别期待，并希望多了解、靠的更近，在后续爆发时反应更快 。
从这些判断来说，说“AI Agent开启大模型下半场”，还为时尚早，但“AI Agent是大模型的商业化标配”，应该是清晰的了 。
所以，接下来我们应该会看到，更多大厂和创业公司，都在AI Agent上有更多动作 。
那么，AI Agent究竟是什么？为什么说它是大模型商业化的必要条件？
大模型心高气傲，用户仍不买单
这里我们先把AI Agent放在一边，来看看大模型究竟是一个什么状况 。
相信大多数读者都认可，大模型是一个高愿景、高投入、高门槛的东西，往情怀说，可能实现通用人工智能，彻底改变社会；往世俗说，可以重构业务/产品，让科技企业业绩狂飙 。
但这些都有建立在，大模型能够真正商业化落地，回收研发成本，良性可持续发展的基础上 。
几个月下来，大模型的两个商业模式，是比较有效的：一个是各类行业政企对大模型的私有化本地部署；一个是通过云、AI服务器等售卖大模型所需要的算力 。
目前，已经有国內厂商发布了相应的业务报告，已经从行业私有化部署的需求中获得了千万级收入 。
但是，仅靠ToB业务，显然不能支撑起一个大模型的商业模式 。
一场技术革命，核心技术一定要流淌出去，让几十亿普通用户用起来，才能创造出经济价值 。家用PC、互联网、智能手机，都是在大众普及之后，诸多科技企业的市值一飞冲天 。
现在，巨头们都为训大模型投入了大量资源，尤其是基础模型，动辄千亿、万亿的参数规模，必须让大众用户用起来 。
那么，实际应用体验怎么样呢？
闲聊、画图、创意之类的场景容错率高，就算AI答错了用户还觉得“萌萌哒”，这部分应用已经很卷了，比如“AI证件照” 。而绝大多数场景，都是需要AI来自动帮助自己处理较为严肃的任务，与其他环境条件进行协作，应对长线条、连续性的业务，不要出现太多错误，不然人还得大量参与，并不能真的提高生产力 。
这类场景，显然目前，一个庞大且复杂的通用大模型，是不能很好地解决的 。
就拿我这种撰稿来说，让大模型帮我写稿子，它可能有幻觉，提到的事件/新闻/论文我都得再次复查确认一下，比我自己找资料还费事，不够精准，想一个创意还得我用提示词启发半天，都不一定有能用的，又慢又累，还不如自己写 。
不能一步到位，自动化地完成任务，需要大量人类参与干预review，是目前大模型在严肃场景中应用的一大难点，也直接影响到了大模型落地和商业化的进展 。
怎么办呢？大模型想要表现出色，急需一群帮手，那就是AI Agents 。
真·解放生产力，AI Agent为什么神奇？
试想一下，如果大模型能自己全天7*24小时工作，还不需要人工参与，自己就能完成各种任务，人只要偶尔回到电脑前、办公室看看它做的咋样，这才是大模型的正确打开方式啊 。
OpenAI在GPT-4发布会上，确实也展现了一些自动化完成任务的能力，比如让GPT4识别草图生成网页，step by step一步步修改自己代码中错误 。


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