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原標(biāo)題：萬字解讀AI Agent架構(gòu)體系，API和RPA將成為重點
關(guān)鍵字：模塊,模型,能力,工具,環(huán)境
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：21936字

內(nèi)容摘要：

與提示詞、微調(diào)等大模型應(yīng)用相比，AI Agent的獨特之處在于其不僅能為用戶提供咨詢，還能直接參與決策與執(zhí)行環(huán)節(jié)。Agent能夠落地的核心在于。此一進(jìn)步的核心在于，任務(wù)規(guī)劃這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)被完全委托給了AI大模型。這基于一個前提：AI大模型具備深刻洞察與感知世界的能力、豐富的記憶存儲、高效的任務(wù)分解與策略優(yōu)化、持續(xù)的自我反思與內(nèi)在遐想，以及靈活運用各類工具的技能。
人類今天用對話的方式跟大模型溝通，相當(dāng)于大模型只有耳朵和嘴巴，能夠接收文字的信息，但是缺乏“眼睛、耳朵和手腳”，在這種局限下大模型更像是一個“缸中之腦”。在很多場景中大模型只能作為一個參謀，而不能對事務(wù)的發(fā)展起到?jīng)Q策的作用。在探討AI Agent的獨特價值時，我們不可避免地會觸及到其與大語言模型的本質(zhì)區(qū)別。
《大語言模型無法實現(xiàn)具身認(rèn)知》
上面這篇文章中作者指出，盡管大語言模型在文本生成和圖像處理等任務(wù)上取得了顯著成就，但它們在理解能力上與生物體的感覺經(jīng)驗和對世界的基礎(chǔ)理解仍存在本質(zhì)的差異。這種差異的核心在于，生物體的學(xué)習(xí)過程是通過與世界的有目的互動和預(yù)測行動后果來進(jìn)行的，而大語言模型則主要通過被動地攝取和處理大量數(shù)據(jù)來優(yōu)化

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)