資源有限，如何構建高效能的 AI Agent

Agent 是AI產業的未來嗎？

原標題：資源有限，如何構建高效能的 AI Agent
文章來源：AI前線
內容字數：13024字

AI Agent：技術突破與應用展望

本文總結了AICon全球人工智能開發與應用大會2024北京站“AI Agent技術突破與應用”專題圓桌交流的精彩觀點，探討了AI Agent的落地場景選擇、資源利用以及未來發展方向。

1. AI Agent 落地場景的選擇

專家們一致認為，選擇合適的AI Agent應用場景至關重要。 選擇標準主要包括：

1. 清晰的業務流程： 大模型的應用需要明確的業務流程，否則效果難以預測。
2. 充足的數據積累： 無論是業務數據還是用戶行為數據，都需要一定量的積累才能支撐AI Agent的有效運行。
3. 商業價值： 引入AI Agent需要帶來顯著的降本增效等商業價值，否則得不償失。
4. 技術能力匹配： 選擇AI擅長處理的任務和場景，如自然語言理解和生成，視覺理解和生成等。
5. 風險評估： 考慮可信賴度、準確度、用戶體驗、法律和隱私風險等。

簡單場景并不適合使用AI Agent，因為反而會增加復雜性；而復雜場景，尤其涉及多環節且環節順序靈活的任務，AI Agent能夠通過大模型規劃實現高效編排。 中等復雜度任務則可以考慮大模型規劃。

2. 有限資源下的AI Agent應用

面對大模型高昂的算力成本，專家們提出了以下應對策略：

1. 模型能力的持續提升： 大模型的性能正在急劇提升，參數規模不斷壓縮，同時推理優化也在加速，服務成本顯著下降。
2. 小模型的有效利用： 通過有效利用私域數據并精準描述場景任務，小模型也能實現低成本、高效推理。
3. SaaS模式的興起： 大模型API的出現將促進國內SaaS模式的進一步發展，降低用戶部署成本。
4. “面壁定律”： 大模型的知識密度在短時間內快速提升，未來小模型將在端側解決更多問題。

需要注意的是，國內SaaS推廣存在文化障礙，企業更傾向于“看得見、摸得著”的私有化部署。

3. AI Agent與人機交互的未來形態

專家們對未來AI Agent與人類的交互形態進行了展望：

1. 智能助理/伙伴： AI Agent將成為人類的得力助手，幫助處理事實類和認知類問題，并逐步明確模糊意圖，高效處理單一、多任務意圖。
2. 交互形態多樣化： 從簡單的機器人到高度智能的虛擬助手，甚至具身智能機器人，未來AI Agent的形態將更加多樣化。
3. 系統架構優化： 類似于“思考，快與慢”的系統架構，將系統分為前端的“talker”和后端的“reasoner”，以提升效率。
4. 打破信息孤島： AI Agent將打破信息孤島，在不同平臺提供更全面的服務。
5. 智能設備進化： AI Agent將不再局限于人形機器人，而是以更適合的形態存在，例如通過WiFi路由器感知異常情況。

改進AI意圖識別是提升人機交互體驗的重要方面，需要解決任務切換、恢復和跳轉等問題。

總而言之，AI Agent領域充滿機遇與挑戰，需要合理選擇應用場景，有效利用資源，并持續提升技術能力，才能最終實現人機高效協同。

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