與提示詞、微調等大模型應用相比，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行環節。Agent能夠落地的核心在于。此一進步的核心在于，任務規劃這一關鍵環節被完全委托給了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、高效的任務分解與策略優化、持續的自我反思與內在遐想，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，而不能對事務的發展起到決策的作用。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區別。

《大語言模型無法實現具身認知》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上取得了顯著成就，但它們在理解能力上與生物體的感覺運動經驗和對世界的基礎理解仍存在本質的差異。這種差異的核心在于，生物體的學習過程是通過與世界的有目的互動和預測行動后果來進行的，而大語言模型則主要通過被動地攝取和處理大量數據來優化其模型權重。

文章進一步闡述了人類的大腦不僅僅是知識的積累器，更是與世界進行交流的控制中心。人類通過語言交流將交互推向了抽象的極端，但其基礎仍然是對交互控制的理解和應用。我們對語言符號含義的掌握，并非單純源于我們處理自然語言的能力，而是源于我們通過與生活世界的持續互動所積累的更為基礎的理解。

當前的生成式人工智能系統，盡管在模仿人類語言和行為上取得了一定的進展，但它們的“理解”本質上是被動的。它們能夠從大型數據集中提取和反映統計規律，但卻難以捕捉到這些數據背后的因果關系。這種局限性意味著，如果沒有主動選擇觀察結果和在訓練過程中進行干預的能力，生成式AI可能永遠無法建立起行動和效果之間的因果模型，也無法真正理解預測與觀察之間的區別。

AI大模型要能夠模擬人類智能在真實世界中的復雜交互，這要求它不僅要處理信息，還要能夠感知環境、做出決策并執行任務。AI大模型需要將現實世界的交互與感覺運動預測結合起來，從而實現更高級別的人工智能。

首先，AI Agent通過接收來自外部世界的數據（如環境傳感、用戶輸入等）來感知其所處的環境。通過各類傳感器、物聯網設備AI可以從物理世界獲得信息，通過API接口AI可以從數字世界獲取信息。這相當于人類的感覺器官，是智能體與世界建立聯系的基礎。

處理和分析這些數據之后，AI需要有一定的記憶能力，將當前的環境信息與歷史上的決策對比。AI Agent需要具備決策能力，能夠基于當前的環境和內置的目標來規劃下一步行動，并且在仿真環境中模擬出決策后可能的結果。這類似于人類的大腦思考過程，涉及到理解、規劃和解決問題的能力。

決策之后，AI Agent需要將決策轉化為實際的動作，可能是通過機械動作操控物理設備，或者是通過API和RPA與其他系統交互。系統交互。執行后的結果又會被用作新的輸入，形成一個閉環反饋系統，確保智能體可以適應并優化其行為。

AI Agent不僅是處理信息的工具，更是具備自主學習、適應和創新能力的智能實體，能夠在復雜多變的環境中自我優化，并實現目標的有效達成。

下面我們對AI Agent的主要模塊做一個拆解，包括配置感知模塊、管理與監控模塊、記憶模塊、規劃模塊、遐想/仿真模塊、原生交互模塊、學習模塊、執行模塊。

01 感知功能

負責從環境中收集數據，可以是圖像、聲音、文本等形式。感知模塊使用傳感器（在物理世界中）或數據獲取接口（在數字環境中）來收集信息，并可能使用預處理技術如圖像識別、自然語言處理等來分析和理解這些數據。

在人工智能系統中，感知模塊（Perception Module）起著至關重要的作用。它是AI與外部世界溝通的橋梁，負責捕捉、處理和解釋環境中的各種信號。這一模塊模擬了人類的感官系統，如視覺、聽覺和觸覺，使得AI能夠“感知”周圍的世界，理解環境，并在此基礎上作出反應。

感知模塊通過各種傳感器和數據接口來收集信息。這些傳感器可以是相機、麥克風、溫度傳感器、濕度傳感器、GPS定位器等，用于捕獲圖像、聲音、溫度、位置等信息。在數字環境中，數據獲取接口則可能涉及到網頁爬蟲、API調用、數據庫查詢等方式，用于獲取文本、數字和其他類型的數據。

收集到的原始數據通常需要經過預處理才能用于后續的分析和理解。預處理步驟可能包括噪聲去除、數據標準化、特征提取等。例如，圖像識別中的預處理可能包括調整圖像大小、改變對比度、邊緣檢測等，以便更好地識別圖像中的對象。在自然語言處理（NLP）中，預處理可能包括分詞、去除停用詞、詞性標注等步驟，以提取有用的信息。

預處理之后的數據需要通過更高級的分析來解析和理解。這一步驟可能涉及到機器學習模型和算法，如深度學習、模式識別等。通過這些技術，AI可以識別圖像中的對象、理解語音命令的含義、分析文本的情感傾向等。這些能力使得AI能夠從原始數據中提取有意義的信息，并將其轉化為可用于決策和行動的知識。

例如在自動駕駛中，人工智能可以利用攝像頭、激光雷達和麥克風等傳感器收集周圍環境的信息，通過圖像識別和對象檢測技術來識別車輛、行人、交通標志等，以實現安全駕駛。

02 配置管理與監控模塊

配置管理與監控模塊（Profile Management and Monitoring Module）是AI Agent體系中的關鍵組成部分，它承擔著監視、評估和調整AI性能的重要職責，確保AI系統能夠穩定且安全地運行，同時也符合預定的性能和行為標準。此模塊的功能不僅涉及到實時監控和異常處理，還包括對AI的價值觀進行對齊，以及通過連續的測試和校準來優化AI的表現。

核心職能：

代理生成策略：結合隨機組合策略，并利用真實世界的性格統計、心理學和行為分析體系數據，創造多樣化的AI代理配置文件。這些方法既保證了代理的真實性和多樣性，又提高了系統模擬復雜社會交互的能力。
代理角色的定義與管理：設定和管理AI Agent的角色特性，包括其目標、能力、知識庫和行為模式等。這使得每個AI Agent都能根據其獨特的配置文件在特定環境中發揮作用，在思考和行動上貼近用戶的真實需求，同時也增加了系統的靈活性和多樣性。
評估測試和AI價值對齊：通過不斷的測試和反饋循環，確保AI Agent的行為與人類價值觀和目標保持一致，避免產生不利于用戶或社會的結果。通過不斷的性能評估，對AI系統進行微調，提升其適應性、準確性和用戶滿意度。
人工微調：人工微調功能允許管理員直接干預和調整AI Agent的神經網絡和知識體系，通過這種方式管理員可以針對特定的問題或場景，對AI的行為和決策邏輯進行細致的調整和優化。
性能監控與異常處理：實時監測AI Agent的運行狀況，及時識別和解決性能下降、錯誤行為或異常情況，保證系統的穩定運行。這包括對AI Agent的響應時間、準確率、資源消耗等關鍵性能指標的跟蹤。
安全性管理：確保AI Agent在數據處理和決策過程中的安全性，防止數據泄露、惡意攻擊和濫用等風險。

03 記憶模塊

AI Agent的記憶模塊是一個研究的熱點，這不僅因為它在智能體的學習和決策過程中扮演著核心角色，也因為它體現了智能體適應和進化的能力。在OpenAI應用人工智能研究負責人Lili Weng的博客文章《LLM Powered Autonomous Agents》中，將AI Agent的記憶模塊分為三個主要類型：感覺記憶、短期記憶（STM或工作記憶）和長期記憶（LTM），每種類型都有其獨特的功能和實現機制。

感覺記憶是AI Agent處理原始輸入數據的第一站，類似于人類的感覺信息處理。它能夠短暫保留來自外部環境的感覺數據，如視覺、聽覺或觸覺信息。盡管這類記憶的持續時間非常短，僅幾秒鐘，但它是智能體對復雜環境做出快速反應的基礎。

短期記憶或工作記憶，在AI中相當于模型的內存，處理當前的信息流。這類記憶類似于人類的意識處理，具有有限的容量，通常被認為是圍繞7個項目的信息（根據Miller的理論），并能維持20到30秒。在大型語言模型（如Transformer模型）中，工作記憶的容量被其有限的上下文窗口所限制，這決定了AI能夠直接“記住”和處理的信息量。

長期記憶為智能體提供了幾乎無限的信息存儲空間，允許它們存儲和回憶長時間跨度內的知識和經驗。長期記憶分為外顯記憶和內隱記憶兩種子類型。外顯記憶涵蓋對事實和事件的記憶，這些記憶可以有意識地回憶起來，包括語義記憶（事實和概念）和情景記憶（事件和經歷）。內隱記憶則包括技能和習慣，如騎自行車或打字，這些是無意識學習的結果。

AI Agent的長期記憶通常通過外部數據庫或知識庫實現，使得智能體能夠在需要時快速檢索到相關信息。這種外部向量存儲的實現，挑戰在于如何高效組織和檢索存儲的信息。為此，近似最近鄰搜索（ANN）算法被廣泛應用于優化信息檢索過程，即使在犧牲一定準確性的情況下，也能顯著提高檢索速度。

記憶模塊的設計對AI Agent的性能有著決定性的影響。有效的記憶系統不僅提高了智能體處理和存儲信息的能力，也使其能夠從過去的經驗中學習，從而適應新的環境和挑戰。同時，記憶模塊的研究還帶來了深層次的問題，如如何平衡記憶的容量與檢索效率，以及如何實現記憶的持久性與可靠性。未來，隨著AI技術的不斷進步，我們可以期待更加高效、靈活的記憶模塊，為智能體提供更強的學習和適應能力，從而在各種復雜環境中發揮出更大的潛力。

04 規劃功能

規劃與決策模塊（ Planning and Decision Making Module）是人工智能系統中的核心組件，賦予AI在復雜和不確定環境中制定有效行動策略的能力，，以實現其既定目標。從自動駕駛汽車在繁忙交通中的實時決策到醫療AI在龐大數據中尋找治療方案，高級的規劃與決策能力對AI代理至關重要。這不僅包括基本的目標設定與分析，決策制定，還包括對未來的預測、風險評估以及在多種可能性中進行權衡，優化AI的行為和策略等。

目標設定與分析

在制定任何行動計劃之前，首先需要明確AI系統的目標。這些目標可能是預先設定的，也可能是根據實時數據和環境變化動態生成的。一旦目標確定，決策與規劃模塊就會分析認知模塊提供的信息，包括環境狀態、目標條件、可用資源等，來制定實現目標的最佳路徑。

環境理解與預測

決策與規劃模塊需要對環境有深刻的理解，這包括當前環境的狀態及其可能的變化。在不確定性和動態變化的環境中，模塊需要評估外界的變化，以及各種因素如何影響未來的狀態。。這一挑戰要求AI系統利用先進的數據分析技術、機器學習模型和算法，對大量歷史數據進行深入分析，從而預測未來環境狀態的可能變化。特別是在如氣候變化、股市波動等高度不確定性領域，這一能力顯得尤為關鍵。通過對環境的深刻理解和準確預測，AI能夠在制定決策和規劃時，考慮到潛在的風險和機遇，從而制定出更為穩健的行動策略。

資源消耗與工具評估

最合適的規劃永遠是基于適當的資源約束的前提下。AI Agent在決策制定過程中，必須綜合評估多方面因素，這包括資源的消耗、工具的性能，以及執行任務所需的成本。

AI Agent需要對可用資源進行詳盡的分析，類似于人類在購買商品之前會比較價格、性能和功能，AI在執行任務前需要評估不同選項的資源消耗。例如，在進行數學運算時，AI需要考慮使用本地計算器、編寫Python代碼執行運算，或是直接利用神經網絡的計算能力，這些方法的資源消耗和運行時間可能大相徑庭。選擇最合適的工具不僅影響計算的速度和效率，還關系到整體系統的能源消耗和成本效益。

此外，AI Agent需要對不同的AI模型進行評估，了解它們在不同場景下的性能表現和資源消耗水平。AI Agent應當熟悉每種模型的特點，比如它們在特定測試中的表現、解決特定問題的能力、以及執行推理時所需的顯存和能量消耗，從而把AI大模型也當成一種常用的工具來調用。

決策制定

基于對目標和環境的理解，決策與規劃模塊將評估不同的行動方案。這一過程涉及到權衡各種方案的優缺點、風險和收益，以及它們實現目標的可能性。在許多情況下，需要使用優化算法來尋找最優或接近最優的解決方案，這可能包括啟發式搜索、動態規劃、蒙特卡洛樹搜索等方法。

AI規劃能力的多樣性是其應對復雜任務的關鍵。我們將其大致分為兩類：不依賴反饋的計劃和基于反饋的計劃。

不依賴反饋的計劃，通常在環境相對穩定和可預測時使用。例如，單路徑推理沿預設路徑執行任務，適用于結果可預見的場景。相對地，多路徑推理構建了一個決策樹或圖，為不同情況提供備選方案，增加了決策的靈活性和應對突發事件的能力。
基于反饋的計劃，則適用于那些需要根據環境反饋動態調整的場景。這類計劃利用實時數據和反饋來重新評估和調整規劃策略，以適應環境的變化。反饋可以來源于任務執行結果的客觀數據，也可以是主觀評估或由輔助模型提供。

規劃與任務分配

在確定了最佳行動方案之后，決策與規劃模塊需要將這一方案轉化為具體的規劃和任務分配。這一步驟尤為重要，特別是在多智能體系統中，需要考慮如何高效協調各智能體的行為，確保集體行動協同一致、效率最高。任務分配過程考慮個體能力、資源分配、時序安排等因素，確保計劃的順利實施。

思維鏈（Chain of Thought ) 和思維樹（Tree of Thoughts）代表了AI在解決復雜問題時的一種進步思路，它們通過模擬人類的思考過程，將一個大任務分解為多個小任務，再通過逐步解決這些小任務來實現最終目標。這種方法不僅提高了問題解決的效率，也增加了解決方案的創新性。

另外通過大模型+規劃的策略的策略，則展示了將AI技術與傳統規劃方法結合的新途徑。通過將復雜問題轉化為PDDL（Planning Domain Definition Language，規劃領域定義語言），再利用經典規劃器求解，這種策略能夠在保證解決方案質量的同時，顯著提高規劃的效率和可行性。

應對不確定性與動態調整

決策與規劃模塊還需要具備應對環境不確定性和動態變化的能力。這意味著AI系統必須能夠監測環境的變化，并根據實時信息調整其行動計劃。在某些情況下，這可能涉及到實時的決策調整，或者在遇到預期之外的情況時重新規劃。AI的自我反思和動態調整能力是其適應性的核心。

ReAct 和 Reflexion 技術通過在規劃過程中整合反饋循環，展示了AI如何在行動后評估結果，并基于這些評估進行自我優化。Chain of Hindsight (CoH) 則通過分析過去的行動和結果，對未來的規劃策略進行微調，提高決策的精確度和效率。

隨著更多前沿技術的融合與應用，AI Agent將在復雜性管理、決策優化以及適應性調整方面邁出更大的步伐，為各行各業帶來革命性的變革。

05 遐想/仿真模塊

《大語言模型無法實現具身認知》這篇文章提出，由于缺少對物理世界和其規律的理解，大型語言模型無法達到與人類相同的智能水平。人類在思考和規劃時經常能夠直觀感知到可能發生的結果，思考過程具有非常真實的“畫面感”，并且在情緒上能夠感知到事情發展的各種結果對自己的影響，從而做出更符合實際的決策。

為了解決這一缺陷，我們提出了“遐想/仿真”模塊的概念。這一模塊的核心功能是在AI Agent進行實際行動前，模擬對真實世界的理解，通過模擬可能的未來場景和結果，來評估不同決策的后果。這種模擬不僅能增強AI的決策能力，還能提供一個安全的環境進行試錯學習，類似于人類通過內心遐想或夢境進行的模擬活動。通過這種內部仿真，AI能在現實世界的反饋基礎上進行學習和適應，并在一個受控的環境中優化其行為，從而提高其解決復雜問題和適應未知環境的能力。這種內部仿真機制使AI更加接近于具有高級認知功能的生物體，如人類，能夠在行動之前通過內心模擬評估不同的可能性。

即使在沒有任何外界輸入和需要做規劃的時候，AI的“ 遐想/夢境”模塊也可能會在低負荷的時候啟動。這個模塊將會利用AI至今所學習的所有信息，包括日間遇到的挑戰、解決方案的嘗試以及從這些經歷中收集的反饋，隨機來生成復雜的內部場景。這些場景不僅基于現實世界的數據，還會融入未嘗試或是幻想中的元素，使得AI能夠在完全控制的內部環境中“遐想”。

在這些“夢境”中，AI Agent可能會模擬一系列以前未曾面對的挑戰場景，比如在火星上建立基地的全過程，或者設計一個完全由AI管理的生態系統。它也可能“夢見”與未來可能遇見的新技術或未知生命形式的互動。在這個過程中，AI不僅會試圖找出解決方案，還會預測可能出現的問題，并探索如何優化現有的行動計劃。

通過這種方式，“ 遐想/仿真”成為了一種強大的學習工具。AI可以在夢境中測試和改進其決策算法，而不必擔心現實世界中的失敗后果。這種內部模擬的過程允許AI在遇到實際情況之前，就已經有了應對的準備。此外，通過在夢境中探索各種可能性，AI能夠發現新的解決方案和創新方法，這些在傳統的學習環境中可能永遠不會被觸及。

Sora這樣的文字生成視頻的模型為AI“ 遐想/仿真”模塊提供了基礎，為開發物理和數字世界的高性能模擬器提供了支撐，在游戲制作、AR和 VR 等應用中提供底層基礎，將是人工智能向著更高級別的智能進化的一大步。它不僅讓AI能夠在安全的環境中自我完善和進化，還能夠讓AI更加深刻地理解和預測復雜系統的行為。未來的AI將不僅僅是執行任務的工具，它們將成為能夠自我反省、創新和夢想的智能實體，以全新的方式與人類社會互動和共生。

06 原生交互模塊（Interaction Module）

交互模塊相當于AI Agent的原生溝通工具，類似于人類的說話、眼神和肢體語言等自然交流方式。它主要負責處理AI與用戶或其他系統之間的直接交流，確保雙方能夠有效、準確地理解對方的意圖和需求。這個模塊通常涵蓋了自然語言處理技術，用于解析人類語言的含義，生成響應的語言輸出；同時，它也可能包括視覺和聽覺識別技術，使AI能夠理解非語言的交流信號。

通過自然語言處理，AI能夠理解和生成人類語言，包括文字和口語，從而與用戶進行自然交流。計算機視覺使得AI能夠“看到”和理解視覺信息，識別用戶的手勢、表情等非語言信號。語音識別與生成技術為用戶提供了直觀、便捷的交互方式。多模態交互設計融合了文本、語音、視覺等信息，增強了交互的自然度和靈活性。而上下文理解能力則使得AI能夠根據對話歷史、用戶偏好等信息做出更加精準和個性化的響應。交互模塊使得AI能夠與人類或其他AI進行自然而直接的交流，在溝通中獲取更多的信息，對任務有更充分的理解，從而做出更好的判斷和規劃。

07 學習模塊

學習模塊通過應用機器學習算法——包括強化學習、監督學習和無監督學習——使得AI能夠分析過去的行動與結果，從而在復雜的世界中找到其立足之地。這些算法允許AI從成功和失敗中提取教訓，辨別哪些行為在給定條件下是高效的，哪些可能帶來不利后果。這種能力，讓AI能夠自我完善，調整其內部模型以更準確地反映現實世界的動態性和復雜性。

將規劃模塊與學習模塊的功能相結合，可以形成一個高度靈活和適應性強的系統。在這種系統中，規劃模塊不僅根據當前的學習模型來制定行動計劃，還會根據執行過程中的實際結果和反饋來調整計劃。同時，學習模塊會分析規劃執行的效果，調整其學習算法和內部模型，以優化未來的規劃和決策過程。

在實現通用Agent的路徑上，首先需要在特定場景下實現穩定表現的能力，然后通過不斷擴展學習模塊和規劃模塊的互動，使得Agent能夠適應更廣泛的環境和任務。舉例來說，在我們學習數學時，最初階段常常會背誦九九乘法表。如果每一道數學題都需要通過計算的方式去解題，相當于啟動了大腦中的規劃模塊，但是這一過程能耗頗高。通過背誦，我們能夠將常見的數學運算儲存在短期的記憶模塊中，以便在需要時能夠迅速喚起，可以節省能源的消耗。隨著不斷的背誦和練習，常見的數學運算就像被編程進了我們的大腦神經一樣，無需經過復雜的思考過程就能快速給出答案。對于AI Agent而言，這個過程等同于通過經驗學習和反復實踐，使其內部模型進行微調，從而更加高效地執行任務，相當于是把常用的任務規劃能力固化為大腦內部的工具。

AI Agent學習的另一個很重要的方向，就是學習使用外部的工具，從而以更低的能源消耗完成特定的任務。當AI開始接觸一個新工具或另一個AI Agent時，它首先需要了解這個新“對象”的基本功能和操作方式。這一步類似于人類初次學習如何使用一件工具時的探索階段。AI通過觀察、實驗和從過往的經驗中汲取教訓，逐步建立起對工具或伙伴行為的初步理解。這個過程可能涉及到大量的試錯，但正是這些試錯為AI提供了寶貴的學習機會。AI通過不斷的實踐和環境反饋，開始形成更加復雜的策略來高效地利用工具或與其他AI合作。它可能會發現特定的工具組合能夠解決之前無法克服的問題，或者通過與特定AI Agent的協作，能夠大大提高任務完成的效率和質量。

AI的學習不僅限于單一任務或環境，而是展現出了對學習策略本身的理解，去學習如何有效的學習。它們開始識別哪些學習方法最有效，哪些需要調整，這種自我反省的能力讓AI能夠針對不斷變化的挑戰進行優化。進一步地，當AI能夠分享其學習到的知識和經驗時，整個AI社群的進步速度將大大加快，這種知識共享機制不僅加速了單個AI的成長，也推動了整個領域的前進。當AI系統掌握了如何靈活運用各種工具和資源，以及如何與其他智能實體高效合作時，它們就能夠處理更復雜的問題和任務，展現出前所未有的創新和解決問題的能力。

08 執行模塊（Execution Module）

執行模塊，則更像是AI使用的“外部工具”，旨在將決策和規劃轉化為具體的行動。這包括在物理世界中控制機械臂、移動設備等硬件操作，以及在數字世界中通過RPA類似的工具來啟動程序、發送信息等軟件操作。執行模塊的作用，類似于人類使用工具來擴展自身的生理能力，通過工具實現目標的達成。例如，當一個人使用錘子敲打釘子時，錘子成為了延伸人類能力的工具；同樣，當AI需要在物理世界中執行任務時，執行模塊會控制相應的硬件或者軟件來完成這些任務。執行模塊的關鍵在于它能夠將AI的虛擬決策轉化為現實世界中的實際影響。

AI代理的工具使用能力和協作是一個備受關注的話題。人類之所以與眾不同，是因為我們能夠創造、修改并利用外部工具來完成超越我們生理能力的任務，對工具的使用可能是人區別于動物的最顯著的特征。現如今，研究者們致力于賦予AI代理類似的能力，以拓展模型的應用范圍和智能程度。

近期的研究表明，通過給予語言模型（LLMs）外部工具的使用能力，可以顯著提升其性能。例如，一些研究團隊利用“Modular Reasoning, Knowledge and Language”（MRKL）系統，將LLMs與各類專家模塊相結合，使其能夠調用像數學計算器、貨幣轉換器和天氣API等外部工具。這些模塊既可以是神經網絡模型，也可以是符號模型，從而為LLMs提供了更多的工具選擇，以應對不同領域的任務需求。例如，下面的開源工具提供了一系列的IT工具，可以方便大模型進行調用。

https://github.com/CorentinTh/it-tools

然而，盡管外部工具的使用能力為AI代理帶來了巨大的潛力，但在實際應用中也面臨著一些挑戰。一些研究發現，LLMs在處理口頭數學問題時存在一定的困難，這表明了在何時以及如何使用外部工具的重要性。因此，研究者們提出了一些新的方法，如“Tool Augmented Language Models”（TALMs）和“Toolformer”，以幫助LLMs學習如何使用外部工具API。這些方法通過擴展數據集，使LLMs能夠根據新添加的API調用注釋來改進模型輸出的質量。

另一方面，一些實踐性的應用也在不斷涌現，如ChatGPT插件和OpenAI API函數調用，它們充分展示了LLMs與外部工具使用能力的卓越潛力。例如，2023年4月，浙江大學和微軟聯合團隊發布了HuggingGPT，HuggingGPT框架利用ChatGPT作為任務規劃器，根據HuggingFace平臺上模型的描述來選擇最合適的模型，并根據執行結果進行響應總結。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.17580

HuggingGPT融合了HuggingFace中成百上千的模型和GPT，可以解決24種任務，包括文本分類、對象檢測、語義分割、圖像生成、問答、文本語音轉換和文本視頻轉換。具體步驟分為四步：

任務規劃：使用ChatGPT來獲取用戶請求；
模型選擇：根據HuggingFace中的函數描述選擇模型，并用選中的模型執行AI任務；
任務執行：使用第2步選擇的模型執行的任務，總結成回答返回給ChatGPT；
回答生成：使用ChatGPT融合所有模型的推理，生成回答返回給用戶。

為了更好地評估工具增強型LLMs的性能，研究人員提出了API-Bank基準，其中包含了53種常用的API工具和264個帶有568個API調用的對話注釋。API-Bank基準通過三個級別來評估代理的工具使用能力，分別是：調用API的能力、檢索API的能力以及規劃API的能力。這一基準為評估LLMs在不同層次上的工具使用能力提供了有效的方法。ToolLLM收集了16000+真實世界API，并生成了相關工具使用評測基準，開源了基于該數據集訓練的LLaMA模型。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08244.pdf

未來AI代理的工具使用能力和協作將成為人工智能領域的重要研究方向。通過不斷探索和創新，我們有望賦予AI代理更加智能和靈活的工具使用能力，從而實現更廣泛的應用和更高水平的智能表現。

總結與思考

在2017年至2021年間，SaaS產品市場迅速發展，許多專注于特定功能的優秀SaaS產品相繼問世。然而，這些單點突出的SaaS產品與大型企業的傳統私有部署應用之間的整合，成為了企業面臨的一大挑戰。為了解決這一痛點，企業開始采用API（應用程序編程接口）和RPA（機器人流程自動化）技術，這些技術使得不同的SaaS產品能夠快速連接，形成一個統一的IT架構，從而避免應用和數據孤島的形成。

在SaaS熱潮期間，API和RPA不僅僅是技術工具，更成為市場的焦點。例如，在API領域，2019年11月15日，MuleSoft被Salesforce以65億美元收購，而Zapier則僅憑130萬美元的融資發展成為估值超過40億美金的行業新星。在RPA領域，Uipath、Appian等公司也通過上市成功實現了快速增長。盡管這些公司的營收仍在顯著增長，但隨著SaaS浪潮的逐漸退去，它們的估值卻出現了較大的回調。

如今，在大模型時代，API和RPA技術被賦予了更深層次的使命。它們不再僅僅是系統之間連接的橋梁，而是轉變為AI大模型的“手腳”，在數據集成、過程自動化、以及智能決策支持等方面發揮更加關鍵的作用。API和RPA技術可以讓AI大模型很好的利用人類現有的各種軟件和系統，例如ERP系統、企業聊天系統、SaaS系統，打造智能體驅動的全新的協同和生產體系，而不用讓企業重新投資巨額資金重建以前所有的軟件。

通過與AI技術的深度融合，API和RPA不僅能夠提升企業運營效率，還能極大地推動創新，為企業帶來前所未有的競爭優勢。API和RPA的下一個春天會馬上到來么？