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介绍​

• 两种 AI 应用：

  • 生成式 AI：创建文本和图像等内容。
  • Agentic AI：自主执行复杂任务。这是未来。

• 关键问题：开发人员如何使这些系统更易于构建？

Agentic AI 框架​

• 示例：

  • 应用包括个人助理、自主机器人、游戏代理、网络/软件代理、科学、医疗保健和供应链。

• 核心优势：

  • 用户友好：自然直观的交互，输入最少。
  • 高能力：高效处理复杂任务。
  • 可编程性：模块化和可维护，鼓励实验。

• 设计原则：

  • 统一抽象，整合模型、工具和人机交互。
  • 支持动态工作流、协作和自动化。

AutoGen 框架​

https://github.com/microsoft/autogen

• 目的：构建 Agentic AI 应用的框架。

• 关键特性：

  • 可对话和可定制的代理：简化了具有自然语言交互的应用构建。
  • 嵌套聊天：处理内容创建和推理密集型任务等复杂工作流。
  • 群聊：支持多个代理的协作任务解决。

• 历史：

  • 始于 FLAML（2022 年），成为独立项目（2023 年），每月下载量超过 20 万，广泛采用。

应用和示例​

• 高级反思：
  • 用于协作优化任务的双代理系统，如博客写作。
• 游戏和策略：
  • 会话国际象棋，代理模拟战略推理。
• 企业和研究：
  • 在供应链、医疗保健和科学发现中的应用，如 ChemCrow 用于发现新化合物。

AutoGen 的核心组件​

• Agentic 编程：
  • 将任务分解为可管理的步骤，以便于扩展和验证。
• 多代理编排：
  • 支持具有集中或分散设置的动态工作流。
• Agentic 设计模式：
  • 涵盖推理、规划、工具集成和内存管理。

代理设计中的挑战​

• 系统设计：
  • 优化多代理系统以进行推理、规划和多样化应用。
• 性能：
  • 在保持弹性的同时平衡质量、成本和可扩展性。
• 人机协作：
  • 设计安全有效的人机交互系统。

开放问题和未来方向​

• 多代理拓扑：
  • 高效平衡集中和分散系统。
• 教学和优化：
  • 使用 AgentOptimizer 等工具使代理能够自主学习。
• 扩展应用：
  • 探索软件工程和跨模态系统等新领域。

LLM 代理的轨迹和潜力

介绍​

• 代理的定义：与环境（物理、数字或人类）交互的智能系统。
• 演变：从像 ELIZA（1966）这样的符号 AI 代理到现代基于 LLM 的推理代理。

核心概念​

1. 代理类型：
   • 文本代理：像 ELIZA（1966）这样的基于规则的系统，范围有限。
   • LLM 代理：利用大型语言模型进行多功能的文本交互。
   • 推理代理：结合推理和行动，能够在各个领域进行决策。
2. 代理目标：
   • 执行问答（QA）、游戏解决或现实世界自动化等任务。
   • 平衡推理（内部行动）和行动（外部反馈）。

LLM 代理的关键发展​

1. 推理方法：
   • 链式思维（CoT）：通过逐步推理提高准确性。
   • ReAct 范式：将推理与行动结合进行系统探索和反馈。
2. 技术里程碑：
   • 零样本和少样本学习：通过最少的例子实现通用性。
   • 记忆整合：结合短期（基于上下文）和长期记忆以实现持久学习。
3. 工具和应用：
   • 代码增强：通过编程方法增强计算推理。
   • 检索增强生成（RAG）：利用外部知识来源，如 API 或搜索引擎。
   • 复杂任务自动化：在机器人和化学领域的体现推理，以 ChemCrow 为例。

局限性​

• 实际挑战：
  • 处理现实世界环境的困难（例如，处理不完整数据的决策）。
  • 易受无关或对抗性上下文的影响。
• 可扩展性问题：
  • 现实世界机器人与数字模拟的权衡。
  • 在特定领域进行微调和数据收集的高成本。

研究方向​

• 统一解决方案：将多样化任务简化为可推广的框架（例如，用于探索和决策的 ReAct）。
• 先进的记忆架构：从仅追加日志转向自适应的、可写的长期记忆系统。
• 与人类合作：专注于增强人类创造力和解决问题的能力。

未来展望​

• 新兴基准：
  • 用于软件工程任务的 SWE-Bench。
  • 用于在动态环境中微调 LLM 代理的 FireAct。
• 更广泛的影响：
  • 增强的数字自动化。
  • 在软件工程、科学发现和网络自动化等领域提供复杂问题解决的可扩展解决方案。