从大模型到智能体AI，迈向通用人工智能的新征程 精华

你能想象吗？未来，家里的机器人不仅能听懂你的指令，帮你打扫卫生、照顾老人小孩，还能像个贴心小助手一样，根据你的心情和需求，主动提供合适的服务；游戏里的NPC不再是按部就班的“工具人”，而是能和你进行深度互动，给你带来沉浸式的游戏体验；在医疗领域，智能助手能快速准确地辅助医生诊断病情，让医疗服务更加高效和便捷。这些看似科幻电影里的场景，正随着智能体AI（Agent AI）的发展逐渐成为现实。今天，咱们就一起来深入了解一下这个充满潜力的技术领域。

一、AI发展的“成长烦恼”与新方向

人工智能的发展历程就像一场漫长的冒险。1956年在达特茅斯会议上，人工智能被定义为能从环境中收集信息并采取有效行动的人造生命形式，这就好比给AI设定了一个远大的“成长目标”。1970年，MIT的明斯基团队开发了“Copy Demo”机器人系统，它能观察“积木世界”场景并重建积木结构，这个过程可不简单，涉及观察、规划和操作等多个复杂模块，就像搭建一座复杂的乐高城堡，每个步骤都充满挑战。

后来，AI领域逐渐细分，各个子领域虽然都取得了不错的成绩，但也出现了问题。这就好比一个班级，同学们各自为战，虽然每个人都有进步，但班级整体的凝聚力和目标感却有些模糊。这种过度的“细分”让AI研究偏离了最初的方向，就像在森林里迷路了，找不到走出困境的路。

直到大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的出现，情况才有所改观。它们在识别语言和图像方面展现出了巨大的潜力，就像给AI装上了“智慧的眼睛”和“灵敏的耳朵”。不过，这些模型在实现精细操作方面还是有些力不从心，比如让机器人准确地拿起一个杯子，它们很难做到。

于是，一种全新的理念——智能体AI应运而生。它就像是AI发展路上的一个“转折点”，把大型基础模型融入到智能体的行动中，让AI朝着更智能、更全面的方向发展，带领AI走出困境，重新回到通往通用人工智能（AGI）的道路上。

二、智能体AI：智能界的“六边形战士”

智能体AI到底是什么呢？简单来说，它是一种智能体，能根据感官输入，在物理、虚拟或混合现实环境中自主执行合适的、与上下文相关的行动。这听起来有点抽象，打个比方，你可以把它想象成一个超级智能的“多面手”，在不同的环境里都能应对自如。

智能体AI的能力体现在多个方面。学习能力就像一个勤奋好学的学生，它能通过观察环境、理解自身行为的影响，以及向人类学习，不断适应新环境。比如，它可以利用强化学习，像玩游戏升级一样，根据奖励和惩罚来调整自己的行为；也能通过模仿学习，看着人类怎么做，自己跟着学。

记忆能力也很重要，长期记忆能让它记住适应环境或用户偏好的特定操作，就像我们记住回家的路一样；短期记忆则能帮助它根据操作历史重新规划下一步行动，比如下棋时记住之前的步数，思考下一步怎么走。

行动能力方面，它的行动可不局限于现实世界的物理动作，在虚拟现实环境中的互动或者与人类的语音交流都算。而且，现实世界的操作往往需要多轮互动，它能根据认知过程和记忆来协调这些互动，就像和人聊天一样，有来有回。

感知能力也必不可少，就像人类用眼睛看、用耳朵听来了解世界一样，它需要通过视觉、听觉等多种方式感知环境，理解周围发生了什么。

规划能力让它在面对长期任务时，能像一个经验丰富的指挥官一样，根据目标制定策略，灵活应对各种不确定因素。

这些能力相互协作，构成了智能体AI的“智慧大脑”，让它能够在复杂的环境中完成各种任务。而且，智能体AI还有一个很神奇的地方，它可能具有某种“意识”。从神经科学的角度看，它能根据语言、感官输入和行动历史预测最佳行动，这就像是有自己的“想法”，朝着目标努力；同时，它还能从行动和环境结果的关系中学习，就像我们通过实践不断成长一样。这种潜在的“意识”让它在多个学科领域都有很大的探索价值。

三、智能体基础模型：智能体AI的“智慧引擎”

智能体AI系统要想高效运行，离不开强大的基础模型支持，这就好比汽车需要一个强劲的发动机。智能体基础模型主要由三个部分组成，每个部分都起着关键作用。

（一）Transformer：信息处理的“超级翻译官”

Transformer就像是一个超级翻译官，负责处理多模态信息。它能把视觉、语言、行动等各种不同类型的信息，翻译成智能体能够理解和处理的形式。它初始化了视觉模块、智能体行动模块和语言模块，就像给翻译官配备了不同领域的专业知识。在训练过程中，它会接收各种各样的历史数据，包括之前的行动、视频、音频、语言指令等，这些数据就像是翻译官积累的经验。有了这些经验，它就能在面对新任务时，准确地预测行动、判断智能体类型或者生成高级指令，而且还能根据当前的上下文和互动历史做出更准确的回应，就像一个经验丰富的翻译官，能根据不同的场景和语境，给出最合适的翻译。

（二）智能体学习策略：成长的“秘籍宝典”

智能体的学习策略有很多种，其中强化学习和模仿学习是比较重要的两种，它们就像是智能体成长的“秘籍宝典”。

强化学习就像玩游戏拿奖励，智能体会根据自己的行动获得的奖励或惩罚，来学习状态和行动之间的最佳关系。在自动生成的虚拟环境中学习时，由于很难收集人类的示范数据，强化学习就派上用场了。演员 - 评论家算法PPO就是强化学习的一个成功例子，它能让智能体在不断尝试中找到最优策略。而且，强化学习还能应用在模拟人机交互上，通过人类反馈进行学习（RLHF），让人类可以选择期望的回应，而不用手动设计奖励机制，就像让玩家直接参与游戏规则的制定，让游戏变得更有趣。

模仿学习则是跟着“榜样”学，它通过利用示范数据，模仿人类专家的行动。在机器人领域，基于模仿学习的行为克隆（BC）是一种常见的方法。比如，记录人类专家操作机器人完成特定任务的动作，然后让机器人学习这些动作，在类似的情况下进行模仿。最近，一些基于BC的方法结合了LLM/VLMs技术，就像给机器人配上了“智慧导师”，让机器人能够输出更高级的行动序列，在大量示范数据的训练下，表现出更高的泛化性能。

（三）优化与自我提升：持续进化的“升级之路”

智能体系统的优化包括空间和时间两个方面，这就像是给智能体打造一个高效的“工作环境”和“工作流程”。

空间优化主要考虑智能体在物理空间中的操作，比如机器人之间的协作、资源分配等。以前，为了优化多智能体系统，人们会使用大规模批量强化学习，但这种方法容易让智能体过度适应自我训练的范式，变得很“脆弱”，就像温室里的花朵，只能在特定的环境中生存。现在，人们发现可以通过发现多样化的规则，让智能体了解更多的“生存技巧”，并且利用基础模型与人类或其他独立智能体建立更好的协作规则，让智能体能够更好地适应不同的环境。

时间优化则关注智能体如何随着时间执行任务，包括任务调度、排序等。比如，优化机器人手臂的运动轨迹，让它在执行连续任务时更加高效；在任务调度方面，像LLM - DP和ReAct等方法，通过结合环境因素进行交互式的任务规划，让智能体能够更合理地安排工作顺序。

智能体的自我提升也是一个重要的方面，它就像是智能体的“自我进化”能力。目前的智能体可以从多种不同的数据来源学习，包括用户和人类的交互数据，这些数据就像是智能体的“营养补给”，能让它不断改进和提升。而且，智能体还可以利用人类反馈进行迭代学习，就像学生根据老师的批改意见不断改进作业一样。比如在机器人教学中，智能体根据人类提供的多模态指令生成图像或场景，然后根据用户反馈不断优化，逐渐适应环境。

四、智能体AI的“百宝箱”：分类与应用

智能体AI在不同领域有着广泛的应用，为了更好地理解它，我们可以对其进行分类，就像整理百宝箱里的宝贝一样，把不同功能的东西放在不同的格子里。

（一）智能体AI的分类

根据智能体的行动类型和所处环境，智能体AI可以大致分为四类。

第一类是在物理环境中进行操作行动的智能体。以机器人为例，在现实世界中让机器人进行物理操作，训练起来可不简单，因为收集大量训练数据的成本很高。所以现在的趋势是用大型基础模型解决高阶任务计划，再结合传统方法训练的低阶控制器。像RT - 1和RT - 2等模型，就是这方面的代表，它们能让机器人更好地完成各种复杂任务。

第二类是在虚拟环境中进行操作行动的智能体。在机器人领域，虚拟模拟环境可以让智能体在安全、低成本的环境中进行试错学习，比如预测用户行动、在特定约束下制定任务计划等。在游戏领域，游戏智能体的学习主要在模拟环境中进行，它们的目标不是进入现实世界，而是在虚拟世界里表现得更出色。很多研究利用在大规模文本、图像和视频数据上训练的通用视觉对齐大语言模型，为创建能在各种环境中行动的多模态智能体奠定基础，还会用到模拟平台进行物体识别等任务。

第三类是在物理环境中进行意向行动的智能体。在医疗领域，这类智能体有很多应用，比如诊断和知识检索。一些智能体可以作为医疗聊天机器人，帮助分诊和诊断患者，让医疗服务更加公平可及；还有一些智能体专注于知识和逻辑推理，整合各种知识来源，提供更准确、更符合上下文的回答，就像一个知识渊博的医生助手。

第四类是在虚拟环境中进行意向行动的智能体。在游戏和VR/XR领域，这类智能体可以创建交互式内容，比如让游戏中的NPC表现得更加智能，与玩家进行更自然的互动；在机器人研究中，也可以利用LLMs进行任务规划，把自然语言指令分解成一系列子任务，然后由低阶控制器执行。

除了这些基于实体的智能体分类，还有非实体的多模态智能体。它们强调利用多模态信息执行有益的非实体行动，比如进行任务规划、利用大规模基础模型的知识和零样本规划能力进行推理等。这类智能体包括模拟环境智能体、生成式智能体、知识和逻辑推理智能体等，它们在不同的任务中都发挥着重要作用。

（二）智能体AI的应用领域

智能体AI在很多领域都有重要的应用，给我们的生活带来了很多改变。

在机器人领域，它就像给机器人注入了“智慧的灵魂”。多模态系统让机器人能够结合语言指令和视觉线索，更准确地执行任务，就像给机器人装上了“眼睛”和“耳朵”，能听懂你的话，还能看清周围的环境；任务规划和技能训练方面，LLMs的语言处理能力可以帮助机器人理解指令，分解任务步骤，并且设计奖励函数，让机器人学习得更快更好；现场优化能让机器人根据实时环境数据调整技能，就像一个聪明的工人，能根据实际情况灵活调整工作方式；对话机器人利用LLMs与人类进行自然、上下文敏感的交互，让交流更加顺畅；导航机器人可以通过各种方式在复杂环境中导航，比如利用物体名称或零样本物体导航，让机器人能够在陌生环境中自由穿梭。

在游戏领域，智能体AI就像给游戏世界带来了“生命”。NPC行为变得更加动态和智能，它们可以根据玩家反馈和游戏数据进行对话和行为调整，让游戏体验更加真实和有趣；人机交互也得到了极大的提升，智能体能够分析人类行为，提供更像人类的互动，让玩家感觉仿佛在和真实的人一起游戏；基于智能体的游戏分析可以挖掘游戏中的数据，了解玩家行为和偏好，为游戏开发者提供有价值的信息；场景合成利用大型基础模型，帮助设计师创建更逼真、更具沉浸感的游戏环境，让玩家仿佛身临其境。

在交互式医疗领域，智能体AI成为了医生和患者的“得力助手”。诊断智能体作为医疗聊天机器人，可以帮助初步诊断患者，为更多人提供医疗服务，但也面临着幻觉等风险；知识检索智能体可以可靠地检索医疗知识，与诊断智能体配合，提高诊断的准确性；远程医疗和远程监测智能体可以增强医疗服务的可及性，改善医患沟通，提高医疗效率，就像把医院的服务送到了患者家门口。

在交互式多模态任务领域，智能体AI的发展与多模态任务的性能密切相关。图像和语言理解与生成任务，比如图像字幕、视觉问答等，要求智能体不仅能识别物体，还能理解空间关系和语义，生成准确的描述；视频 - 语言理解与生成任务，像视频字幕和故事生成，需要智能体理解视频帧之间的关系，生成连贯的内容，并且处理音频线索，把握视频的情感和细节。最近的研究还探索了利用大型模型生成数据集，然后进行视觉指令调整，以提高视频推理和交流能力。

五、智能体AI的“成长烦恼”与应对策略

智能体AI在发展过程中也面临着一些挑战，就像成长中的孩子会遇到各种困难一样，但科学家们也在积极寻找应对策略。

（一）技术挑战与应对

在技术方面，当前的智能体AI在处理非结构化环境时存在困难。在现实世界中，视觉输入会同时影响智能体的高层意图和低层行动，比如在一个杂乱的房间里，机器人很难准确理解你的指令并执行任务。而且，让智能体具有同理心也是一个难题，面对开放集的物体，它需要使用常识知识来做出决策，但这些知识很难手动编码。多智能体交互与协作也很复杂，智能体需要理解和处理基于日常语言表达的目标、约束和部分计划，而不仅仅是基于模板的命令。

为了解决这些问题，科学家们正在探索新的范式，将多种模态（音频、图像、文本、传感器输入等）集成起来，提高智能体的识别和响应能力；开发通用的端到端系统，通过大规模数据训练，让智能体能够适应各种任务；研究将不同模态信息整合的方法，增强数据处理的连贯性和有效性；设计直观的人机界面，方便人类与智能体进行交互。

（二）模型问题与解决

在模型方面，大型基础模型存在一些问题，比如幻觉和偏差。幻觉是指生成的文本或行动与实际情况不符，就像一个爱说谎的孩子；偏差则是指模型的输出可能对某些群体存在不公平的倾向。在医疗领域，模型的幻觉可能会导致严重的后果，偏差则可能加剧健康差距。

为了解决这些问题，科学家们提出了一些方法。对于幻觉问题，可以使用检索增强生成等方法，通过检索额外的源材料，检查生成的响应与源材料之间的矛盾，减少幻觉的发生；对于偏差问题，在设计AI智能体时，要更加注重包容性，考虑到所有用户的需求，不断改进模型，减少偏差。

（三）模拟与现实的差距

从模拟到现实的转换也是一个挑战。在模拟环境中训练的智能体，在现实世界中可能表现不佳，就像在驾校练习得很好的学员，到了真实的道路上却不知所措。这是因为模拟环境和现实环境存在差异，比如干扰因素和物理属性不同。

为了应对这个问题，科学家们提出了一些策略。域随机化是在模拟环境中引入可变性，让智能体提前适应现实世界的不确定性；域适应是利用模拟和现实世界的数据进行训练，让智能体更好地适应现实环境；改进模拟则是提高模拟环境的逼真度，尽可能还原现实世界的条件。

六、智能体AI的未来蓝图：机遇与挑战并存

智能体AI的发展前景十分广阔，就像一幅充满无限可能的未来蓝图，但在前进的道路上也充满了挑战。

它有可能影响到社会的各个方面。在游戏领域，多模态智能体的发展可能会带来更加沉浸式和个性化的游戏体验，彻底改变游戏产业，让玩家仿佛置身于一个全新的世界；在机器人领域，自适应系统的发展可能会引发从制造业到农业等多个行业的革命，提高生产效率，解决劳动力短缺的问题；在医疗领域，大型基础模型作为诊断智能体或患者护理助手，可能会带来更准确的诊断、更好的患者护理和更便捷的医疗服务，尤其是在医疗资源不足的地区；在视频理解方面，智能体AI的能力可以应用于在线学习、技术支持等多个领域，让学习和服务更加高效。

然而，智能体AI的发展也面临着一些伦理问题。比如，它可能被恶意利用，生成虚假内容欺骗人们；在医疗等敏感领域，数据隐私和准确性问题也需要高度关注；在就业方面，虽然它可能创造新的就业机会，但也可能导致一些工作岗位的变化，需要人们具备新的技能。

所以，在发展智能体AI的过程中，我们必须遵循负责任的AI准则，确保技术的发展对人类有益。就像驾驶一辆高速行驶的汽车，我们需要时刻握紧方向盘，确保它朝着正确的方向前进。

七、智能体AI的神奇“超能力”：涌现能力

智能体AI还有一项令人惊叹的“超能力”，那就是涌现能力。简单来说，就是在一些特定的场景下，智能体AI会展现出一些事先没有特意训练，但却能有效解决问题的能力。

目前，大多数智能体AI系统在面对未知环境或场景时，泛化性能都不太理想。这就好比一个人，在熟悉的环境里可以做得很好，但到了一个新的地方，就不知道该怎么办了。为了解决这个问题，科学家们提出让智能体利用通用基础模型（像ChatGPT、Dall-E、GPT-4这些大家都很熟悉的模型）的知识和记忆，来应对新的场景。

这里面有一种很神奇的机制，叫做“混合现实与知识推理交互”。这听起来有点复杂，其实可以这样理解：智能体就像一个聪明的探险家，在与人类协作解决复杂任务的过程中，它会收集各种相关知识。比如在遇到一个没见过的场景时，它会从网上找信息，也会从预训练模型的输出中推断出有用的内容，这就是它的微观反应。同时，它还会在语言和多模态领域不断改进互动方式，根据不同的角色和目标，调整自己的行为，这就是宏观行为。

科学家们通过将各种OpenAI模型结合起来，研究知识引导的互动协同效应，来生成协作场景。结果发现，这种互动智能体系统能让大型基础模型的表现更上一层楼，提高模型的泛化能力、意识和可解释性。这就好比给一个本来就很厉害的运动员吃了一颗“神奇药丸”，让他的能力得到了更大的提升。

八、总结：智能体AI的现在与未来

智能体AI的发展就像一场激动人心的冒险，它已经取得了不少成果，在多个领域都有了实际应用，为我们的生活带来了很多便利和惊喜。但同时，它也面临着一系列挑战，从技术难题到伦理问题，每一个都需要我们认真对待。

就像建造一座高楼大厦，我们不能只看到它已经建好的部分，还要关注那些还没解决的问题，比如建筑材料够不够坚固，设计是否合理，以及如何让住在里面的人更安全、更舒适。对于智能体AI，我们需要更多不同领域的人参与进来，一起研究、一起解决问题。

在未来，随着技术的不断进步，智能体AI有望变得更加智能、更加人性化。也许在不久的将来，我们身边会出现各种各样功能强大的智能体，它们会成为我们生活中的好帮手、工作中的好伙伴。但在期待未来的同时，我们也要时刻保持警惕，确保智能体AI的发展是安全、可靠、符合伦理道德的。只有这样，我们才能真正享受到智能体AI带来的好处，让它为人类的进步和发展做出更大的贡献。希望今天关于智能体AI的分享，能让大家对这个充满潜力的技术领域有更深入的了解，一起期待它的精彩未来！

本文转载自​​旺知识​​，作者：旺知识