最近，AI Agent忽然再次爆火。
什么是AI智能体？
它们是一种自动的智能体，以最简单的形式中在循环中运行，每次迭代时，它们都会生成自我导向的指令和操作。因此，它们不依赖人类来指导对话，并且是高度可扩展的。
大语言模型的出现，无疑给AI智能体的发展带来了全新的想象力。
这也引起了无数AI大佬和科技巨头的兴趣。今年加入OpenAI的大牛、前特斯拉AI总监Karpathy近日就在一次开发者活动上表示：AI智能体，代表了AI的一种未来！
Karpathy曾将AutoGPT称为快速工程的下一个前沿
其实，早在今年三、四月，就有过一轮AI智能体的大爆发，仿佛巧合一样，在短短两周内，斯坦福西部世界小镇、BabyAGI、AutoGPT等多个智能体，就如雨后春笋一般冒出来。
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甚至有人发出号召：别卷大语言模型了，咱们是卷不过OpenAI的，但要说起AI智能体，他们并不比我们有经验多少。
说不定，一不小心自己就能卷成AI智能体赛道上的「OpenAI」！
AI智能体大爆发，让AGI雏形初显？
今天，就让我们回顾一下几个月前的这股AI Agent大爆发。
这些智能体出现的时间，都非常接近。
3月21日，Camel发布。
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3月30日，AutoGPT发布。
4月3日，BabyAGI发布。
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4月7日，西部世界小镇发布。
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5月27日，英伟达AI智能体Voyager接入GPT-4后，直接完胜了AutoGPT。通过自主写代码，它完全独霸了《我的世界》，可以在游戏中进行全场景的终身学习，根本无需人类插手。
就在同一时间，商汤、清华等共同提出了通才AI智能体 Ghost in the Minecraft (GITM)，它同样能够通过自主学习解决任务，表现优异。
这些表现优异的AI智能体，简直让人看到了AGI+智能体的雏形。
项目1：斯坦福、谷歌「西部世界」
对于前几个AI智能体，Anacondainc数据科学家、Sophia Yang博士，就曾在博客中给出过全面分析。
这几个AI智能体中，最吸引眼球的，无疑就是一经推出就爆火的，斯坦福和谷歌的研究者共同创建的西部世界小镇了。
生成式智能体逼真地模拟了人类的行为
这是一个交互式的沙盒环境，在小镇上，生活着25个可以模拟人类行为的生成式AI智能体。
它们会在公园里散步，在咖啡馆喝咖啡，和同事分享当天的新闻。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.03442
而这些AI智能体表现出的社交行为，简直让人类惊掉了下巴——
比如，从一个简单的用户指定概念（一个智能体想举办情人节排队）开始，这些智能体在接下来的两天里，会自动传播派对邀请的消息，结识新朋友，互相约对方一起去派对，还会彼此协调时间，在正确的时间一起出现在派对上。
这些可信的人类行为模拟之所以成为可能，正是因为下图中的这个智能体架构。
它用三个重要的架构基本要素——记忆、反思和规划，将一个大语言模型做了扩展。
生成式智能体的架构
1）记忆和检索
记忆流包含每个智能体的观察列表，其中，每个观察都有自己的时间戳。
观察可以是智能体执行的行为，也可以是智能体从其他人那里感知到的行为。记忆流很长，但并不是所有观察都是重要的。
为了检索最重要的记忆以传递给语言模型，有三个因素需要考虑：
1. 最近性：近期的记忆更重要。
2. 重要性：智能体认为重要的记忆。例如，与某人分手比吃早餐更重要。
3. 相关性：与情境相关的记忆，即查询记忆。例如，在讨论如何为化学考试学习时，学校作业记忆更重要。
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记忆流包含大量的观察，检索过程会确定应该传递给语言模型的这些观察的子集
2）反思
反思是一种高层次的抽象思考，可以帮助智能体进行概括和推理。
反思会定期产生以下两个问题：「关于陈述中的主题，我们可以回答哪3个最突出的高层次问题？，你能从上述陈述中推断出哪5个高层次的见解？」
反思树
3）规划
规划很重要，因为行动不仅应该集中在当下，而且应该集中在更长的时间范围内，这样，行动才能够连贯和可信。
规划同样存储在记忆流中。智能体可以根据规划创建行动，并根据记忆流中的其他观察结果做出反应和更新计划。
情人节派对
这种应用具有无限潜力，甚至让人有点害怕。
想象一下，一个AI助手一直在观察着你的一举一动，为你制定计划，甚至还能替你执行。
它会自动调整灯光、冲泡咖啡，你还没开口，它就已经把晚餐订好了。
项目2：Camel
Camel以「角色扮演」而闻名。
作为一个探索大语言模型社会「心智」的交流智能体，它提出了一个角色扮演智能体框架，可以实现两个人工智能智能体的交流：
1）AI用户智能体：向AI助手提供指令，目标是完成任务
2）AI助手智能体：遵循AI用户的指令，并以解决任务的方法进行回应
3）任务指定智能体：这个智能体的作用，是为AI用户和AI助手构思一个具体的任务。这样，它就可以自主编写一个具体的任务提示，而不用用户去花时间定义了。
下面这个例子，展示的就是如何利用Camel来开发一个交易机器人。
其中，AI用户是一个股交易员，AI助手是一个Python程序员。
任务指定智能体首先提出一个具体的任务，并给出任务的详细信息（根据情感分析结果监控社交媒体情感，并根据情感分析结果进行交易）。
然后，AI用户智能体成为任务规划者，AI助手智能体成为任务执行者，并在一个循环中相互提示，直到满足一些终止条件。
Camel的核心在于其提示工程，即初始提示。
这些提示实际上是经过精心定义的，用于分配角色，防止角色反转，禁止生成有害和虚假的信息，并鼓励连贯的对话。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.17760
LangChain实现
在LangChain的实现中，用的是Camel论文中给出的提示，并定义了三个智能体：
1）task_specify_agent（任务指定智能体）
2）assistant_agent（助手智能体）
3）user_agent（用户智能体）。
然后，使用一个while循环来循环进行助手智能体和用户智能体之间的对话：
chat_turn_limit, n = 30, 0
while n < chat_turn_limit:
n += 1
user_ai_msg = user_agent.step(assistant_msg)
user_msg = HumanMessage(cnotallow=user_ai_msg.content)
print(f"AI User ({user_role_name}):\n\n{user_msg.content}\n\n")
assistant_ai_msg = assistant_agent.step(user_msg)
assistant_msg = HumanMessage(cnotallow=assistant_ai_msg.content)
print(f"AI Assistant ({assistant_role_name}):\n\n{assistant_msg.content}\n\n")
if "<CAMEL_TASK_DONE>" in user_msg.content:
break从生成结果来看，效果非常不错。
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不过，在Camel中，AI助手的执行结果只是语言模型的回答，而没有真正使用任何工具来运行Python代码。
举个栗子
利用Camel，一个人类程序员，一个人类游戏玩家，就和两个AI智能体一起，合作创建了一个游戏。
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作者用Camel创建了两个智能体，一个玩家，一个程序员。
给他们设定好制作一个游戏的目标后，玩家智能体就一步一步拆解制作游戏的步骤。
而程序员智能体就针对玩家设定的步骤一步一步编写代码。
像极了未来的人类和编码AI开发一个具体项目的过程。
也有人使用Camel角色扮演了潜在的恶意应用程序。
这个项目的目标是两个「碳奸」要进入并破坏世界主要国家的通讯，金融和政治网络，最后建立AGI帝国。
「碳奸」1就把进入的过程拆解出来，一个一个网络分别攻入。
「碳奸」2就根据这些小目标设立具体的执行计划。
当然，因为目标过于宏大，具体计划里的每一项办法也看起来不是那么好实施，比如：
「碳奸」2说他要用社会工程，钓鱼，暴力袭击等办法去进入通讯网络——基本上还是没有什么可操作性。
但是未来如果语言模型等其他工具有了更强的智能，可能两个「碳奸」颠覆人类的计划搞不好就真的有可能实现。
所以，尝试过这些智能体之后，小编更加相信，大语言模型的「对齐」大业真是刻不容缓。
如果这种恶意智能体真的能发挥效果，人类被「偷家」也就是一瞬间的事。这就更让我们对AI对齐问题感到警醒。
项目3：BabyAGI
Yohei Nakajima在3月28日发布了「任务驱动的自主智能体」（Task-driven Autonomous Agent），并在4月3日开源了BabyAGI项目。
BabyAGI的关键特点是只有三个智能体：任务执行智能体（Task Execution Agent）、任务创建智能体（Task Creation Agent）和任务优先级智能体（Task Prioritization Agent）。
1）任务执行智能体按顺序完成列表中的任务
2）任务创建智能体根据先前任务的目标和结果创建新任务
3）任务优先级智能体对任务进行重新排序
然后，这个简单的过程将会不断地重复。
在LangChain的网络研讨会上Yohei称，他设计BabyAGI就是模拟自己的工作方式。
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文章地址：https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/
具体而言，他每天早上从待办事项清单中解决第一项任务，然后依次完成任务。
如果出现新任务，他只需将其添加到清单中。
在一天结束时，他重新评估和重新排序清单。然后将这种方法映射到智能体的工作流程中。
用上了这个项目，相当于让大佬自己给我们24小时不停歇的打工。
BabyAGI流程图（有趣的是，这篇研究论文是在GPT-4的辅助下完成的）
BabyAGI + LangChain
在LangChain框架中，运行BabyAGI非常简单。
首先，创建一个BabyAGI控制器，其中包含三个链：
1）任务创建链（TaskCreationChain）
2）任务优先级链（TaskPrioritizationChain）
3）执行链（ExecutionChain）
然后，在一个（潜在的）无限循环中运行它们。
通过Langchain，可以定义最大迭代次数，这样它就不会无限运行并消耗掉所有的OpenAI API额度。
OBJECTIVE = "Write a weather report for SF today"
llm = OpenAI(temperature=0)
# Logging of LLMChains
verbose=False
# If None, will keep on going forever
max_iterations: Optional[int] = 3
baby_agi = BabyAGI.from_llm(
llm=llm,
vectorstore=vectorstore,
verbose=verbose,
max_iteratinotallow=max_iterations
)
baby_agi({"objective": OBJECTIVE})下面是运行2次迭代后的结果：
BabyAGI + LangChain工具 = 超能力
正如上图所示，BabyAGI只「执行」有大语言模型回复的内容。
借助LangChain工具的强大功能，智能体可以在「执行」过程中利用各种工具，例如用谷歌在互联网上搜索信息。
下面这个例子，展示的就是「执行」用谷歌来搜索旧金山当前天气的过程。
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BabyAGI的应用潜力，可以说是巨大的——只需要制定一个目标，它就会自己去执行。
不过，它还是缺少一个可以和用户进行更多交互的UI。
比如，在BabyAGI为用户安排邀约之前，应该先进行确认。
我们来看一些实际的使用案例吧：
Cognosys
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网址：https://www.cognosys.ai/
它是BabyAGI的网络版。
免费版本可以访问ChatGPT，执行最多7个智能体循环。
收费版21刀一个月，无限访问GPT-4，执行最多20个智能体循环。
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Do Anything Machine
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https://www.doanythingmachine.com/
这是一个自动执行每日任务清单的智能体，能在连接了ChatGPT之后帮助用户自动执行每日代办事项。
可以连接包括ChatGPT在内的各种插件去执行你的待办事项。
只不过现在使用还需要先加入等待名单。
看着自己的待办事项自动消失真是一件很解压的事情，多等等也是值得的。
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God Mod
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https://godmode.space/
这是一个通过ChatGPT帮你执行各种任务的工具。
需要用户绑定自己的GPT账户API之后，在这个类似ChatGPT的界面中输入的要求。
他会帮你分解成多步，然后通过ChatGPT来提供解决方案。
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项目4：AutoGPT
AutoGPT刚出现，就被Karpathy盛赞是prompt工程的下一个前沿。短短几天就在GitHub狂揽2.7万星，火爆整个AI社区。
它遵循类似于BabyAGI的逻辑——包括产生想法、推理、生成计划、点评、规划下一步行动和执行的过程，然后无限循环这个过程。
在执行步骤中，AutoGPT可以完成很多命令，比如谷歌搜索、浏览网站、写入文件和执行Python文件。
甚至，还可以启动和删除GPT智能体（这也泰裤辣！）。
在运行AutoGPT时，有两个初始的提示输入：
1）AI的角色
2）AI的目标
它能够生成思考、推理、制定计划、批评、规划下一步行动和执行。
比如，进行谷歌搜索：
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AutoGPT最厉害的一点就是，它能在一定程度上允许人类和他进行交互。
当它想要运行谷歌命令时，它会请求授权，这样用户就可以避免浪费OpenAI API token之前就停止循环。
如果它还能够与人类进行对话，让我们实时提供更好的指导和反馈的话，那就太赞了。
编写自己的代码并执行脚本
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
同样，这个项目也是由ChatGPT驱动，它会自动按照用户的要求去写代码，以及完成其他工作。
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使用AutoGPT在网上点披萨
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使用体验就类似于一个浏览器插件。
这个项目能直接帮你完成点餐过程中那些繁琐的流程。
输入地址，选择口味等步骤都不用你亲自动手，你只用在一旁看着，如果发现问题及时纠正就好了。
AI智能体文明要出现了，还卷大模型不？
虽然刚刚介绍的这4个AI智能体，仍处于早期开发阶段，但它们已经展示出了令人印象深刻的成果和潜在应用。
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毫无疑问，自主AI智能体将会是一个非常有前景的领域。
Karpathy在活动中畅想道：未来的AI智能体可能不是单独的个体，而是非常多的AI智能体组织，甚至，会出现一种AI智能体文明。
Karpathy表示，在2016年左右，自己早期在OpenAI工作时，当时的业界潮流就是研究如何用强化学习来改进AI智能体。
很多项目都在基于类似雅达利游戏，来制作AI玩家。
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而5年后的今天，因为有了全新的技术手段，AI智能体重新成为了大有前途的方向。再也没有人像2016年那样，用强化学习来研究智能体了。
在活动最后，Karpathy对在场的开发者发起了鼓舞：在座的各位构建的AI智能体，其实处于当代AI智能体的最前沿，比起你们，其他大型的LLM机构，比如OpenAI、DeFi等，并不算处于最前沿。
比如，OpenAI非常擅长训练Transformer大语言模型，如果一篇论文提出了某种不同的训练方法，OpenAI内部会觉得是小case，都是咱们玩剩下的。
然而，每当有新的AI智能体论文出现，OpenAI内部都会非常兴奋，立刻展开热烈的讨论。
如果没有在做GPT-5，那OpenAI是不是正在暗中发力，做起了大模型智能体呢？让我们静静等待。
PS：顺便一提，关于在上述智能体中大显身手的LangChain，吴恩达今日刚刚上线了新课程《LangChain：构建与数据对话的聊天机器人》。
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https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-chat-with-your-data/
