第一章 引言
本文分享了Andrew Ng在硅谷顶级风投机构Sequoia Capital进行的一场关于智能体(Agents)的精彩演讲。Andrew Ng是计算机科学家,曾是谷歌大脑的联合创始人和前首席科学家,在人工智能领域享有盛誉。他在演讲中阐述了智能体技术的重要性,并分享了自己对其未来发展的看法。
第二章 智能体工作流
Andrew Ng将传统的非智能体工作流程描述为:用户输入提示,大型语言模型生成回答,就如同要求某人一次性从头到尾书写一篇文章而无法中途修改。相比之下,智能体工作流则更加迭代和交互,它可能会先生成大纲、搜集资料,再生成初稿并根据反馈进行多轮修订和完善。
他举例说明,通过将GPT-3.5包裹在智能体工作流中,其在编程基准测试中的表现甚至超过了GPT-4的零次提示表现。这展现了智能体工作流强大的潜力。
第三章 智能体设计模式
Andrew Ng总结了智能体中几种主要的设计模式:
1. 自我反思(Reflection):允许语言模型反思并改进自己的输出。
2. 工具使用(Tool Use):语言模型可利用外部代码和API等工具完成特定任务。
3. 规划(Planning):赋予语言模型缓慢思考和规划的能力。
4. 多智能体协作(Multi-Agent Collaboration):不同的智能体with可以基于不同的语言模型,通过协作产生更好的结果。
他认为,通过结合这些模式,可以显著提高系统的生产力。
第四章 挑战与前景
Andrew Ng指出,与传统的即时响应不同,智能体工作流可能需要数分钟甚至数小时才能产生结果。这需要用户改变对AI响应时间的期望。
他还提到,快速的令牌生成速度对迭代式的智能体工作流至关重要。像Grok这样的架构可以极大加快推理速度,有助于智能体之间的高效互动。
最后,Andrew Ng对智能体技术在通往人工通用智能的道路上所能带来的进步持乐观态度。他期待未来各种智能体工作流的广泛应用和进一步发展。
总的来说,这场演讲为我们展示了Andrew Ng对智能体技术的深刻洞见,也让我们对其在人工智能领域的潜在突破性贡献充满期待。
