暴雨讲堂|通往AGI的必由之路—AI agent是什么?

2024-06-21 21:28

本文主要是介绍暴雨讲堂|通往AGI的必由之路—AI agent是什么?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在三月份英伟达的新品发布会上,黄仁勋反复提及一个词汇— Generalist Embodied Agent,意为“通用具身智能体”,给观众留下了深刻的印象。其实具身智能指的是不同形态的拥有主动感知交互能力的机器人。其实,业界对它还有一个更为熟悉的名称即AI Agent,也称为智能体,是具身智能的核心概念。

大模型发展行至中途,AI Agent(智能体)相继成为各大科技巨头布局的新风口。如果说AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)是人工智能的终局,那么AI agent则是它的必经之路。

Agent概念脱胎于一个古希腊哲学寓言,它描述了一种拥有欲望、信念、意图以及能够采取行动能力的实体,随着计算机技术的兴起与快速发展,加上人们对人工智能技术的期望,Agent的概念逐渐被引入到人工智能领域里。

AI Agent是指能够感知环境、进行推理和决策,并通过物理或虚拟的方式与环境进行交互的智能体。与传统的AI不同的是,Al Agent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。在有LLM作为其大脑之后,Agent更是具备了对通用问题的自动化处理能力。简单说来,AI Agent是我们在科幻电影里经常出现并看到的能够感知环境、进行决策和执行动作的智能体,如自动驾驶、机器人、机械狗、智能家居等等。

Agents = LLM +规划技能+记忆 + 工具使用,即AI Agent的构建主要包括四个部分:大模型、规划、记忆和工具使用。本质上Agents是一个LLM的编排与执行系统,如下图所示:

它的四大组成部分中:

大模型:作为AI Agent的“大脑”,它提供推理、规划等能力。

规划:代理能够将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,从而更好地处理复杂任务。

记忆:AI代理具备长时间保留和回忆信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索实现。

工具使用:代理学习调用外部 API 以获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

目前的AI Agent存在一定的问题,大模型可靠性不足,能力边界不确定,Al Agent对于复杂任务处理不够理想。如处理长期规划和任务拆解时表现欠佳、开销极高等。AI Agent想获得更好发展,还要等待更优秀的大模型出现。

Al Agent交互的灵活稳定性不够。在目前的框架中,系统经常会交互信息设计导致系统不稳定,例如身份信息错乱,AI Agent间能力差异导致对话失败等问题。

目前,AI技术正在蓬勃发展,技术不断更新迭代,并向日益丰富的应用场景渗透。但AI技术的发展离不开基础的AI算力设施。

暴雨最新推出的Intel Eagle Stream平台4U8卡服务器专为加速AIGC应用而推出,采用最新的最新PCIe以及DDR5等技术,实现了性能、灵活、稳定和质量的全方位提升。提供两种扩展方式,可以灵活选择,其中,采用CPU-GPU直通,最多可支持8张600W 主流高性能企业级双宽GPU,满足下一代GPU功耗要求,降低用户平台升级成本。该方案无需Switch芯片,性价比更高。前置硬盘可以灵活选择12盘/8盘/16盘/24盘位,3.5”或2.5”SATA/SAS4.0/GEN5 NVME,提供海量存储和数据读写性能;GPU-GPU通过Switch芯片互联方案则更适用P2P场景,Switch-CPU带宽为PCIe5.0 x32,能够满足高性能GPU运算需求,在LLM推理过程中,可以大幅提升模型响应速度,最多可支持10张600W 主流高性能企业级双宽GPU。它能够广泛适用于作为需要大量计算和图形处理的云计算、虚拟化、大数据分析、数字孪生、深度学习等应用场景。

随着AI技术发展日益深入,不同场景下的应用日益广泛,面对客户需求的多样化和技术迭代的加速,暴雨将始终关注最为前言的技术发展,依托服务器领域深厚技术积淀与丰富实践经验,持续推进AI时代先进技术的探索研究和应用落地。

比尔·盖茨曾今预测5年内,AI Agent将大行其道,用户将拥有专属AI Agent,我们的生活也将被彻底改变,那么,你期待这一天的到来吗?

这篇关于暴雨讲堂|通往AGI的必由之路—AI agent是什么?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1082380

相关文章

基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下... 目录1. 概述2. 后端代码说明2.1 依赖库导入2.2 应用初始化2.3 API 存储字典2.4 路由函数2.5 应

Spring AI ectorStore的使用流程

《SpringAIectorStore的使用流程》SpringAI中的VectorStore是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库或存储解决方案,它在AI应用中发挥着至关重要的作用,本文给大家介... 目录一、VectorStore的基本概念二、VectorStore的核心接口三、VectorStore的

Spring AI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程

《SpringAI集成DeepSeek三步搞定Java智能应用的详细过程》本文介绍了如何使用SpringAI集成DeepSeek,一个国内顶尖的多模态大模型,SpringAI提供了一套统一的接口,简... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?Spring AI 的主要功能包括1、环境准备2

Spring AI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法

《SpringAI集成DeepSeek实现流式输出的操作方法》本文介绍了如何在SpringBoot中使用Sse(Server-SentEvents)技术实现流式输出,后端使用SpringMVC中的S... 目录一、后端代码二、前端代码三、运行项目小天有话说题外话参考资料前面一篇文章我们实现了《Spring

Spring AI与DeepSeek实战一之快速打造智能对话应用

《SpringAI与DeepSeek实战一之快速打造智能对话应用》本文详细介绍了如何通过SpringAI框架集成DeepSeek大模型,实现普通对话和流式对话功能,步骤包括申请API-KEY、项目搭... 目录一、概述二、申请DeepSeek的API-KEY三、项目搭建3.1. 开发环境要求3.2. mav

C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

《C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)》本文主要介绍了C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的方法,包括搭建基础环境,如安装Ollama和下载DeepS... 目录前言搭建基础环境1、安装 Ollama2、下载 DeepSeek R1 模型客户端 ChatBo

Spring AI集成DeepSeek的详细步骤

《SpringAI集成DeepSeek的详细步骤》DeepSeek作为一款卓越的国产AI模型,越来越多的公司考虑在自己的应用中集成,对于Java应用来说,我们可以借助SpringAI集成DeepSe... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?1、环境准备2、构建项目2.1、pom依赖2.2

Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)

《DeepseekR1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)》本文介绍了本地部署DeepSeekR1模型和通过API调用将其集成到VSCode中的过程,作者详细步骤展示了如何下载和... 目录前言一、deepseek R1模型与chatGPT o1系列模型对比二、本地部署步骤1.安装oll

Spring AI Alibaba接入大模型时的依赖问题小结

《SpringAIAlibaba接入大模型时的依赖问题小结》文章介绍了如何在pom.xml文件中配置SpringAIAlibaba依赖,并提供了一个示例pom.xml文件,同时,建议将Maven仓... 目录(一)pom.XML文件:(二)application.yml配置文件(一)pom.xml文件:首

SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能

《SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能》本文介绍了如何在SpringBoot项目中整合DeepSeekAPI和本地私有化部署DeepSeekR1模型,通过SpringAI框架简化了... 目录Spring AI版本依赖整合DeepSeek API key整合本地化部署的DeepSeek