本文主要是介绍超越ChatGPT；AI代理：一个新世界的工作者，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！
AI Agent: A New World of Workers
摘要
随着深度学习、自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）的进步，我们正处于一个AI代理可能成为全球劳动力重要组成部分的时代。这些AI代理超越了聊天机器人和语音助手，正在塑造行业和日常生活的全新范式。本文深入探讨了这一不断发展的景观，评估了其影响、潜力和挑战。
AI工作者的演变
在理解即将到来的革命之前，我们必须认识到已经发生的AI驱动的演变。
- 传统计算系统：从基本计算算法开始，这些系统可以使用一组固定的规则解决预定义的任务。
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- 聊天机器人和早期语音助手：随着技术的进步，我们的界面也发生了变化。像Siri、Cortana和早期的聊天机器人简化了用户与AI的交互，但理解和能力有限。
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- 神经网络和深度学习：神经网络标志着转折点，模仿人脑功能并通过经验进化。深度学习技术进一步增强了这一点，使复杂的图像和语音识别成为可能。
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- 变压器和高级NLP模型：变压器架构的引入彻底改变了NLP领域。像ChatGPT、BERT和T5这样的系统使人类与AI通信取得了突破。这些模型对语言和上下文有深刻的理解，可以进行有意义的对话，编写内容，以前所未有的准确性回答复杂问题。
AI代理：不仅仅是对话
今天的AI景观暗示了比对话工具更广泛的东西。AI代理，不仅仅是聊天功能，现在可以执行任务，从环境中学习，做出决策，甚至表现出创造力。他们不仅仅是回答问题；他们在解决问题。
AI代理的当前景观
AI代理，包括Auto-GPT、AgentGPT和BabyAGI，正在AI宇宙中开启一个新时代。虽然ChatGPT通过需要人类输入而普及了生成AI，但AI代理的愿景是使AI能够在几乎没有人类干扰的情况下朝着目标前进。这种变革性潜力已被Auto-GPT的迅速崛起所强调，在短短六周内就在GitHub上获得了超过107,000个星标，与像数据科学包“pandas”这样的已建立项目相比，这是一个前所未有的增长。
AI代理的创新
- 长期记忆：传统LLMs的记忆有限，只保留最近交互的片段。对于全面的任务，回忆整个对话甚至之前的对话变得至关重要。为了克服这一点，AI代理采用了嵌入工作流程，将文本对话转换为数字数组，为记忆限制提供解决方案。
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- 网络浏览能力：为了保持最新的事件，Auto-GPT已经配备了浏览功能，使用Google Search API。这在AI社区引发了关于AI知识范围的辩论。
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- 运行代码：除了生成代码，Auto-GPT还可以执行shell和Python代码。这种前所未有的能力使其能够与其他软件接口，从而扩大其操作范围。
结论
AI代理可以非常灵活，它们正在塑造行业，改变工作流程，实现曾经看似不可能的壮举。但与所有开创性的创新一样，它们并非没有缺陷。虽然它们有能力重塑我们数字存在的本质，但这些代理仍然面临着一些挑战，其中一些本质上是人类的，比如在微妙的情境中理解上下文或处理训练数据集之外的问题。在下一篇文章中，我们将深入探讨AutoGPT和GPT Engineer，了解如何设置和使用它们。此外，我们还将探讨这些AI代理偶尔失败的原因，例如陷入循环等。所以请继续关注！
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