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近期排列五骰宝，AI Agent再度在圈内爆火。

所谓AI Agent，其实即是LLM（大说话模子）Agent，每次迭代时，它们齐会生成自我导向的指示和操作，不错知道成一个好像自动实施任务的「机器东说念主」。

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由于它不错衔接到各式数据源，并通过API与环境进行交互，是以这个「机器东说念主」又存在着好多类型，每个类型齐有特殊的手段，比如搜索网页、与文档库交互，乃至通过自问自答的模式措置问题。

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那么，成就这么一个AI Agent到底包含了哪些内容，不错提供什么样的能力？

6月底，OpenAI的Safety团队的考究东说念主Lilian Weng发布了一篇6000字的博客，详备先容了AI Agent，并以为，这将使LLM转为通用问题措置决策的阶梯之一。

本文将把柄这篇博客追想一下对于AI Agent的关系内容。

AI Agent简介

AI Agent组成部分

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规划（Planning）

挂牵（Memory）

器具使用（Tool Use）

规划（Planning）

任务领悟（Self-Reflection）

自我反省（Self-Reflection）

挂牵（Memory）

挂牵类型

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最大内积搜索（MIPS）

器具使用（Tool Use）

AI Agent 简介

所谓AI Agent，即是一个以LLM为中枢界限器的一个代理系统。业界开源的名目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，齐是不异的例子。

LLM的后劲不单是是生成写得很好的副本、故事、散文和轨范；它不错被框架为一个苍劲的一般问题措置者。

也即是说，AI Agent本色是一个界限LLM来措置问题的代理系统。LLM的中枢能力是意图知道与文本生成，如果能让LLM学会使用器具，那么LLM自己的能力也将大大拓展。AI Agent系统即是这么一种措置决策。

以AutoGPT为例，一个经典的案例是对大模子输入一个问题：找出一个投资契机。通俗情况下，一个LLM是无法给出具体的操作的。

而AutoGPT的想路，是最初告诉LLM，这个问题LLM一般不错咋措置这个问题，给出几个承袭，然后LLM会挑选一个门径，可能是浏览雅虎财经，也可能是阅读某个文献，然后AutoGPT自己就不错把柄承袭的效用赓续实施，这种实施可能是用谷歌搜索，也可能径直拜谒某个文献，但这些齐是LLM无法作念到的。

AutoGPT完成这些任务之后赓续带上之前的纪录发给LLM，赓续参议新的措置决策。这即是一个浮浅的AI Agent的案例。

AI Agent 组成部分

所谓AI Agent，即是一个以LLM为中枢界限器的一个代理系统。业界开源的名目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，齐是不异的例子。

那么，为了完成上述能力，现实上一个AI Agent系统需要包含几个主要的部分。Lilian Weng以为一个AI Agent系统应当包含如下图所示的几个部分：

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1、规划（Planning）

子方针和领悟：代理将大型任务领悟为更小、易于料理的子方针，从而终结复杂任务的高效处理。

反想和提真金不怕火：代理不错对已往的步履进行自我品评和自我反想，从造作中吸取履历，并为异日的要领翻新它们，从而提高最终效用的质料。

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2、挂牵（Memory）

短期挂牵：统共的高下文体习，齐是哄骗模子的短期挂牵来学习。

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（参见指示工程：https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/）

长久挂牵：这为代理提供了在很长一段时刻内保留和调用（无尽）信息的能力，每每是通过哄骗外部矢量存储和快速检索。

3、器具使用（Tool Use）

代理学会调用外部API以取得模子权重中拒绝的特别信息（在预老师后每每难以改动），包括面前信息、代码实施能力、对特有信息源的拜谒等。

底下，对每个部分进行详备的讲明。

规划 Planning

复杂的任务每每波及许多要领。AI Agent需要知说念他们是什么，并提前筹办。

1、任务领悟（Self-Reflection）

任务领悟主若是的方针是将复杂的任务领悟成浮浅的小任务，这么LLM不错更浮浅地措置问题。

这里先容2类门径：

1）想维链已成为增强复杂任务模子性能的尺度指示时代（Prompt Technology）。大要即是让模子“一步一神态想考”，哄骗更多的测试时刻计较将费劲任务领悟为更小、更浮浅的要领。CoT将大型任务转变为多个可料理的任务，并对模子的想维过程进行了阐释。

2）想想树（姚等东说念主2023年）通过在每一步探索多种推理可能性来延迟CoT。它最初将问题领悟为多个想维要领，并每一步生成多个想维，创建一个树结构。搜索过程不错是BFS（广度优先搜索）或DFS（深度优先搜索），每个状态齐由分类器（通过指示）或多数票评估。

2、自我反省（Self-Reflection）

自我反省是一个挫折的方面，它允许AI Agent通过完善已往的行径决策和更正以前的造作来迭代地翻新。它在现实宇宙中发达着至关挫折的作用，在现实宇宙中，试错是不行幸免的。

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这里也包含几种门径：

1）ReAct（姚等东说念主2023年）通过将动作空间延迟为特定于任务的纷乱动作和说话空间的组合，将推理和步履集成在LLM中。前者使LLM好像与环境交互（举例使用维基百科搜索API），此后者则指示LLM以当然说话生成推理追踪。

2）Reflexion(Shinn & Labash 2023)是一个为代理配备动态挂牵和自我反想能力以提高推理能力的框架。Reflexion 具有尺度的强化学习（Reinforcement Learning，RL）成就，其中奖励模子提供浮浅的二进制奖励，而行径空间则沿用 ReAct 中的成就，即在特定任务的行径空间中加入说话，以终结复杂的推理要领。每次行径后，AI Agent司帐算一个启发式的值，然后把柄自我反想的效用决定重置环境以启动新的考研。

3）Chain of Hindsight（CoH；Liu 等东说念主，2023 年）通过向模子明确展示一系列已往的输出效用，饱读舞模子翻新我方的输出效用。

挂牵 Memory

挂牵（Memory），是不异多轮对话中记着之前的输入和设定的一种能力。在面前的大模子架构中，跟着对话的增长，要记着之前用户的输入内容再输出需要耗尽大齐的硬件资源。大多数模子支捏的高下文长度齐利害常有限的。

进步这个长度之后，大多数模子的性能齐会极具下落或者是不支捏。关联词长高下文是措置现实问题中必须要濒临的。如代码生成、故事续写、文本摘录等场景，复古更长的输入每每意味着更好的效用。

24日，邢台任泽区委宣传部发出官方通报：9月5日上午，邢台市任泽区住建局党组书记、局长耿卫平单位微信工作群发表不当言论。对此，任泽区委、区政府高度重视，责成相关部门第一时间成立调查组，耿卫平停职调查。目前，已免去耿卫平区住建局党组书记、局长职务。

在这里，Lili Weng先是追想了一下东说念主类的挂牵分类追想，然后对应到大模子上区别是什么样的。

1、挂牵类型

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挂牵不错界说为用于取得、存储、保留和检索信息的过程。东说念主类大脑中有几种类型的挂牵。

感官挂牵（Sensory Memory）：这是挂牵的最早阶段，好像在原始刺激终结后保留对感官信息（视觉、听觉等）的印象。感官挂牵每每只可捏续几秒钟。其子类别包括图标挂牵（视觉）、回声挂牵（听觉）和触觉挂牵（触觉）。

短时挂牵（Short-Term Memory，STM）或职责挂牵：它存储咱们面前意志到的信息，以及实施学习和推理等复杂通晓任务所需的信息。

永劫挂牵（Long-Term Memory，LTM）：永劫挂牵不错将信息存储很永劫刻，从几天到几十年不等，存储容量基本上是无尽的。永劫挂牵有两种亚型：

显性/申诉性挂牵：这是对事实和事件的挂牵，指那些不错挑升志地回忆起的挂牵，包括外显挂牵（事件和经历）和语义挂牵（事实和办法）。内隐/轨范性挂牵：这种挂牵是不测志的，波及自动实施的手段和例行轨范，如骑车或在键盘上打字。咱们不错大要磋商将上头的挂牵类型对应到底下几个部分：感官挂牵是不异大模子学习原始输入（包括文本、图像或其他模式）的镶嵌表征；短时挂牵不错知道为大模子的高下文体习，不异于prompt。由于受到 Transformer 有限高下文窗口长度的为止，它是片时和有限的，关联词不错每次输入齐引入。长久挂牵一般即是大模子以外手脚外部向量存储的数据了，AI Agent可在查询时加以温雅，并可通过快速检索进行拜谒。那么，在外部数据检索的时候也需要磋商一些门径。这里提供一种经典的门径。2、最大内积搜索（MIPS）外部存储器不错缓解有限注观点的为止。尺度的作念法是将信息的镶嵌示意保存到向量存储数据库中，该数据库可支捏快速的最大内积搜索（MIPS）。为了优化检索速率，每每承袭近似隔邻（ANN）算法来复返近似的前 k 个隔邻，从而以逝世的极少精度调换广阔的速率提高。器具使用 Tool UseLLM,自己最强的是文本识别、意图知道等，关联词对于计较等操作可能还不如传统计较器。因此，为LLM配备一些器具不错大大提高LLM的能力，这里先容几个关系的权衡（产物）。1、MRKL（Karpas等东说念主，2022 年）是 “模块化推理、常识和说话 “的简称，是一种用于自主代理的神经标志架构。MRKL 系统包含一系列 “群众 “模块，通用 LLM 用作路由器，将查询路由到最合适的群众模块。这些模块不错是神经模块（如深度学习模子），也不错是标志模块（如数学计较器、货币诊疗器、天气 API）。Karpas等东说念主使用算术手脚测试案例，对LLM进行了微调实验，以调用计较器。他们的实验标明，措置口述数学问题比措置明确申诉的数学问题更难，因为LLM（7B Jurassic1-large model）无法可靠地提真金不怕火基本算术的正确参数。这意味着当外部标志器具好像可靠地职责时，了解何时以及怎么使用这些器具至关挫折，这取决于 LLM 的能力。2、TALM（器具增强说话模子；Parisi 等东说念主，2022 年）和 Toolformer（Schick 等东说念主，2023 年）齐对 LM 进行了微调，使其学会使用外部器具API。数据集把柄新添加的API调用注目是否能提高模子输出的质料进行延迟。ChatGPT Plugins 和 OpenAI API 函数调用是增强器具使用能力的 LLM 在实践中发达作用的细腻表率。器具 API 的汇集不错由其他开采东说念主员提供（如插件），也不错自行界说（如函数调用）。3、HuggingGPT（Shen 等东说念主，2023 年）是一个使用 ChatGPT 手脚任务规划器的框架，可把柄模子形容承袭 HuggingFace 平台中可用的模子，并把柄实施效用追想反映。HuggingGPT包含四个要领：任务规划、模子承袭、任求实施和反映生成。4、API-Bank（Li 等东说念主，2023 年）是评估器具增强 LLM 性能的基准。它包含 53 种常用的 API 器具、一个完竣的器具增强 LLM 职责进程以及 264 个注目对话，其中波及 568 次 API 调用。API 的承袭稀疏种种化，包括搜索引擎、计较器、日期查询、智能家居界限、日程料理、健康数据料理、账户认证职责进程等。由于 API 数目远大，LLM 最初不错拜谒 API 搜索引擎，找到要调用的 API，然后使用相应的文档进行调用。

本文来自硬AI排列五骰宝，原文标题：《AI「异日指南」！OpenAI安全团队考究东说念主：AI Agent「详备教程」》

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