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AI Agent,即人工智能代理,是指在人工智能领域中,能够自主执行任务、做出决策、进行交互并适应环境变化的系统或实体。
AI Agent 的应用范围非常广泛,包括但不限于:
虚拟助手:如电脑、音箱、手机中的AI助手,能够理解用户的语音指令并执行任务,如查找资料、播放音乐、设置提醒等。
自动驾驶汽车:集成了多种传感器和复杂的决策系统,能够在道路上自主导航和驾驶。
工业机器人:在制造业中,执行装配、搬运、检测等任务,提高生产效率和质量。
AI Agent 的广泛应用可以极大减轻企业或个人的时间和人力成本,提高工作效率,丰富了人们的生活体验。目前,国外已出现零售、房地产、旅游、客户服务、人力资源、金融、制造业等多个领域的 AI Agent 架构与产品。例如零售领域的亚马逊 Alexa、Aktify、Regie.ai 等;房地产领域的 Epique、propertypen、Listingcopy 等;客户服务领域的 Agent4、Ebi.Ai、JasonAI、Aide 等;人力资源领域的AutonomousHRChatbot、AIInterviewCoach、CareersAI 等。
面向零售与电子商务的AI Agent
由大语言模型驱动的AI Agent正在零售和电子商务领域掀起一场革新风暴,为用户提供高度个性化的购物体验。这些智能助手不仅与零售目标紧密相连,更利用丰富的数据为用户定制独特的购物之旅。
AI Agent内置先进功能,如事实核查,可从产品列表、促销材料等用户内容中自我学习并智能响应,增强用户信任,优化购物流程。在销售中,AI Agent化身贴心导购,引导客户精准发现心仪产品,实时推送促销信息,并通过AI语言分析解码客户查询,完善购物体验。
相较于直接应用LLM,AI Agent在零售电商领域优势显著。它打造个性化购物体验,提升销售额和忠诚度;提供准确产品信息,增强购买信心;深入分析客户旅程,识别热门产品和买家情绪;迅速响应降低购物车放弃率;灵活应对高流量销售活动。
AI Agent的工作流程
智能体的工作流程可以归纳为三个步骤的循环:感知(Perception)、规划(Planning)和行动(Action)。
感知是智能体观察或接收来自外部环境的信息,相当于人类使用感官来感知周围世界; 规划是智能体根据感知到的信息去进行规划,这涉及到决定如何回应或在环境中采取什么行动,这一步骤类似于人类如何根据所见所闻来制定计划或做出决策; 行动是智能体执行其规划的行动,这可能包括移动(如自动驾驶车改变方向、电子游戏角色位移),说话(如虚拟助理、客服机器人),或是在电脑程序中执行某个指令。至于政策(Policy)是智能体用来指导决策的规则,以确定在特定情境下智能体应该采取什么行动; 而行动又通过观察(Observation)成为进一步感知的前提和基础,形成自主地闭环学习过程。
多模态在Agent的发展
多模态只能解决Agent感知上的问题,而无法解决认知的问题。
多模态是必然趋势,未来的大模型必然是多模态的大模型,未来的Agent也一定是多模态世界中的Agent。
蓄势待发Agent
“大模型能力还在快速发展,Agent目前是个在发展变化的概念,它的形态还在演进中。”一位ToB领域的资深人士表示。
有观点称,Agent本质是模型能力专家化,但当下它更像是AI的角色扮演,一个同质化基础大模型,通过一些Prompt加人设,Agent的行动要满足人设。Zilliz 合伙人兼产品总监郭人通此前在一个论坛上表示,后期Agent要成为行业专家,才具备核心价值。
大模型能力本身也对Agent的能力和形态产生影响。智谱CEO张鹏曾言,Agent的本源仍然是大模型的基础能力,大脑的智力水平足够高,才能谈理解、推理、规划和执行这些事。
而除了Agent的各种能力本身,实在智能Agent智能体项目核心算法负责人认为,安全机制的构建也必不可缺,“不仅需要官方定义的那几个能力,还需要安全性和多Agent之间的协同,才能在B端更好落地。目前这也是我们花了很大精力做的工作。”
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