从第一性原理解读大模型Agent技术
从第一性原理看大模型Agent技术 https://mp.weixin.qq.com/s/iyEiOTuAUE4TR23GNgwSLw 从第一性原理看大模型Agent技术
本文讲述了从大型人工智能模型到智能体的转变，强调了核心概念和技术进展的重要性。文章中的图表对于理解这些复杂概念至关重要，它们不仅简洁而且包含了关键信息，这使得文章成为一个值得收藏的资源。 技术脉络从“Prompt工程”开始，这是AI领域的一个基本概念，指的是如何有效地构造和使用提示词（Prompt）来引导AI模型生成期望的输出。随后发展到“Prompt Chain或Flow”，这进一步细化了Prompt工程，涉及如何将多个提示词串联起来，形成一个流程，以指导AI完成更复杂的任务。 进一步地，文章讨论了“Agent”概念的发展，这指的是一个能够自主行动并且进行决策的智能实体。这些智能体可以是单独操作的，也可以是多个智能体协同工作。多Agent系统在处理复杂任务和环境中显得尤为重要，因为它们可以协作，共享信息和资源，从而提高整体性能和效率。 文章还提到了“提示词万能公式”，这是一种构造有效AI提示词的方法，包括角色、角色技能、任务核心关键词、任务目标、任务背景、任务范围、任务解决与否判定、任务限制条件以及输出格式/形式和输出量。这种公式的目的是为了最大化AI的效能和准确性。
ReACT（Reflect, Act, Observe, Think）模式是另一个核心概念。这是一个循环过程，模仿人类的思考和行动模式。智能体首先进行思考，然后采取行动，根据行动的结果进行观察，再次思考，如此循环。这种模式让智能体能够在动态和复杂的环境中做出更好的决策。 Meta GPT的核心思想是模仿人类社会中的协作方式，特别是标准操作程序（SOP）。这种方法强调了在解决问题和执行任务时的团队协作和标准化流程的重要性。 最后，文章提到了Deep Mind的联合创始人对下一代AI技术的看法。他认为，未来的AI技术发展方向不应仅限于生成性AI，而应更多地关注交互性AI。这种AI更加强调与人类用户或其他AI系统的交互和协作，从而在更多实际应用中发挥作用。 整体来看，这篇文章深入探讨了当前AI领域的一些最前沿的概念和技术趋势，为理解和应用这些复杂的技术提供了宝贵的视角。