在人工智能的發(fā)展長河中，我們正站在一個激動人心的轉折點。
想象一下，未來的人工智能什么樣？只需簡單一個指令，它們便能領悟并執(zhí)行復雜的任務；它們還能通過視覺捕捉用戶的表情和動作，判斷其情緒狀態(tài)。這不再是好萊塢科幻電影中的場景，而是正逐步走進現(xiàn)實的AI智能體時代。
早在2023年11月，微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨就發(fā)文表示，智能體不僅會改變每個人與計算機交互的方式，還將顛覆軟件行業(yè)，帶來自我們從鍵入命令到點擊圖標以來最大的計算革命。OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼也曾在多個場合表示：構建龐大AI模型的時代已經(jīng)結束，AI智能體才是未來的真正挑戰(zhàn)。今年4月份，AI著名學者、斯坦福大學教授吳恩達指出，智能體工作流將在今年推動AI取得巨大進步，甚至可能超過下一代基礎模型。
類比智能電動汽車，猶如其在新能源技術應用和里程焦慮之間尋找到某種平衡的增程路線一樣，AI智能體讓人工智能進入了“增程模式”，在AI技術和行業(yè)應用之間盡可能達成新的平衡。
被看好的AI智能體
顧名思義，AI智能體就是具有智能的實體，能夠自主感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行行動，它可以是一個程序、一個系統(tǒng)，也可以是一個機器人。
去年，斯坦福大學和谷歌的聯(lián)合研究團隊發(fā)表了一篇題為《生成式智能體：人類行為的交互式模擬》的研究論文。在文中，居住在虛擬小鎮(zhèn)Smallville的25個虛擬人在接入ChatGPT之后，表現(xiàn)出各種類似人類的行為，由此帶火了AI智能體概念。
此后，很多研究團隊將自己研發(fā)的大模型接入《我的世界》等游戲，比如，英偉達首席科學家Jim Fan在《我的世界》中創(chuàng)造出了一個名叫Voyager的AI智能體，很快， Voyager表現(xiàn)出了十分高超的學習能力，可以無師自通地學習到挖掘、建房屋、收集、打獵等游戲中的技能，還會根據(jù)不同的地形條件調整自己的資源收集策略。
OpenAI曾列出實現(xiàn)通用人工智能的五級路線圖：L1是聊天機器人；L2是推理者，即像人類一樣能夠解決問題的AI；L3是智能體，即不僅能思考，還可采取行動的AI系統(tǒng)；L4是創(chuàng)新者；L5是組織者。這其中，AI智能體恰好位于承前啟后的關鍵位置。
作為人工智能領域的一個重要概念，學術界和產(chǎn)業(yè)界對AI智能體提出了各種定義。大致來說，一個AI智能體應具備類似人類的思考和規(guī)劃能力，并具備一定的技能以便與環(huán)境和人類進行交互，完成特定的任務。
或許把AI智能體類比成計算機環(huán)境中的數(shù)字人，我們會更好理解——數(shù)字人的大腦就是大語言模型或是人工智能算法，能夠處理信息、在實時交互中做出決策；感知模塊就相當于眼睛、耳朵等感官，用來獲得文本、聲音、圖像等不同環(huán)境狀態(tài)的信息；記憶和檢索模塊則像神經(jīng)元，用來存儲經(jīng)驗、輔助決策；行動執(zhí)行模塊則是四肢，用來執(zhí)行大腦做出的決策。
長久以來，人類一直在追求更加“類人”甚至“超人”的人工智能，而智能體被認為是實現(xiàn)這一追求的有效手段。近些年，隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的提升，各種深度學習大模型得到了迅猛發(fā)展。這為開發(fā)新一代AI智能體提供了巨大支撐，并在實踐中取得了較為顯著的進展。
比如，谷歌DeepMind人工智能系統(tǒng)展示了用于機器人的AI智能體“RoboCat”；亞馬遜云科技推出了Amazon Bedrock智能體，可以自動分解企業(yè)AI應用開發(fā)任務等等。Bedrock中的智能體能夠理解目標、制定計劃并采取行動。新的記憶保留功能允許智能體隨時間記住并從互動中學習，實現(xiàn)更復雜、更長期運行和更具適應性的任務。
這些AI智能體的核心是人工智能算法，包括機器學習、深度學習、強化學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等技術。通過這些算法，AI智能體可以從大量數(shù)據(jù)中學習并改進自身的性能，不斷優(yōu)化自己的決策和行為，還可以根據(jù)環(huán)境變化做出靈活地調整，適應不同場景和任務。
目前，AI智能體已在不少場景中得到應用，如客服、編程、內容創(chuàng)作、知識獲取、財務、手機助手、工業(yè)制造等。AI智能體的出現(xiàn)，標志著人工智能從簡單的規(guī)則匹配和計算模擬向更高級別的自主智能邁進，促進了生產(chǎn)效率的提升和生產(chǎn)方式的變革，開辟了人們認識和改造世界的新境界。
AI智能體的感官革命
莫拉維克悖論（Moravec’s paradox）指出，對于人工智能系統(tǒng)而言，高級推理只需非常少的計算能力，而實現(xiàn)人類習以為常的感知運動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質上，與人類本能可以完成的基本感官任務相比，復雜的邏輯任務對AI而言更加容易。這一悖論凸顯了現(xiàn)階段的AI與人類認知能力之間的差異。
著名計算機科學家吳恩達曾說：“人類是多模態(tài)的生物,我們的AI也應該是多模態(tài)的。”這句話道出了多模態(tài)AI的核心價值——讓機器更接近人類的認知方式，從而實現(xiàn)更自然、更高效的人機交互。
我們每個人就像一個智能終端，通常需要去學校上課接受學識熏陶（訓練），但訓練與學習的目的和結果是我們有能力自主工作和生活，而不需要總是依賴外部的指令和控制。人們通過視覺、語言、聲音、觸覺、味覺和嗅覺等多種感官模式來了解周圍的世界，進而審時度勢，進行分析、推理、決斷并采取行動。
AI智能體的核心在于“智能”，自主性是其主要特點之一。它們可以在沒有人類干預的情況下，根據(jù)預設的規(guī)則和目標，獨立地完成任務。
想象一下，一輛無人駕駛車裝備了先進的攝像頭、雷達和傳感器，這些高科技的“眼睛”讓它能夠“觀察”周圍的世界，捕捉到道路的實時狀況、其他車輛的動向、行人的位置以及交通信號的變化等信息。這些信息被傳輸?shù)綗o人駕駛車的大腦——一個復雜的智能決策系統(tǒng)，這個系統(tǒng)能夠迅速分析這些數(shù)據(jù)，并制定出相應的駕駛策略。
例如，面對錯綜復雜的交通環(huán)境，自動駕駛汽車能夠計算出最優(yōu)的行駛路線，甚至在需要時做出變道等復雜決策。一旦決策制定，執(zhí)行系統(tǒng)便將這些智能決策轉化為具體的駕駛動作，比如轉向、加速和制動。
在基于龐大數(shù)據(jù)和復雜算法構建的大型智能體模型中，交互性體現(xiàn)得較為明顯。能夠“聽懂”并回應人類復雜多變的自然語言，正是AI智能體的神奇之處——它們不僅能夠“理解”人類的語言，還能夠進行流暢而富有洞察力的交互。
AI智能體不僅能迅速適應各種任務和環(huán)境，還能通過持續(xù)學習不斷優(yōu)化自己的性能。自深度學習技術取得突破以來，各種智能體模型通過不斷積累數(shù)據(jù)和自我完善，變得更加精準和高效。
此外，AI智能體對環(huán)境的適應性也十分強大，在倉庫工作的自動化機器人能夠實時監(jiān)測并避開障礙物。當感知到某個貨架位置發(fā)生變化時，它會立即更新其路徑規(guī)劃，有效地完成貨物的揀選和搬運任務。
AI智能體的適應性還體現(xiàn)在它們能夠根據(jù)用戶的反饋進行自我調整。通過識別用戶的需求和偏好，AI智能體可以不斷優(yōu)化自己的行為和輸出，提供更加個性化的服務，比如音樂軟件的音樂推薦、智能醫(yī)療的個性化治療等等。
多模態(tài)大模型和世界模型的出現(xiàn)，顯著提升了智能體的感知、交互和推理能力。多模態(tài)大模型能夠處理多種感知模式（如視覺、語言），使智能體能夠更全面地理解和響應復雜的環(huán)境。世界模型則通過模擬和理解物理環(huán)境中的規(guī)律，為智能體提供了更強的預測和規(guī)劃能力。
經(jīng)過多年的傳感器融合和AI演進，機器人現(xiàn)階段基本上都配備有多模態(tài)傳感器。隨著機器人等邊緣設備開始具備更多的計算能力，這些設備正變得愈加智能，能夠感知周圍環(huán)境，理解并以自然語言進行溝通，通過數(shù)字傳感界面獲得觸覺，以及通過加速計、陀螺儀與磁力計等的組合，來感知機器人的比力、角速度，甚至機器人周圍的磁場。
在Transformer和大語言模型（LLM）出現(xiàn)之前，要在AI中實現(xiàn)多模態(tài)，通常需要用到多個負責不同類型數(shù)據(jù)（文本、圖像、音頻）的單獨模型，并通過復雜的過程對不同模態(tài)進行集成。
而在Transformer和LLM出現(xiàn)后，多模態(tài)變得更加集成化，使得單個模型可以同時處理和理解多種數(shù)據(jù)類型，從而產(chǎn)生對環(huán)境綜合感知能力更強大的AI系統(tǒng)，這一轉變大大提高了多模態(tài)AI應用的效率和有效性。