【人工智能】明年将是 AI Agent 之年

  明年可能会出现更多发展。公司能够将 Agent 嵌入到他们的工作流程中。它还可能带来编排基础设施和更好的推理模型。

  JARVIS 是Just A Rather Very Intelligent System的缩写，最初是虚构的工业家和杰出投资者托尼·斯塔克 (Tony Stark) 创造的自然语言计算机系统。后来，它成为斯塔克助手的AI系统。很久以后，JARVIS 获得了人造身体，成为机器人 Vision。

  虽然 AI Agent（能够自行采取行动的自主和半自主生成AI系统）可能还远不具备获得实体的能力，但它们可能会在明年的某个时候接近或超越 JARVIS。

  2024 年下半年 AI Agent 的普及度增长反映了 ChatGPT 和其他生成式AI系统如何在 2022 年迅速进入并改变了AI市场。供应商似乎从开发最新的大型语言模型 (LLM) 和人工智能聊天机器人转向创建 Agent 和行动模型。

  其他供应商也向企业引入了 AI Agent，以实现各种业务流程的自动化。分析公司 Forrester Research 列出了 400 家目前正在开发 Agent 的供应商。

  Forrester Research 分析师 Craig Le Clair 表示：“现在人们对它们非常感兴趣。当你启用一种无需人工制衡就能实现目标的自动化系统时，也存在相当大的风险。”

  这种兴奋和风险意味着人工智能专家和供应商对 2025 年的 AI Agent 抱有诸多期望。

  人工智能市场专家这样认为，一个预期是，虽然 2024 年奠定了基础，但 2025 年将是 AI Agent 为企业准备好的一年。

  这意味着围绕代理商的困惑将会消失，人工智能驱动的提案和响应提案软件供应商 Responsive 的联合发起人兼首席信息官 AJ Sunder 说。

  “Agent 和自动化、Agent 和RPA （机器人流程自动化）之间有混淆，”Sunder 说。“很多这种混淆将会消失。然后我们将开始看到更多 Agent 在现实世界中部署和使用。”

  RPA 使用机器人或机器人自动执行重复性任务而无需使用 AI，而 Agent 则涉及 AI 技术。RPA 具有确定性和可预测性，但 Agent 则不是。

  “它们相似之处在于，它们都是数字同事，”Le Clair 说道。“只是当你给数字同事添加人工智能时，我们叫做 AI Agent ，它更聪明，能够理解上下文，知道怎么避免陷入困境。”

  桑德说，Agent 的一些实际应用将是客户服务领域；其他应用将是金融或欺诈检测领域。

  桑德斯说：“任何的需要人工智能记忆、规划和执行多步骤复杂任务的复杂事物，我认为 Agent 都将发挥巨大作用。”

  人工智能视频平台 Colossyan 的研究主管 Shahzaib Aslam 说：“很多这些 AI Agent 解决方案实际上可以以协助视频创作过程的方式部署。”

  阿斯拉姆说， AI Agent 能够在一定程度上帮助制作引人入胜的视频，提供令人信服的论点，并号召顾客采取行动，比如购买产品。

  “这是一个很强大的工具，因为它能够在一定程度上帮助你制作出参与度更高、成功率更高的视频，”他说。

  Gartner 分析师 Tom Coshow 表示， Agent 不仅将在视频创作等不同用例和应用中发挥作用，而且许多人还将开始使用它们来解决规模问题。

  企业在规模方面面临两个问题。要么是因为只有少数的人手，所以工作做得不好；要么是他们的员工做得很好，但他们盼望能够增加这些出色工作的数量。 汤姆·科绍Gartner 分析师

  “企业在规模方面面临两个问题。要么是因为没有足够的人手，所以没有做好工作；要么是他们的员工做得很好，但他们希望可以有更多的人手来完成这些出色的工作，”Coshow 说道。“这是 AI Agent 的两个很好用例。到 2025 年，我们将看到大家意识到他们要让 AI Agent 专注于规模问题。”

  然而，应用和使用 AI Agent 有不同的层次，AI实验室主任兼工作流自动化和决策供应商 Pegasystems 的首席科学家 Peter van der Putten 表示。

  一方面，AI Agent 可以读取、整合和综合信息，并得出某些特定的程度的结论，但不采取任何行动。另一方面， AI Agent 根据其综合的信息采取行动，范德普滕说。

  他说：“ Agent 的真正成功并不在于这些 Agent 本身的智能能力，而在于如何嵌入它们。”

  “有时我甚至对这些系统所能做的事情感到更加惊讶，”范德普滕说。“唯一的办法是通过安全实验。”

  对 AI Agent 的另一个期望是 LLM 将继续充当其大脑。这在某种程度上预示着 LLM 需要提高推理能力，以便 AI Agent 能够更好地执行任务。

  这个想法是，模型不是只对查询生成一个响应，而是生成多个响应，并仔细考虑各个步骤以找到最终的响应。

  阿斯拉姆说，虽然这可能很昂贵，因为企业现在要运行多个推理来创建思路链，但它也使得模型推理得更好。

  “这种在模型中添加可解释性的方式非常有意义，我们将看到更多的工作和研究朝着这个方向发展，即在推理时扩展计算能力，并使模型以系统和推理的方式得出预测，而不仅仅是简单地创建内容，”他继续道。

  虽然 2025 年有极大几率会出现更多的 Agent 用例和应用程序，但它们并不会消除人工干预的需要。

  然而，随着 AI Agent 带来的新水平自动化的到来，人类对于工作岗位被淘汰的担忧依然存在。

  业内人士表示，虽然 AI Agent 在 2025 年将拥有自主权，但不会完全自主。换句话说，AI Agent 将执行部分工作，但不会接管整个工作。例如，您可能会让 AI Agent 找到您想要使用的旅行社的联系方式，但它没办法完成完整的预订。

  UiPath 高级副总裁兼总经理马克·格林 (Mark Greene) 表示：“我们将看到 Agent 不再独立，不再接管全部工作，而是承担部分人员的职责或部分流程，然后与传统自动化系统协同工作，与人类协同工作，与其他 Agent 协同工作。”

  承担某一方面责任的 Agent 将具有专业性，并专心致志地处理任务。这将使 AI Agent 更准确地达成目标，格林说。

  布兰查德表示，要使 AI Agent 能够与其他 Agent 进行通信，甚至与人类协同执行任务，有必要进行协调。

  “2025 年并不是我们正真看到完全开发出来的 Agent 型人工智能的一年，”他说。“2025 年是我们为其构建基础设施的一年。我们为其构建了基础。”

  他补充说，可能对建设基础设施起到及其重要的作用的供应商是高通、英特尔和 AMD 等芯片制造商。

  Blanchard 继续说道：“高通的处理器将主要与设备上的 AI Agent 配合使用。”与此同时，Nvidia 的处理器目前主要面向与云端的 AI Agent 配合使用。

  他说：“Nvidia 的 GPU 已经大范围的使用在训练 AI 模型，这构成了 AI Agent 层的基础。两年后， AI Agent 将成为云端和设备软件交互的混合体。”

  目前，Nvidia 主要在云端开展工作，而高通则在设备上开展工作。另一方面，Blanchard 表示，苹果和三星等设备制造商将参与创建编排层，使 AI Agent 能够跨平台、设备和单个应用工作。

  “我们已经掌握了根本原则，”布兰查德说。“但我们还没有那种‘我能做所有事情’的感觉。”

  到达编排层的一种方法是使用多模态人工智能。虽然像 ChatGPT 这样的生成AI系统具有输入输出功能，但它们无法代表人类连接到其他应用程序。

  然而，随着多模式人工智能的发展和成熟，图像输入能够产生视频输出，这将有利于 AI Agent 更好地发挥作用。

  Blanchard 表示，AI Agent 需要一个能够跨不同平台和设备工作的编排层。编排层由使 AI Agent 能够从一个平台或界面转到下一个平台或界面，或从一个应用程序转到下一个应用程序的链接组成。

  如果高通构建其编排层，而 AMD 构建自己的编排层，这将使 AI Agent 的互操作性成为一个挑战。

  布兰查德说：“如果所有芯片制造商都使用自己的编排层，他们就不一定可以很好地相互沟通。”

  与其他AI技术类似，AI Agent 在2025年也将面临挑战，其一是数据。

  格林表示，由于数据通常分布在不同的来源和流程中，因此向 AI Agent 提供执行其任务所需的数据可能会很困难。

  例如，行业有必要了解人类何时应该与 Agent 互动、如何互动以及与 AI Agent 一起使用哪些渠道，他说。

  他说：“如果底层技术仍然依赖于生成式AI和大型语言模型，那么这些缺点将被 Agent 继承。”

  他继续说，尽管存在这些障碍，2025 年对于 AI Agent 来说仍将是重要的一年。

  “在完全投入到正常的使用中之前，我们会弄清楚 Agent 在哪里有意义，如何部署它们，如何赢得信任，”他说。“我认为完全自动化的承诺会实现；至于这是否会在 2025 年实现，我不这么认为。”

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