什么是AI Agent？

现在我们与大模型的互动，一般的过程是先输入一个提示词，之后，大模型根据输入内容进行计算并响应。每次想要得到一个新的输出，我们就必须再提供一个提示词。这个过程有点麻烦，因为总是要有人来驱动。

AI Agent（人工智能代理）则以不同的方式工作。他们被设计成可独立思考和行动的智能体。我们唯一需要提供的就是一个目标，可以是研究竞争对手分析、写个网站程序或进行一次旅游。AI Agent会生成一个任务列表，然后开始工作，依靠环境的反馈和自己的内心独白。就好像它们可以提示自己似的，在不断发展中适应变化，以最好的方式实现我们制定的目标。

看起来这个过程和自动化流程有点像，但其实有区别。与自动化流程相比，流程是可预知的，用户可以根据数据或系统状态设置一系列的触发器，并配置接下来要执行的活动，然而不同的是，AI Agent可以在存在大量不可预测新信息的环境中工作。这就是AI Agent。

AI Agent有哪些应用场景？

下面是一些应用例子：

• 在一个有25个AI Agent的虚拟城镇里会发生什么？斯坦福大学和谷歌对此很好奇，所以他们使用OpenAI的API来创建这些虚拟居民，并观察他们如何生活。为了支持这个实验，研究小组创建了一个存储记忆的平台，以及为每个代理提供目的的基本提示。从那时起，人工智能代理能够相互分享信息，记住他们关系的细节，甚至计划情人节派对。
• 在自动驾驶汽车领域，因为AI控制汽车从A点到B，同时保持在路上并遵守交通规则。根据自动驾驶系统的发展，车辆可以相互合作，并与城市基础设施合作，集成多个智能体的AI系统。
• 可以在计算机中使用的AI Agent，用于完成各种任务。研究工作的过程其实就是一个适合使用AI Agent的场景。因为Agent可以像人类一样使用笔记本电脑，在互联网上搜索信息，将其保存在数据库和文件中，经过总结分析，将其转化成摘要，最后与你一起验收结果。

可以想象，未来人类的主要活动就是主导战略并与其他人建立关系，而AI Agent则可以自动化其他的工作，甚至也可以与其它Agent进行交互，完成人类的目标。

值得关注的开源AI Agent项目

令人印象深刻的AI Agent有许多，但下面是目前最值得关注的前四个。

1.AutoGen

源码：https://github.com/microsoft/autogen

AutoGen是一个由微软与OpenAI以及宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学的研究人员合作建立的人工智能代理框架。支持多代理对话，以解决用户的任务。

可以使用多个代理来开发LLM应用程序，这些代理可以相互配合以解决任务。AutoGen代理是可定制的，可转换的，并且允许人类参与其中。它们可以在各种模式下运行，这些模式采用LLM，人工输入和工具的组合。

2.AutoGPT

源码：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

AutoGPT是一个使用GPT-4创建的完全自主的AI代理。AutoGPT于2023年3月由首席开发商Toran布鲁斯理查兹首次发布，他也被称为游戏公司Significant Gravitas Ltd.的创始人，该公司生产的电脑游戏带有“道德色彩”，旨在造福和教育全人类。

Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的功能。这个程序由GPT-4驱动，可以将LLM的“思想”汇聚、连接在一起，以自主实现用户设定的任何目标。

CLI：

$ ./run
Usage: cli.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  --help  Show this message and exit.

Commands:
  agent      Commands to create, start and stop agents
  arena      Commands to enter the arena
  benchmark  Commands to start the benchmark and list tests and categories
  setup      Installs dependencies needed for your system.