在人工智能的迅速发展中,ReAct Agent作为一项前沿技术,受到越来越多的关注。本文结合ReAct Agent 提出者的访谈内容,探讨ReAct Agent的研究背景、技术挑战、未来展望,以及它与大模型的紧密联系,分析其科研成果与商业化落地的可能性,供读者参考。
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ReAct Agent 的研究背景与动机

姚顺雨,ReAct Agent的提出者,其研究动机源于两个核心理念。首先,随着GPT-3等大模型的崛起,人工智能展现出了超越语言处理的潜能,包括常识推理和动作输出。这促使姚顺雨思考开发具备通用能力的Agent,以应对更广泛的问题解决需求。其次,他意识到尽管大模型在游戏等环境中表现出色,但它们通常依赖于奖励机制进行强化学习。相比之下,人类能够在没有先验经验的情况下解决新问题,这一点激发了他探索使用语言模型同时产生推理和行为的潜力。

Agent 技术发展与未来展望

展望未来,Agent技术的发展可能会超越语言模态,探索以其他模态为backbone的Agent。然而,语言作为内部推理的backbone,其核心地位不可动摇。此外,与Agent交互的外部环境是否应使用相同的表征,是一个值得探讨的问题。尽管底层操作可能因环境而异,但高层规划决策通常需要使用语言作为统一的表征。
Agent为什么能够在大模型的能力上产生更好的推理和决策能力?

  1. 大模型的泛化能力:大模型通过在互联网上大量的文本数据进行预训练,学习到了丰富的知识和多样的推理模式。这种泛化能力使得Agent能够处理各种未曾直接训练过的问题。

  2. 先验知识的积累:大模型在预训练过程中接触到了广泛的环境描述、问题解决方法和动作执行策略,这些先验知识为Agent提供了处理各类问题的基础。

  3. 多任务学习能力:大模型通常设计为多任务学习模型,能够同时处理多种不同的任务。这种能力使得Agent在面对需要多步骤或多领域知识的问题时,能够更加灵活地进行推理和决策。

  4. 上下文理解能力:大模型能够理解和记忆对话或文本中的上下文信息,使得Agent能够在进行推理时考虑到问题的背景和环境因素,做出更加合理的决策。

  5. 交互式学习和反馈:Agent可以通过与环境的交互获得反馈,学习哪些行为是有效的,哪些需要改进。这种能力使得Agent能够通过实践学习并优化其决策过程。

  6. 模块化和层次化设计:Agent的设计通常采用模块化和层次化的架构,这使得它能够将复杂问题分解为更小的、可管理的子问题,逐层进行推理和决策。

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Agent 的技术挑战

Agent技术面临的挑战主要包括两个方面。首先,Agent能力的不稳定性主要源于任务定义的不清晰和缺乏作为Agent的数据。为了改进这一点,研究者提出了使用Agent自身产生数据,形成数据飞轮的解决方案。其次,Agent微调与其他类型的微调存在显著区别。Agent微调不仅考虑任务本身,还需考虑不同解决方案的策略,这使得Agent能够更好地适应不同难度的任务。
Agent 微调和其他类型的微调有哪些区别?

传统微调只有一个维度,就是各种任务。而 Agent
微调有两个维度,其一是任务,其二是各类解决方案,一个问题可以有多种解决方案。通过微调,Agent
可以涌现出一些分层次确定方案的能力,对不同难度的任务采取不同类型的策略。
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Agent 编程与应用场景

Agent编程与人类编程环境存在显著差异。Agent需要实时反馈来优化代码,而人类编程则依赖于代码运行的结果。此外,Agent能够一次性处理大量信息,而人类则需要逐步筛选。良好的任务定义应包含自包含的上下文和清晰的评估指标。确保Agent稳定性和准确率的方法包括技术层面的创新和商业层面的策略。
Agent 如何确保稳定性和准确率?

Agent 任务分为两类,一类主要关注可靠性,另一类主要关注探索能力。
第一类任务会有业务层面的指标,完成任务时需要解决一个个案例,案例增多,出错的数量也会增加。
第二类任务则是要尝试很多案例,从中找到能成功的那一个,案例多了成功概率就会增加。
客服领域更重视可靠性,为了提升可靠性,一方面需要技术层面的创新,让 Agent变得更可控;另一方面也需要商业层面来做一些工作,例如如何选择客户、场景;如何通过数据飞轮处理数据问题等。这不是纯技术的问题,各方面都需要探索和思考。

Agent 交互的外部环境应该使用同样的表征吗?

任何环境总体上可以分成两部分,一部分 Agent
需要做底层操作,比如切菜、翻炒等具体动作;还有一些需要做高层的规划,比如根据食谱安排做菜步骤。不同环境的高层规划决策是相通的,需要使用语言作为同一种表征,并且语言
Agent 会屏蔽掉很多底层操作的复杂性,将很多繁琐的细节动作抽象简化。

Agent 与大模型的关系

语言Agent与大模型的关系是相辅相成的。随着大模型能力的持续增长,Agent的需求并不会消失,而是会随着模型的发展而不断演化。Agent本质上包括大模型本身和调用大模型的代码,这两者共同推动了人工智能技术的进步。
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Agent 科研与商业落地区别

现在的 Agent 可以分为两类,第一类是可以直接落地解决商业问题的,第二类是探索能力边界的,就像编程、机器人、游戏或人类模拟这些方向都很有趣。科研领域的成果和思想为Agent技术的发展提供了丰富的土壤。例如,ACI(Agent Computer Interface)的研究为设计人与计算机的交互界面提供了新的思路。全球范围内,有趣的Agent应用不断涌现,如编程Agent和客户服务Agent,它们在商业领域展现出了巨大的潜力。

好的研究项目需要一个简单清晰的想法,而创业则要解决一个个实际问题。
最重要的是让方案跑起来,给客户做出来有用的东西。
研究和创业相通的点在于都要思考你的客户是谁,如何为他们产生价值。

从研究员到开发者再到商业落地,认知层面的转变是必不可少的。研究者需要将简单清晰的想法转化为解决实际问题的具体方案,同时考虑客户的需求和价值创造。

结论

ReAct Agent作为人工智能领域的一项创新技术,其发展不仅依赖于理论研究的深入,更需要实际应用场景的探索和验证。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,ReAct Agent有望在未来的人工智能领域扮演更加重要的角色,为人类社会带来更多的便利和创新。

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