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在上一节中,我们探讨了智能体的起源和发展历程,并阐明了大型语言模型(LLM)作为 AI 智能体“大脑”的潜力。本章将深入探讨基于 LLM 的智能体的概念框架,并详细介绍其三大关键组成部分:大脑、感知和行动。
为了更好地理解基于 LLM 的智能体,我们可以将其与人类进行类比。人类的大脑负责思考、决策、记忆,眼睛和耳朵感知外部世界,而四肢则执行行动。基于 LLM 的智能体也遵循类似的结构,由“大脑”、“感知”和“行动”三个模块组成。
3.1 大脑:智能体的核心
人类的大脑是一个复杂的结构,由大量相互连接的神经元组成,能够处理各种信息,产生多样化的思想,控制不同的行为,甚至创造艺术和文化。就像人类一样,基于 LLM 的智能体的“大脑”是其核心,主要由一个大型语言模型构成。
3.1.1 自然语言交互:沟通的桥梁
语言是沟通的桥梁,它不仅包含直观表达的内容,还隐藏着说话者的信念、欲望和意图。由于 LLM 拥有强大的自然语言理解和生成能力,基于 LLM 的智能体不仅可以进行基本的交互对话,还能表现出深入的理解能力,使人类能够轻松地理解智能体并与之互动。
3.1.2 知识:智能体的“记忆宝库”
现实世界的信息是庞大而复杂的,基于 LLM 的智能体需要拥有丰富的知识储备来应对各种挑战。这些知识可以大致分为以下几种类型:
尽管 LLM 在获取、存储和利用知识方面表现出色,但仍存在一些挑战,例如知识过时、幻觉和知识编辑等问题。
3.1.3 记忆:过去的经验积累
人类大脑依赖记忆系统来回顾性地利用先前的经验,进行策略制定和决策。同样,智能体需要特定的记忆机制来确保他们能够熟练地处理一系列连续的任务。
随着基于 LLM 的智能体中交互周期的扩展,出现了两个主要挑战:
为了解决这些问题,研究人员提出了多种增强基于 LLM 的代理记忆能力的方法,包括:
3.1.4 推理与规划:智能体的“思考引擎”
推理和规划是人类智力活动的基础,是解决问题、决策和批判性分析的基石。
3.1.5 可迁移性和通用性:智能体的“学习能力”
人类大脑具有高度的可塑性和适应性,能够根据外部刺激和内部需求不断调整结构和功能,从而适应不同的环境和任务。LLM 也展现出类似的学习能力:
人类和动物都依靠感觉器官从周围环境中收集信息。同样,对于基于 LLM 的智能体来说,从各种来源和模式接收信息也是至关重要的。这种扩展的感知空间有助于智能体更好地了解他们的环境,做出明智的决策,并在更广泛的任务中表现出色。
3.2.1 文本输入:理解语言的奥秘
文本是一种承载数据、信息和知识的方式,使得文本交流成为人类与世界互动的最重要方式之一。基于 LLM 的智能体已经具备了通过文本输入和输出与人类交流的基本能力。
3.2.2 视觉输入:感知世界的图像
视觉信息包含关于世界的丰富信息,包括对象的属性、空间关系、场景布局等。将视觉信息与其他形式的数据可以提供代理更广泛的上下文和更准确的理解。
3.2.3 听觉输入:聆听世界的“声音”
听觉信息是世界信息的重要组成部分。当一个智能体拥有听觉能力时,它可以提高对交互内容、周围环境甚至潜在危险的感知能力。
3.2.4 其他输入:扩展感知的边界
除了文本、视觉和音频,基于 LLM 的智能体还可以感知和理解现实世界中的各种模态,例如触觉反馈、手势、3D 地图等。
人类感知环境后,大脑会对感知到的信息进行整合、分析、推理并做出决策。随后,他们利用自己的神经系统来控制自己的身体,从而对环境做出适应性或创造性的反应。
3.3.1 文本输出:语言的表达
基于 LLM 的智能体可以生成高质量的文本,包括流畅、相关、多样和可控的文本。
3.3.2 工具使用:扩展智能体的能力
工具是工具使用者功能的扩展。当面对复杂的任务时,人类使用工具来简化任务解决,提高效率。同样,如果智能体也学会使用和利用工具,则它们有潜力更有效、更高质量地完成复杂任务。
3.3.3 体现行动:将智能体“具象化”
在追求人工通用智能 (AGI) 的过程中,具身智能体被认为是一种关键的范式,它努力将模型智能与物理世界相结合。
基于 LLM 的智能体框架由“大脑”、“感知”和“行动”三个模块组成,每个模块都具有独特的优势,共同构建了通往通用人工智能的桥梁。未来,随着 LLM 技术的不断发展,基于 LLM 的智能体将更加强大,为我们带来更加智能、便捷和充满希望的未来。
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在上一节中,我们探讨了智能体的起源和发展历程,并阐明了大型语言模型(LLM)作为 AI 智能体“大脑”的潜力。本章将深入探讨基于 LLM 的智能体的概念框架,并详细介绍其三大关键组成部分:大脑、感知和行动。
3. 基于 LLM 的智能体框架:大脑、感知与行动
为了更好地理解基于 LLM 的智能体,我们可以将其与人类进行类比。人类的大脑负责思考、决策、记忆,眼睛和耳朵感知外部世界,而四肢则执行行动。基于 LLM 的智能体也遵循类似的结构,由“大脑”、“感知”和“行动”三个模块组成。
3.1 大脑:智能体的核心
人类的大脑是一个复杂的结构,由大量相互连接的神经元组成,能够处理各种信息,产生多样化的思想,控制不同的行为,甚至创造艺术和文化。就像人类一样,基于 LLM 的智能体的“大脑”是其核心,主要由一个大型语言模型构成。
3.1.1 自然语言交互:沟通的桥梁
语言是沟通的桥梁,它不仅包含直观表达的内容,还隐藏着说话者的信念、欲望和意图。由于 LLM 拥有强大的自然语言理解和生成能力,基于 LLM 的智能体不仅可以进行基本的交互对话,还能表现出深入的理解能力,使人类能够轻松地理解智能体并与之互动。
3.1.2 知识:智能体的“记忆宝库”
现实世界的信息是庞大而复杂的,基于 LLM 的智能体需要拥有丰富的知识储备来应对各种挑战。这些知识可以大致分为以下几种类型:
尽管 LLM 在获取、存储和利用知识方面表现出色,但仍存在一些挑战,例如知识过时、幻觉和知识编辑等问题。
3.1.3 记忆:过去的经验积累
人类大脑依赖记忆系统来回顾性地利用先前的经验,进行策略制定和决策。同样,智能体需要特定的记忆机制来确保他们能够熟练地处理一系列连续的任务。
随着基于 LLM 的智能体中交互周期的扩展,出现了两个主要挑战:
为了解决这些问题,研究人员提出了多种增强基于 LLM 的代理记忆能力的方法,包括:
3.1.4 推理与规划:智能体的“思考引擎”
推理和规划是人类智力活动的基础,是解决问题、决策和批判性分析的基石。
3.1.5 可迁移性和通用性:智能体的“学习能力”
人类大脑具有高度的可塑性和适应性,能够根据外部刺激和内部需求不断调整结构和功能,从而适应不同的环境和任务。LLM 也展现出类似的学习能力:
3.2 感知:智能体的“感官”
人类和动物都依靠感觉器官从周围环境中收集信息。同样,对于基于 LLM 的智能体来说,从各种来源和模式接收信息也是至关重要的。这种扩展的感知空间有助于智能体更好地了解他们的环境,做出明智的决策,并在更广泛的任务中表现出色。
3.2.1 文本输入:理解语言的奥秘
文本是一种承载数据、信息和知识的方式,使得文本交流成为人类与世界互动的最重要方式之一。基于 LLM 的智能体已经具备了通过文本输入和输出与人类交流的基本能力。
3.2.2 视觉输入:感知世界的图像
视觉信息包含关于世界的丰富信息,包括对象的属性、空间关系、场景布局等。将视觉信息与其他形式的数据可以提供代理更广泛的上下文和更准确的理解。
3.2.3 听觉输入:聆听世界的“声音”
听觉信息是世界信息的重要组成部分。当一个智能体拥有听觉能力时,它可以提高对交互内容、周围环境甚至潜在危险的感知能力。
3.2.4 其他输入:扩展感知的边界
除了文本、视觉和音频,基于 LLM 的智能体还可以感知和理解现实世界中的各种模态,例如触觉反馈、手势、3D 地图等。
3.3 行动:智能体的“执行者”
人类感知环境后,大脑会对感知到的信息进行整合、分析、推理并做出决策。随后,他们利用自己的神经系统来控制自己的身体,从而对环境做出适应性或创造性的反应。
3.3.1 文本输出:语言的表达
基于 LLM 的智能体可以生成高质量的文本,包括流畅、相关、多样和可控的文本。
3.3.2 工具使用:扩展智能体的能力
工具是工具使用者功能的扩展。当面对复杂的任务时,人类使用工具来简化任务解决,提高效率。同样,如果智能体也学会使用和利用工具,则它们有潜力更有效、更高质量地完成复杂任务。
3.3.3 体现行动:将智能体“具象化”
在追求人工通用智能 (AGI) 的过程中,具身智能体被认为是一种关键的范式,它努力将模型智能与物理世界相结合。
总结:
基于 LLM 的智能体框架由“大脑”、“感知”和“行动”三个模块组成,每个模块都具有独特的优势,共同构建了通往通用人工智能的桥梁。未来,随着 LLM 技术的不断发展,基于 LLM 的智能体将更加强大,为我们带来更加智能、便捷和充满希望的未来。