AI Agent+算力+大模型：加速迈向“AGI”

发布时间：2024-01-18 | 信息来源：蓝耘公众号

从AI绘画到ChatGPT，大语言模型的下一站将去往何方?

从大模型到智能体，AI Agent转动AI“创新齿轮”
如果说2023年是AI大模型的“爆发元年”，2024年则被定义为大模型从训练走向推理、从技术比拼步入应用落地的关键一年。尽管大模型正一步步向AGI（通用人工智能）靠近，但距离规模化落地仍存在幻觉、成本过高、上下文容量限制等一系列亟待解决的问题，“一本正经地胡说八道”、“有时它很聪明，但经常容易犯低级错误”……是人们对当下主流大语言模型的普遍感受。
作为LLM（大语言模型）升级产物的AI Agent，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。其以 LLM 或多模态模型为核心，凭借推理思考、调用工具逐步完成给定目标的出色能力，正成为当前通往AGI的主要探索路径。
较之于大模型需要基于prompt（提示词）实现交互、RPA（机器人流程自动化）仅能在预设流程下工作的局限性，AI Agent仅需给定目标就能代替人类自行拆解、处理复杂任务，更接近AGI能力的跨应用、自我升级的自主智能体特征，使其成为用户的全能助手，更被视为大语言模型（LLM，Large language Model）规模化落地的主要形态之一，有望掀起新一轮AI创新热潮。
基于大模型的AI Agent架构可以拆分为LLM、规划、记忆与工具使用四个主要组件：通过Agent的核心“大脑”—LLM的思维链进行任务分解与规划、利用有限的上下文长度实现更多的记忆、自主调用外部工具以拓展模型能力，AI Agent成为有效提升和释放LLM推理能力的关键。
加速破圈，AI Agent探索AGI无限可能
AI Agent 加速破圈，出现多款现象级研究应用。2023年3月起，西部世界小镇、BabyAGI、AutoGPT、阿里云ModelScopeGPT、Voyager智能体、HyperWrite以及情感陪伴型 AI 助理 Pi等多款Agent项目的陆续涌现，在AI界刮起一阵“Agent旋风”。
OpenAI首席科学家Andrej Karpathy、Ilya Sutskever曾多次在公开场合表达了OpenAI 对 AI Agent 技术的关注，并表示AI Agent 将是未来 AI 的前沿方向。MetaCEO扎克伯格也宣布将着手打造一个聚焦于为用户提供帮助或娱乐功能的AI Agent。
作为大模型后的下一个爆发点，AI Agent驱动人类社会生产方式的颠覆性变革，“Agent+”未来的应用场景充满无限可能，从办公助理到知识库问答, 从运维管理到场景导购……，AI Agent将在越来越多的行业领域绽放光彩。
尽管AI Agent已被类比为自动驾驶的L4阶段，但正如L4级自动驾驶还需跨越规模化落地的“鸿沟”，自主智能的 AI Agent 真正“照进现实”仍面临算力和数据等诸多挑战。
AI Agent的算力“代价”
大模型浪潮催生出的高频算力需求，在AI Agent兴起的时代背景下进一步释放。
作为AI模型“智力”进阶的自主智能体，AIAgent能力的实现依赖强大的计算资源支撑其训练和推理过程，在训练阶段，海量数据集与复杂模型结构的处理对计算能力和算力资源提出了更高的要求和挑战。算力规模的大小，往往是决定模型“能力”、训练速度和推理效能的核心因素，直接关系到AIAgent的性能表现和“智力”水平。
AIAgent加速涌现的同时进一步引爆推理算力需求井喷，而随着用户增速和使用频率的增加而不断攀升的推理算力成本也成为制约Agent应用规模化落地的核心要素之一。算力的快速响应为Agent高效推理、即时决策和实时数据处理提供有力保障，通过突破“推理”藩篱助推AI能力跃升的同时也对低延迟和高吞吐量的计算基础设施及算力资源提出更高的挑战。
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面对喷涌爆发的AI推理场景应用和算力需求，蓝耘以卓越算力厚植AI描摹未来的智能“根基”，在不断探索趋近AGI的创新旅程中，携手行业共燃人工智能“燎原”生态。