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Agentic AI加速到来:AI代理成为关键实现途径

在我国正大力讨论AI Agent之际,国际技术界风向已变。他们不再讨论AI Agent如何,而是转向Agentic AI的交流。尽管Agentic AI的概念可以追溯到上世纪IBM深蓝象棋系统(Deep Blue chess-playing system)出现的90年代,但其再次引起广泛关注的是大语言模型的实际应用。尤其是AI Agent和Autonomous Agent的具体应用,使得Autonomous AI再次受到关注,包含AI Agent的工作流更是让Agentic AI成为AI领域最热门的话题。这个过程的变化,仍需感谢OpenAI。

2023年6月,OpenAI应用研究主管翁丽莲(Lilian Weng)撰写了《LLM Powered Autonomous Agents》一文,定义了目前许多开发者都在使用的AI Agent主流技术框架。(文章地址:https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent)2023年12月,OpenAI发表《Practices for Governing Agentic AI Systems》白皮书,介绍了Agenticness、Agentic AI Systems及Agents的区别,并正式为Agentic AI Systems下了定义。从此,Agentic AI也正式进入了技术人士的视野。(白皮书地址:https://openai.com/index/practices-for-governing-agentic-ai-systems/)

真正让Agentic AI出圈的,还是人工智能领域领军人物、DeepLearning.AI与Landing AI创始人兼CEO吴恩达教授提出的Agentic Workflow。2024年3月26日,吴恩达教授在红杉资本(Sequoia Capital)的人工智能峰会上(AI Ascent)上发表了一次主题为《Agentic Reasoning》的演讲,分享了当下AI Agent的4种主流设计模式。(视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=q1XFm21I-VQ)

两次演讲,让Agentic AI真正成为技术人所热衷探讨的话题。AI Agent与Agentic AI看起来非常相似,以至于看起来就像是将“AI Agent”的两个单词互换位置,一般人甚至看不出什么区别。但若细细品味,仅从单词性质名词与形容词的区别上,就能体会到Agent与Agentic些许不同。而作为人工智能的概念或技术名词,两者所代表的意义区别还是非常明显的。

那么,到底什么是Agentic AI?它有哪些创新与特性?与AI Agent有什么区别?什么又是Agentic Workflow?有哪些特征?它的四种主流设计模式又是什么?本文,从Agentic AI到Agentic Workflow,为您一一揭晓。

什么是Agentic AI?在《Practices for Governing Agentic AI Systems》白皮书中,OpenAI认为(Agentic AI systems)智能体人工智能系统的特征是能够采取行动,这些行动在很长一段时间内持续地有助于实现目标,而不必事先明确规定其行为。白皮书将系统的智能性(Agenticness,还可以翻译为主动性、代理性、能动性)程度定义为系统在有限的直接监督下适应性地实现复杂环境中的复杂目标的程度,并将这种智能性细分为目标复杂性、环境复杂性、适应性和独立执行四个组成部分。▲ OpenAI定义的Agentic AI Systems,来源:《Practices for Governing Agentic AI Systems》

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