Tình hình hiện tại và tương lai của AI Agent

Tác giả: jolestar Nguồn: sự kiện của ai16z ở Bắc Kinh nhằm xem Tác nhân AI thực sự có thể làm gì bây giờ và suy nghĩ về những gì nó có thể làm trong tương lai.

Tình hình hiện tại của Đặc vụ AI làm tôi nhớ đến meme đó, có một người ẩn trong máy bán hàng tự động. Tác nhân AI mà mọi người tưởng tượng đã bắt đầu có ý thức tự chủ, nhưng trên thực tế, thực sự có một nhà phát triển ẩn mình trong Tác nhân AI. (Ở đây mọi người đang bịa ra bức tranh. Tôi đã thử để AI tạo ra bức tranh này và thấy rằng AI không thể hiểu được "ẩn")

AI Agent < /strong>< strong>Chế độ làm việc cơ bản của framework

AI Agent framework hiện nay đóng vai trò là chất kết dính, kết nối các khách hàng (Twitter, Bất hòa, Telegram, v.v.) Dán nó bằng nhiều plugin khác nhau (chuỗi, v.v.), sau đó khung cung cấp một thư viện cơ bản (lưu trữ bộ nhớ, cách ly phiên, tạo ngữ cảnh), v.v., sau đó kết nối với các giao diện nền tảng AI khác nhau.

AI Agent Cách kết hợp khung với các ứng dụng và kịch bản kinh doanh

Kể từ khi AI trở nên phổ biến vào năm ngoái, nhiều nền tảng và công cụ khác nhau đã xuất hiện. Điều quan trọng nhất là giải quyết vấn đề, làm thế nào để kết hợp AI với các ứng dụng. Một số nền tảng AI cố gắng cung cấp các plug-in, một số tạo mô hình quy trình làm việc và một số ứng dụng truyền thống nhúng AI vào trong ứng dụng. Nhưng mấu chốt ở đây là: 1. Lối vào tương tác của ứng dụng ở đâu? 2. Cách tích hợp AI với logic kinh doanh hiện có.

Điểm vào tương tác của các ứng dụng do mỗi nền tảng AI cung cấp cho người dùng là một hộp thoại tương tự như cửa sổ trò chuyện. Rõ ràng mọi người đều tin rằng phương thức tương tác với các ứng dụng AI. nên là Một kiểu "nhân cách hóa". Điều thông minh về AI Agent trong vấn đề này là nó kết nối trực tiếp với tất cả các hệ thống xã hội và IM mở, điều này rõ ràng là dễ chấp nhận hơn là xây dựng một hệ thống mới.

Cách tích hợp AI với logic kinh doanh hiện có. Giải pháp do AI Agent cung cấp cho phép các nhà phát triển tích hợp khả năng ra quyết định của AI vào các tình huống kinh doanh. Ngôn ngữ lập trình cần phải có tính xác định. Điều kiện if chỉ có thể đúng hoặc sai và không thể xử lý logic nghiệp vụ mờ. Thông qua AI, logic phức tạp có thể được chuyển đổi thành các điều kiện chính xác, sau đó có thể được tích hợp liền mạch vào các tình huống kinh doanh.

Ví dụ, chức năng trả lời tin nhắn trong nhóm cần được kích hoạt bởi IM Bot truyền thống thông qua một số hướng dẫn tin nhắn rõ ràng, nhưng thông qua AI, một phương thức nênReplyMessage có thể được triển khai để cung cấp cho anh ta bối cảnh, nó sẽ trả về đúng hoặc sai.

Vai trò chính của AI trong các tình huống logic nghiệp vụ là:

1. Khám phá "Ý định": Thông qua mô tả trong từ nhắc, hãy để AI khám phá "ý định" trong tin nhắn văn bản của người dùng dựa trên ngữ cảnh và ánh xạ ý định đó tới một mã cụ thể.

2. Hỗ trợ việc ra quyết định: sử dụng AI để chuyển đổi các điều kiện mờ và phức tạp thành các loại đúng/sai hoặc liệt kê xác định, sau đó tích hợp chúng vào logic nghiệp vụ.

Thấy điều này, có thể nhiều người sẽ thất vọng với AI Agent. Nhiều người cho rằng AI Agent chỉ để dạy AI và nó sẽ biết mọi thứ. Trên thực tế, do những hạn chế về bối cảnh của các mô hình lớn, không có cách nào (ít nhất là ở thời điểm hiện tại) để tạo ra một AI phổ quát có thể làm được bất cứ điều gì. Nhưng tin tốt là các lập trình viên không phải lo lắng về việc mất việc. Vẫn cần có một số lượng lớn lập trình viên ẩn sau AI và vẫn cần có người hỗ trợ nếu có. Nhưng điểm khác biệt chính là ranh giới kinh doanh. mà chương trình có thể xử lý đang mở rộng.

Hai loại Tác nhân AI

Tại sự kiện, tôi đã hỏi @shawmakesmagic một câu hỏi. Thị trường có hai kỳ vọng đối với Tác nhân AI. 1. Tác nhân AI tự đóng vai trò, có ID và thương hiệu riêng, đồng thời cung cấp dịch vụ cho người dùng. 2. Người dùng có Tác nhân AI cá nhân, tương đương với trợ lý cá nhân và có thể hỗ trợ người dùng xử lý một số công việc kinh doanh. Trong hai đặc vụ AI này, đặc vụ nào sẽ phổ biến hơn? Anh ấy cảm thấy rằng cả hai hướng đều tốt và có thể kết hợp chúng.

Hiện thị trường chủ yếu đang khám phá hướng đầu tiên. Hướng đi này cũng tương tự như tác nhân AI dịch vụ, trong tương lai có thể sẽ không có giao diện ứng dụng nào trở thành tác nhân AI và nhân hình. Hướng thứ hai là đại lý hóa ứng dụng khách. Trong tương lai, ứng dụng khách sẽ là một trình cắm thêm của tác nhân trợ lý. Dữ liệu cục bộ của ứng dụng sẽ trở thành một phần của thư viện bộ nhớ tác nhân. cũng chịu trách nhiệm liên lạc với đại lý dịch vụ đám mây. Và đây là mô hình kiến ​​trúc ứng dụng mới sẽ thay đổi toàn bộ cơ sở hạ tầng.

Tác nhân AI Yêu cầu về cơ sở hạ tầng

1. Cơ sở hạ tầng phải không được cấp phép, nếu không Tác nhân AI sẽ bị hạn chế bởi nhiều chiến lược chống tấn công khác nhau và dịch vụ phải sử dụng chi phí tiết kiệm (Gas) để ngăn chặn các cuộc tấn công. Tại thời điểm này, các nền tảng có mức độ mở tương đối thấp sẽ phải chịu tác động lớn hơn và cơn sốt nền tảng mở trong những ngày đầu của Web2 sẽ được nhen nhóm trở lại.

2. AI Agent cần có khả năng vận hành nguồn vốn để thanh toán nhằm giải quyết các vấn đề trên.

Nói cách khác, các dịch vụ trong tương lai, dù dựa trên blockchain hay không, đều cần hỗ trợ xác thực chế độ khóa riêng của Crypto và thanh toán dựa trên Crypto.

Tác nhân AI Sự kết hợp của các chuỗi

Ngoài 2 điểm nêu trên, cách kết hợp AI Agent với chuỗi là hướng mà mọi người đang tìm hiểu. Tại sự kiện, trò chuyện với @Mikkke_acc về focEliza mà nó đang hoạt động. Trong số hai Tác nhân AI được đề cập trước đó, ít nhất tác nhân đầu tiên yêu cầu môi trường chạy hoặc xác minh do chuỗi cung cấp. Bởi vì một khi Tác nhân AI cung cấp dịch vụ cho thế giới bên ngoài thì sẽ có vấn đề về niềm tin và vai trò của nó thực sự giống như một hợp đồng thông minh.

Lúc đó đã có tranh cãi về cái tên "hợp đồng thông minh". Nó chỉ là một đoạn mã. AI có thể "thông minh" như thế nào? tạo ra các hợp đồng thông minh xứng đáng với tên tuổi của họ. Vấn đề khó khăn là làm thế nào để gọi giao diện AI trong môi trường hợp đồng thông minh. Nếu vẫn còn một chặng đường dài để cho phép các mô hình lớn chạy trong một môi trường có thể kiểm chứng được thì sử dụng giải pháp như Oracle là một con đường khả thi hơn.

Sẽ có rất nhiều nhu cầu xung quanh Tác nhân AI. Làm thế nào để có được kiến ​​thức công khai về Tác nhân AI? Đại lý AI xác định sự thật như thế nào? AI Agent xác định cùng một người dùng trên các nền tảng khác nhau như thế nào? “Bộ nhớ” được lưu trữ trong hợp đồng thông minh như thế nào? Nếu tôi có nhiều thiết bị, mỗi thiết bị đều được cài đặt Tác nhân AI, chúng sẽ chia sẻ bộ nhớ như thế nào?

Bạn sẽ thấy rằng "dữ liệu trên chuỗi", mối quan hệ trên chuỗi, mạng DID, P2P, v.v. ban đầu được thực hiện trong Web3 có ý nghĩa mới và cảnh.

Kết luận

Sử dụng lại bài đăng của tôi về AI 21 ngày một lần năm Kết luận được chia sẻ với blockchain là Internet thân thiện hơn với AI cũng là Internet thân thiện hơn với con người . Lúc đó đó chỉ là suy nghĩ nhưng bây giờ tương lai đã ở đây.