译者 | 崔皓

审校 | 重楼

摘要

文章介绍了自主AI代理的概念，AI代理由AI驱动，能够自我创建、优先处理和完成任务。自主AI代理可以执行任何数量的任务，包括内容创建、个人助手、个人财务管理、研究和数据分析等。文章强调了知识、记忆和学习在构建成功的自主AI代理中的重要性，并解释了其决策制定过程。此外，文章还讨论了自主AI代理的重要性，它们可以提高生产力，减少员工的繁琐任务工作量，并可能导致劳动力成本的削减和生产力的提升。

开篇

开门见山的说，人工智能就是利用计算机，通过使用数据、机器学习让人类具备完成各项工作的能力。人类可以通过AI来创建内容、回答问题以及生成逼真的艺术作品。

无论如何针对上述任务而已，人类都需要指导AI告诉它如何执行任务，从而得到结果。如果人类并不想提供任何指令，仍旧希望AI系统通过自己思考的方式完成任务，可能吗？

答案是肯定的，那就是今天要提到的“自主AI代理”。

什么是自主AI代理？

自主代理由AI驱动，当给定目标时，它们可以自己创建、处理以及完成任务。这是通过自我指导指令实现的，这些指令通过循环运行的方式，从而在每次迭代时产生行动。

你可以使用自主AI代理来管理你的社交媒体账户，创建工作待办事项清单，甚至写一本书。这些能力是目前最热门的话题，人们想了解更多关于AI自主代理的信息。由于其快速的发展，我们也对相关产品抱有更大的期望。

听起来疯狂吧？但只需给出一个目标，自主AI代理就可以为你做剩下的事情。它就像另一个员工、队友甚至朋友。

目前，已经有一些自主AI代理问世了，比如AutoGPT和BabyAGI。

这是人工通用智能（AGI）的开始吗，当一个计算机程序可以以与人类相同的能力执行任何智能任务？

【编者：AutoGPT是一款实验性的、开源的Python应用，它利用GPT-4独立完成任务，可以进行自我提示，实现最少的人工干预。例如，你可以告诉AutoGPT你希望达到的最终目标，然后应用程序将自我生成完成任务所需的每个提示。AutoGPT具有互联网访问权限，长期和短期记忆管理，GPT-4文本生成以及使用GPT-3.5进行文件存储和总结。你可以向AutoGPT询问任何可以向ChatGPT询问的问题，如调试代码，写邮件等，但你可以要求AutoGPT完成更高级的任务，并使用更少的提示。

BabyAGI是由Yohei Nakajima开发的一种自主人工智能代理，该代理设计用于根据给定的目标生成和执行任务。BabyAGI可以看作是数字项目经理，它通过创建任务列表，优先级和执行任务来实现特定的目标，同时还能适应变化并进行必要的调整以确保达到目标。BabyAGI有能力通过反复试验和错误来学习反馈，做出类似人类的认知决策。使用BabyAGI可以节省你的时间，让你专注于更高价值的任务，如决策和创意项目。BabyAGI的一个关键特性是重新设定优先级，确保BabyAGI总是以最有效的方式朝着目标前进。】

自主AI代理能做什么？

只要给定目标，自主AI代理就可以完成任何任务，例如：

• 内容创建
• 个人助手
• 个人财务管理
• 研究和数据分析
• 访问大型语言模型（LLM）工具，如GPT
• 访问网络

自主AI代理如何工作？

自主AI代理的受欢迎程度逐渐升温，越来越多的人希望更加深入地了解AI代理的框架。那么，成功的自主AI代理需要哪些主要元素呢？

• 知识：AI系统的知识库非常重要。他们不仅需要把最权威的知识作为训练数据，还要从各种不同的渠道收集和解释数据。
• 记忆： 就像人类一样，拥有资源并且对其进行了解，然后就需要记住它们。自主AI代理不仅需要学习新数据力，还需要回忆过去的经验。
• 学习： 所以你有知识和记忆，但你真的在学习你需要学习的东西吗？

自主AI代理使用诸如强化学习的技术 - 一种关于训练模型，它会产生一系列决策的机器学习，以最大化累积奖励的方式进行学习。使用强化学习允许模型通过提供反馈，优化策略，并通过试错产生成功的输出来改进。

另一种提高自主AI代理学习能力的方式就是：与其他系统以及用户进行交流，从而进行信息交换和任务协作。也可以通过提供知识资源来帮助自主AI代理在决策过程中增强学习过程，例如：浏览外部源，查询数据库等。

决策制定

当有良好的知识库和记忆能力之后，自主AI代理会帮助你实现决策过程。对于自主AI代理，决策制定需要系统分析数据，遍历过去的数据，对选项进行权衡，并选择最适合用户目标的行动。

另一个需要考虑的因素是，自主AI代理需要详细的行动计划，这个工作需要大量的规划 - 这在执行决策过程之前就需要进行周密考虑。

为了更好地理解自主AI代理的框架，让我们分解下面的图片：

上面的系统图像被分解成6个步骤，这些步骤在无限循环中运行：

1. 用户提供一个目标/任务。

2.目标/任务进入任务队列，并移动到“执行代理”，存储在“记忆体”中。这里需要保证目标/任务存储在记忆体中。

3. 目标/任务添加上下文（回忆过去的经验和知识库）之后，它被发送到“执行代理”，该代理将任务结果发送到“任务创建代理”。

4. 任务已经被创建并添加到“任务队列”。

5. 任务然后必须通过“任务优先级代理”进行优先级排序。

6. 最后一步是代理在“任务优先级代理”阶段清理任务列表。

为什么自主代理重要？

几个月前，ChatGPT有了新版本的发布，很多人开始使用它。很多企业也在试图将其应用到业务中，并寻找将其整合到运营中的新方法。同时，开发者疯狂地开发GPT的插件，也表明AI正在成为生态系统的重要组成部分。

对于一些人来说，这可能看起来好像是昙花一现。然而，科技世界正在接受大量的投资，并以饱满的激情高速成长。日常生活中人工智能的发展和应用比我们想象的要快得多，而且离我们越来越近。

我们生活在一个快节奏的数字化环境中，自主AI代理有潜力提高不同行业的生产力和运营。这将使企业能够高效发展，同时保持竞争力。

自主AI代理不像人类。他们不需要睡觉，午餐休息等。他们可以24/7工作以确保有效的生产，更快地拿到结果，并为员工减少繁琐的工作。

公司将看到劳动成本的减少，有效生产力的提升。然而，我们也发现，自主AI代理的增加将在涉及重复性任务的行业中造成工作流失，比如制造业。

你会发现涉及创造性，高级问题解决和创新思维的工作需求有明显增加。更需要数据分析，数据伦理和AI系统监控这样的角色，这些角色的主要任务是监控基于AI的系统。

总结

自主AI代理是否会被企业和组织采用，这是大势所趋，全面应用只是时间问题。

如果是你，你会做什么准备呢？

寻找创建其他人可以使用的自主代理？

还是雇佣自主代理以提高生产力和个人生活？

译者介绍

崔皓，51CTO社区编辑，资深架构师，拥有18年的软件开发和架构经验，10年分布式架构经验。

原文标题：Why You Need To Know About Autonomous AI Agents，作者：Nisha Arya