AutoGPT star量破10万，这是首篇系统介绍自主智能体的文章

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人工智能可以用来完成非常具体的任务，比如推荐内容、撰写文案、回答问题，甚至生成与现实生活无异的照片。你告诉 AI 完成哪一项任务，它就完成哪一项， 十分简单。

但是，如果你不想帮 AI 把所有这些任务都列出来该怎么办？如果你更想要一个队友而不仅仅是一个工具怎么办？如果你想让人工智能自主思考怎么办？

想象一下，你创造了一个人工智能工具，可以为其设定目标，即使是像「创造世界上最好的冰淇淋」这样模糊的目标，它也会拟出一个待办事项列表，执行待办事项，并根据进展来添加新的待办事项。随后它会继续重复这个过程，直至完成目标。

这正是「自主智能体」所做的事情。在 AI 开发人员的圈子中，它们的成长趋势是最快的，但迄今为止，大多数人并不了解它们。（在写这篇文章的时候，尚无主流出版物写过关于自主智能体的文章。而且自它面世以来，仅有很少数人报道过它，因此，如果你正在读这篇文章…… 那么你就是最早了解到它的人之一了。）

何为自主智能体？为何它们背后隐藏着巨大的机会？它们是如何运行的？它们在未来会是什么样子的？我怎样才能创造或使用它？ 

这正是我将为你解答的问题。

「[智能] 自主智能体通常是自动化的自然终点。原则上，智能体可被用于自动化任何其他过程。不难想象，一旦这些智能体变得高度精密、可靠，各个领域和行业的自动化程度将呈指数级增长。」  —— 英伟达机器学习专家 Bojan Tunguz

何为自主智能体？

自主智能体是由 AI 赋能的程序。当给定一个目标时，它们能够自行创建任务、完成任务、创建新的任务、重新确定任务列表的优先级、完成新的首要任务，并不断重复这个过程，直到完成目标。

请再多读一遍上面的描述，它虽然简单，但却很疯狂。

「从自主智能体的发展趋势来看，每个人都有望成为一名经理。」 ——BabyAGI 创始人中岛洋平（Yohei Nakajima）

自主智能体可以被设计用于做任何事情，从管理社交媒体账户、投资市场到制作最好的儿童读物。

「这些是真的吗？现在就能实现吗」

是的，我知道这听起来像科幻小说，但这些都是真实存在的。如果会编码，你可以在几分钟内设计出一个。而这仅仅只是开始。

「人们常常会浪费过多的时间来做繁琐乏味的手工工作，而当计算机可以完成这些工作时，人们便可以被解放出来去实现更具创造性的追求，或者去做目前只有人类才能做的事情。自主智能体将使人们能够在更短的时间内完成更多的工作，并且，随着时间的推移，人们盯着屏幕工作的时间也有望缩短！」  ——Redpoint 常务董事 Erica Brescia

实现自主智能体所需的编程技术和 AI 是非常现实且极其新颖的。许多开源项目，诸如 AutoGPT、BabyAGI 和 Microsoft 的 Jarvis，在 AI 社区、Github 上都很流行。

在创建开源自主智能体代码库的前两周里，有将近十万名开发人员都在构建自主智能体、优化它们、并寻找它们的能力上限，而这些工作也只是在这些概念被发明的前几周所做的。现今，使用该技术的开发人员数量正在以越来越快的速度飙升。

「AI 智能体将无处不在。价值数十亿美元的公司将从会一个部署 AI 智能体的小团队发展而来。」   ——Ben’s Bites AI Newsletter 创始人 Ben Tossell

AI 智能体的成长规模已经超过了长期流行的代码库，如 laravel、bitcoin、django 和 pytorch 等。

Auto-GPT Github 受欢迎程度呈指数增长，比历史上任何代码库都快。

这不是科幻小说。许多人认为这些自主智能体才是真正的通用人工智能的开端，又或被称作「AGI」—— 这个术语用于描述已经获得知觉并变得「有生命」的人工智能。

「自主智能体最终可能会将事实性知识的所有应用商品化。如果对事实性知识的获取也变得普遍可用，那么创造力、情感和战略眼光等人类品质将变得更加珍贵、独特。但是，知识也有可能变得越来越专有化，因为个人和公司试图在事实知识的应用商品化、人类集体知识开始停滞的世界中获得经济利益优势。」  —— 前美国联邦调查局新兴技术代理主管、Bondoo AI 联合创始人 Tony Hu

请看一下这个刚刚从 HyperWrite 发布的自主智能体，你可以看到它被安装在了浏览器中，可帮助人们订购比萨。

你只需说「点一份从 Dominos 配送到 One Vanderbilt 的无馅料大披萨」，然后它就可以自己订了。

HyperWrite’s 的自主智能体控制浏览器来订购披萨。

或者，看看斯坦福大学和谷歌合作完成的这个实验，他们创建了一个由 25 个自主智能体组成的虚拟城镇，并告诉其中的一个来组织一场情人节派对。这个例子也许更令人印象深刻。

这些自主智能体模拟的人们过着它们的日子，互相交谈，形成新的记忆，最终它们中的大多数都听说了情人节派对，并且最终出席了。

图源：《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》

所以自主智能体是真实的…… 这就引出一个疑问：只要告诉智能体目标是什么，然后它就会永远自行管理自己吗？

答案是肯定的。

你只需给它定一个目标，剩下的会由自主智能体自己完成。它就像一个非常好的员工或队友。不过，如果你愿意，也可以自行设计自主智能体，使其在某些关键决策时刻与你联系，以便你可以即时协作指导它们工作。

「这是原始 AGI（primitive AGI）。值得注意的是，只需将一个 LLM 包装在一个循环中，就可以获得一个自主智能体，它可以自己推理、计划、思考、记忆和学习。如果包装和 prompts 正确，LLM 可以被激发出无尽的潜能和灵活性。虽然整个概念诞生还不到一个月时间，但我已迫不及待地想看看由 LLM 构建的复杂智能体将如何影响世界。」  ——Runway 创始人兼 CEO 陈思琪

自主智能体除了能分析目标并分配任务之外，它们还拥有一系列能力，例如：

• 浏览互联网、会使用应用程序；

• 长期和短期记忆；

• 控制你的电脑；

• 运用 GPT 等大语言模型 (LLM) 进行分析、总结，提出意见并给出答案。

此外，这些自主智能体将具有各种形状和大小。有些将在用户不知道他们在做什么的情况下在幕后运行，而有些则是可见的，如上例所示，用户可以跟踪人工智能的每一个 “想法”。

「自主智能体将让每个人都像国家元首一样生活！你只管提出要求，自主智能体就会处理其余的事情。你无需在例行公事或平凡的事情上浪费脑力。」  ——《Blitzscaling 》作者之一 Chris Yeh

接下来我们用一个通俗易懂的示例来说明：假设有一个自主智能体可以帮助研究，我们想要关于某个主题的最新新闻总结，比如说关于 Twitter 的新闻：

• 我们告诉智能体「你的目标是找出有关 Twitter 的最新消息，然后向我发送摘要」；

• 因此，智能体在看到目标任务后，借助 OpenAI 的 GPT-4 等 AI，从而理解正在阅读的内容，并提出第一个任务，即「任务：在谷歌上搜索与 Twitter 相关的新闻」；

• 然后智能体在谷歌上搜索 Twitter 新闻，找到热门文章，并返回一个链接列表。第一个任务完成；

• 继而智能体回顾它的主要目标（找到关于 Twitter 的最新消息，然后发送摘要）以及它刚刚完成的事情（得到一堆关于 Twitter 的新闻链接）并决定它的下一个任务需要是什么 ；

• 之后，它提出了两个新任务：1）写新闻摘要。2) 阅读通过谷歌找到的新闻链接的内容；

• 现在智能体在继续工作之前停顿了一会儿，它需要确保这些任务的顺序是正确的。确定应该先写摘要吗？智能体否定了，它决定首要任务是优先阅读通过谷歌找到的新闻链接的内容；

• 智能体从文章中读取内容，然后再次返回待办事项列表。它想添加一个新任务来总结内容，但该任务已经在待办事项列表中，所以自主智能体并没有添加；

• 智能体检查待办事项列表，唯一剩下的一项就是总结它阅读的内容，所以它这样做了。此时它就会按照用户要求发送摘要。

下图表展示了自主智能体是如何工作的：

图源：Yojei Nkajima 的 BabyAGI

这一新范式刚刚开始，但它并不完美，还未风靡全球，但这个概念非常强大，并且随着不断的发展和实验，它将很快融入到我们的日常生活。

「这将很快改变许多行业。通过使用自主智能体，人们同时可以更轻松地做很多事情。只要给它一个任务，它就会去完成。到目前为止，这是一个非常强大的概念……  」——The AI Valley Newsletter 创始人 Barsee

在更高程度上理解了什么是自主智能体之后，接下来讨论一下为什么自主智能体能够带来如此大的机会？

让我们深入探讨下吧。

「如果我们能够更快地获得我们需要的信息，这是否会让我们腾出时间来专注于思考和做事？由于这个 AI 智能体可以执行更多任务，人们可以投入更少的时间在那些繁琐的工作上，那么人们是否会出现更好、更有创意的想法？」 ——Octane AI 客户管理总监 Marina Pérez

为何自主智能体能带来如此大的机会

很明显，很快你不仅可以选择雇用人类作为员工，而且还可以以自主智能体的形式雇用 AI。

「过不了多长时间，我相信你会看到结合使用 AutoGPT 和 ChatGPT 等工具的 1 至 2 人的初创公司数量会大幅增加。它们将能够取得你之前对 100 人规模的初创公司所期望的那种进步。从长期来看，我相信大多数工作可以且将被 AutoGPT 取代。」  ——Lore 创始人 Nathan Lands

而且它们不会像雇佣人类一样昂贵，它们不会睡觉、不会辞职，而且会非常高效地工作。

「我在 2013 年创立 Product Hunt 时的部分观点是相信构建软件产品的障碍将继续降低，能够使较小的团队（或单个人）比此前任何时候都更快地创立软件。在人工智能和自主智能体的推动下，这种事情没有任何时候会比今天更为真实。这给一些人带来了焦虑，也给其他人带来了机会，他们利用这项技术以更少的人员和资金来扩展实现他们的想法。最终，消费者将通过企业间不断激烈的竞争和新解决方案的不断提出而受益。」  ——Weekend Fund 和 ProductHunt 创始人 Ryan Hoover

这些自主智能体将存在于每个行业并可运用在每项可以想象的任务中。下图展示的只是少数几个例子：

该列表可以不断加长。人可以做的事情，自主智能体将（最终，但很快，而且在某些情况下已经）能够做得更好。

更多内容请您访问 https://mp.weixin.qq.com/s/haf_mB2Fr0d2Xa3Ra2geyg 

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