AGI
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。
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。
自主智能体式怎么工作的
以下是一个自主智能体的通用框架：
- 初始化目标：定义 AI 的目标；
- 任务创建：AI 检查其记忆中最近完成的 X 个任务（如果有），然后使用它的目标和最近完成的任务的环境来生成新任务列表；
- 任务执行：AI 自主执行任务；
- 内存存储：任务和执行结果存储在矢量数据库中；
- 反馈收集：AI 以外部数据或 AI 内部对话的形式收集对已完成任务的反馈。此反馈结果将用于通知自适应过程循环的下一次迭代；
- 新任务生成：人工智能根据收集到的反馈和内部对话生成新任务；
- 任务优先级：人工智能通过审查目标并查看最后完成的任务来重新确定任务列表的优先级；
- 任务选择：AI 从优先列表中选择最靠前的任务，然后按照步骤 3 中的描述继续执行它们；
- 迭代：AI 在连续循环中重复步骤 4 到 8，使系统能够根据新信息、反馈和不断变化的需求进行调整。
示例 1：社交媒体管理器自主智能体
- 初始化目标：设置初始参数，例如目标受众、社交媒体平台、内容类别和发布频率；
- 数据收集：收集有关过去社交媒体帖子、用户互动和平台特定趋势的数据。这可能包括点赞、分享、评论和其他参与度指标；
- 内容分析：分析收集到的数据，以确定与目标受众相关的模式、热门话题、主题标签和影响者。此步骤可能涉及自然语言处理和机器学习技术，以理解内容及其上下文；
- 内容创建：根据分析，生成内容创意并创建适合平台和受众偏好的社交媒体帖子。这可能涉及使用 AI 生成文本、图像或视频，以及合并用户生成的内容或来自其他来源的精选内容；
- 日程规划：根据平台具体的趋势、受众活动和所需频率确定发布每条内容的最佳时间。相应地安排帖子；
- 性能监控：根据参与度指标（例如点赞、分享、评论和点击率）跟踪每个帖子的表现。如果可能，收集用户反馈以进一步完善对受众偏好的理解；
- 迭代和改进：分析性能数据和用户反馈以确定需要改进的地方。更新内容策略、创建和计划流程以纳入这些见解。反复执行步骤 2-7 以不断完善社交媒体管理系统并随着时间的推移提高其有效性。
示例 3：教授数学的自主智能体
这里还会有设计用于教授孩子们数学的自主智能体。
「这是一个具有很大探索空间的突破性范式。尽管早期实验限制了智能体搜索查询，但我们将看到大范围的研究和辅助项目为自主智能体配备新的工具。而每套工具都将显著地扩展其潜在用例。」 ——Pete Huang，The Neuron Daily AI 时事通讯创始人
- 初始目标：确定孩子当前的数学技能水平并设置个性化的学习路径以帮助他们提高；
- 数据收集：通过评估、互动和反馈收集有关孩子的学习方式、学习过程和学习表现的信息；
- 上下文分析：分析收集到的数据，以确定孩子的优势、劣势、学习偏好，以及影响孩子进步的所有外部因素；
- 任务生成：根据孩子的需求和学习路径生成辅导任务，例如选择合适的练习题，提供讲解，或提供现实生活中的例子和应用；
- 任务优先级：根据辅导任务对孩子学习和技能发展的潜在影响对辅导任务进行排序，找到挑战性与参与感之间的平衡；
- 任务执行：执行最高优先级的任务，根据需要调整辅导方法和内容传递，以最大限度地提高孩子的学习掌握度和参与度；
- 绩效监测：通过跟踪关键绩效指标 (KPI) 评估辅导的有效性，例如学习目标的进展情况、数学技能的提高以及孩子的参与度和满意度；
- 反馈循环：持续监测孩子的表现，并根据新数据和见解更新上下文分析、任务生成和任务优先级排序步骤。根据需要调整初始目标和学习路径，以更好地支持孩子的数学技能发展；
- 迭代和改进：分析孩子的表现并根据新数据和见解更新上下文分析、任务生成和任务优先级排序步骤。根据需要调整初始目标和学习路径，以更好地支持孩子的数学技能发展。反复执行步骤 2-9，以不断完善教育管理系统并随着时间的推移提高其有效性；
这种自主智能体循环类型系统概述了教学中数学导师自适应帮助和指导孩子学习体验的过程，重点是根据孩子的需要和进步不断改善并提供个性化指导方案。
如何构建和使用自主智能体
构建自主智能体有几个不同的选择。
- 自己构建：看看我之前提供的框架，然后从头开始构建一切的旅程吧！这并不像听起来那么可怕。推荐使用的软件解决方案有 OpenAI 的 GPT-4、Pinecone 矢量数据库和 LangChain 的框架。
- Auto-GPT：这是一个流行的开源选项，由 Toran Richards 创建。它包括连接到互联网、使用应用程序、长期和短期记忆等选项。
- BabyAGI：另一个流行的开源选项，由 Yohei Nakajima 创建。虽然这个还没有连接到互联网，但它的代码不到 200 行，非常简练。
- Microsoft 的 Jarvis：与 Auto-GPT 和 BabyAGI 非常相似，但更强大，由 Microsoft 和 HuggingFace 提供。