En abril, poco después de que Baidu lanzara Wen Xin Yi Yan, muchas personas todavía se lamentaban de lo felices que eran las imágenes generadas por Wen Xin Yi Yan. Incluso más personas se estaban volviendo locas con diversas capacitaciones como ChatGPT y Midjourney. El fundador y director ejecutivo de Meta, Zuckerberg. está pensando en la oportunidad de presentar agentes de IA a miles de millones de personas en todo el mundo "de una manera útil y significativa".
En mayo, cuando OpenAI completó una nueva ronda de financiación de 300 millones de dólares, el fundador Sam Altman dijo en privado a algunos desarrolladores que esperaba convertir ChatGPT en un asistente de trabajo personal. Fuentes familiarizadas con el asunto revelaron que OpenAI ha estado prestando atención a cómo utilizarlo. chatbots para crear agentes de IA autónomos, es probable que se implementen funciones relacionadas en el asistente ChatGPT.
En una reunión de todo el personal en junio, Zuckerberg anunció una serie de tecnologías en varias etapas de desarrollo, una de las cuales traería agentes de IA con diferentes personalidades y habilidades para brindar asistencia o entretenimiento a los usuarios.
En julio, Meta lanzó el proyecto AI Agent MetaGPT, que es un marco de agente automático centrado en el desarrollo de software basado en GPT-4.
En China, aunque AutoGPT se ha vuelto popular en abril en países extranjeros, debido a la falta de comprensión de la mayoría de la gente sobre el Agente de IA detrás de él, la respuesta inicial no fue demasiado entusiasta.
No fue hasta la publicación del blog sobre AI Agent de Lilian Weng, jefa de investigación de inteligencia artificial aplicada de OpenAI, a principios de julio, que el círculo de la IA explotó, que los medios de comunicación, los círculos académicos y de investigación, y los campos de inversión realmente comenzaron a discutir. Agente AI con entusiasmo.
Como resultado, el país realmente ha iniciado un auge en la exploración e investigación de agentes de IA, y algunos fabricantes han comenzado a reconstruir la arquitectura de productos y los modelos comerciales basados en el modelo de agentes de IA.
A medida que los principios, modelos y métodos de construcción de AI Agent se vuelven cada vez más claros, muchos emprendedores atrapados en la tecnología, los modelos, la ecología e incluso las políticas ven un futuro brillante.
AI Agent no solo permite que todos vean la dirección del modelo de lenguaje grande (LLM, modelo de lenguaje grande), sino que también permite que más emprendedores enciendan aún más la esperanza del espíritu empresarial LLM y también permite que la mayoría de las empresas vean la tendencia futura de eficiencia. aplicación de LLM.
En cuanto al emprendimiento de agentes de IA, el cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, cree que la gente corriente, los empresarios y los geeks tienen más ventajas que OpenAI a la hora de crear agentes, y que todos se encuentran en un estado de competencia equitativa.
Por el lado de las grandes empresas, ante la posibilidad de que las grandes empresas tecnológicas y las nuevas empresas aprovechen la oportunidad del Agente, Bill Gates también dijo que se sentiría decepcionado si Microsoft no interviniera.
Con la fuerte promoción de los gigantes tecnológicos, la rápida adopción de los emprendedores y la introducción activa de grandes empresas, AI Agent se ha vuelto completamente popular. Y a diferencia de la situación anterior en la que LLM carecía de implementación, esta vez AI Agent ya no es solo una idea en papel: muchas empresas ya han lanzado proyectos de Agent y productos relacionados.
Los expertos de la industria revelaron que al menos más de 100 proyectos están trabajando en la comercialización de agentes de IA y casi 100.000 desarrolladores están creando agentes autónomos. Entre estos Agentes de IA, hay proyectos de Agentes extranjeros basados principalmente en GPT y marcos de Agentes de código abierto, así como productos de Agentes nacionales basados en modelos grandes nacionales (modelos grandes en campos de autoinvestigación) + arquitectura de código abierto.
Dicho todo esto, ¿qué empresas han lanzado productos Agent? ¿Cuál es la forma actual de los productos AI Agent? Este artículo cuenta con 60 agentes de IA en todo el mundo para que todos comprendan mejor los agentes de IA.
** PD: ** Debido a que hay muchos proyectos de Agentes analizados en este artículo, la cantidad de palabras ha alcanzado más de 1 W. Se recomienda que lo recopile primero y luego lo lea.
Comience con el agente AI
Aunque LLM tiene suficiente inteligencia, si desea que brinde respuestas precisas, debe ingresarse con suficiente precisión. Cuando un maestro y una persona común usan el mismo modelo grande para hacer preguntas, las respuestas que obtendrán serán muy diferentes: el primero puede usar una variedad de técnicas para obtener los resultados deseados, mientras que el segundo solo puede mirar LLM y suspirar.
Si desea utilizar bien el LLM, primero debe aprender a utilizarlo. Esta demanda ha generado un gran mercado de formación. El proyecto rápido, si bien aumenta la dificultad de usar LLM, también reduce la experiencia del usuario. LLM, que debería haber demostrado plenamente las ventajas del lenguaje natural, se ha vuelto no tan amigable para los usuarios comunes debido a su complejidad.
De esta forma, el proyecto propuesto se ha convertido en una gran montaña entre la gente corriente y las grandes modelos.
¿Cómo resolver mejor este problema? La respuesta es AI Agent (llamado agente AI en China).
AI Agent es una entidad inteligente que puede percibir el entorno, tomar decisiones y realizar acciones. A diferencia de la IA tradicional, AI Agent tiene la capacidad de completar gradualmente un objetivo determinado pensando de forma independiente y llamando herramientas.
Después de la llegada de LLM, AI Agent se definió como un agente impulsado por LLM para realizar el procesamiento automatizado de problemas generales.
Sabemos que LLM es principalmente bueno para procesar y generar texto. Pueden responder preguntas, escribir artículos, generar contenido creativo, ayudar con la programación y más. Pero LLM sigue siendo una herramienta pasiva que solo produce resultados cuando usted le da información.
Los agentes de IA brindan una gama más amplia de capacidades, especialmente en términos de interacción con el entorno, toma de decisiones proactiva y realización de diversas tareas. Se puede decir que AI Agent es la clave para liberar verdaderamente el potencial de LLM y puede proporcionar poderosas capacidades de acción para el núcleo de LLM.
La principal diferencia entre AI Agent y los modelos grandes es que la interacción entre los modelos grandes y los humanos se basa en la implementación. Si el usuario es claro e inequívoco afectará el efecto de la respuesta del modelo grande. No existe una respuesta precisa y efectiva, ni siquiera el ChatGPT más capaz.
Al agente de IA solo se le debe asignar un objetivo para trabajar, y puede pensar de forma independiente y actuar en función del objetivo. Desglosará cada paso de planificación en detalle de acuerdo con la tarea asignada y se basará en la retroalimentación del mundo exterior y pensamiento independiente para crear por sí mismo para lograr el objetivo.
Por ejemplo, si le pides a ChatGPT que compre una taza de café, la respuesta proporcionada por ChatGPT es generalmente similar a "No puedes comprar café, es solo un asistente de inteligencia artificial de texto".
Pero debes decirle a la herramienta AI Agent basada en ChatGPT que compre una taza de café. Primero desglosará cómo comprar una taza de café para usted y planificará varios pasos, como realizar un pedido y pagar en su nombre. a través de una APLICACIÓN, luego siga estos pasos para llamar a la APLICACIÓN para seleccionar comida para llevar, luego llame al programa de pago para realizar un pedido y pagar. El proceso no requiere que humanos especifiquen cada paso de la operación.
Si bien tanto las herramientas como los agentes de IA son programas de software diseñados para automatizar tareas, características clave específicas distinguen a los agentes de IA del software de IA más complejo.
Cuando una herramienta de IA tiene las siguientes características, puede considerarse un Agente de IA:
**Autonomía: **Los agentes virtuales de IA pueden realizar tareas de forma independiente sin intervención o intervención humana.
**Percepción: **Las funciones de los agentes perciben e interpretan su entorno a través de varios sensores (como cámaras o micrófonos).
**Reactividad: **Los agentes de IA pueden evaluar el entorno y responder en consecuencia para lograr sus objetivos.
**Razonamiento y toma de decisiones: **Los agentes de IA son herramientas inteligentes que pueden analizar datos y tomar decisiones para lograr objetivos. Utilizan técnicas de razonamiento y algoritmos para procesar información y tomar las medidas adecuadas.
Aprendizaje: Pueden aprender y mejorar su desempeño a través de elementos y técnicas de aprendizaje automático, profundo y de refuerzo.
**Comunicación: **Los agentes de IA pueden comunicarse con otros agentes o humanos utilizando diferentes métodos, como comprender y responder al lenguaje natural, reconocer el habla e intercambiar mensajes a través de texto.
Orientados a objetivos: Tienen como objetivo lograr objetivos específicos, que pueden ser predefinidos o aprendidos a través de la interacción con el entorno.
**En términos de categorías, los agentes de IA actualmente se pueden dividir en agentes autónomos (Agentes Autónomos) y agentes generativos (Agentes Generativos). **
Los agentes autónomos como Auto-GPT pueden realizar tareas automáticamente y lograr los resultados esperados en función de las necesidades de las personas a través del lenguaje natural. En este modelo de cooperación, el agente autónomo sirve principalmente a los humanos y es más bien una herramienta eficiente.
Los agentes generativos, como la ciudad de Westworld creada conjuntamente por investigadores de Stanford y Google o los robots humanoides de "Westworld", viven en el mismo entorno, tienen sus propios recuerdos y objetivos, y no sólo interactúan con los humanos, sino que también interactúan entre sí. otros Otras interacciones con robots.
Con respecto a los agentes de IA, el documento de revisión de Agentes basado en LLM de 86 páginas lanzado recientemente por el Equipo de Procesamiento del Lenguaje Natural de la Universidad de Fudan (FudanNLP) resume de manera integral el estado actual de los agentes inteligentes basados en modelos de lenguaje a gran escala, que incluyen: antecedentes, composición, y la aplicación de la escena de agentes basada en LLM y la tan debatida sociedad de agencias.
Habiendo dicho todo esto, es posible que muchos amigos todavía no tengan una idea intuitiva sobre los agentes de IA. No te preocupes, a continuación usaremos un caso comparativo para profundizar tu comprensión.
Los agentes inteligentes de IA penetran en varios campos
AiAgent.app es una aplicación web que permite a los usuarios crear agentes de IA personalizados para realizar tareas específicas y alcanzar objetivos.
A continuación, Wang Jiwei Channel analizará las ventajas de los agentes de IA a través de la experiencia comparativa del uso de agentes de IA y el uso directo de LLM.
Por ejemplo, si desea conocer las noticias y tendencias de la industria de la IA del último mes, ingrese en Claude: un resumen de las últimas noticias y tendencias de la industria de la IA del último mes.
El resultado obtenido es el que se muestra a continuación:
Como puede ver, Claude solo enumeró algunos resúmenes de noticias relacionadas con la IA.
Ingrese este párrafo en AiAgent.app, primero dividirá sus necesidades en diez tareas, luego interactuará con el usuario a través de indicaciones para completar cada tarea y generará los resultados de cada tarea. Obviamente, el contenido sobre la industria reciente de la IA obtenido en AiAgent.app es más completo que el obtenido utilizando directamente otros LLM.
¿Es posible obtener este contenido directamente utilizando modelos grandes? En teoría, se puede completar ingresando más, pero es necesario ingresarlo al menos diez veces y no se puede garantizar la precisión de la entrada y, a veces, ni siquiera se sabe qué información se desea obtener.
En AiAgent.app, solo necesita ingresar una oración, analizará sus posibles necesidades y enumerará objetivos de contenido relativamente completos, guiándolo para lograr lo que desea, y la eficiencia aumentará varias veces.
Comparando los dos, está claro que AI Agent es superior en términos de riqueza y eficiencia en la adquisición de contenido. Este tipo de agente de contenido de información es de gran valor para los profesionales de los medios, los analistas de la industria y otras profesiones, y puede reducir en gran medida el tiempo necesario para obtener datos de investigación.
Ahora existen algunos agentes de este tipo dirigidos a grupos de usuarios y escenarios de aplicación más precisos. Por ejemplo, GPT Researcher lanzado por la Universidad de Columbia es un agente para investigadores basado en ChatGPT, que puede crear varios informes de investigación para que los usuarios promuevan la investigación.
Este caso se trata únicamente de la adquisición de contenido. De hecho, han surgido agentes para múltiples escenarios de aplicaciones, que son suficientes para movilizar más aplicaciones de software e incluso dispositivos de hardware para completar diversas tareas.
Por ejemplo, algunas personas han utilizado AutoGPT para pedir comidas, reservar billetes, tomar taxis y hacer compras; los 25 agentes de IA en la ciudad Westworld de Stanford caminan, salen, charlan, toman café y comparten las noticias del día todos los días; Google Deepmind ha lanzó el uso de agentes robóticos para que brazos robóticos realicen automáticamente diversas tareas; Amazon también lanzó Amazon Bedrock Agents para descomponer automáticamente las tareas de desarrollo de aplicaciones empresariales de IA; IBM Watson Health ha estado ayudando a los médicos a diagnosticar, tratar y monitorear a los pacientes en muchos hospitales.
Aunque Ai Agent no ha sido popular durante mucho tiempo, ha contado con el apoyo de muchas empresas en muchos campos tan pronto como apareció. Las capacidades multimodelo de los grandes modelos de lenguaje junto con la mayor potencia informática actual han permitido que los Agentes, que se propusieron hace muchos años, ganen valor rápidamente y se implementen en más campos con tasas de superpenetración.
Con la aparición de agentes de inteligencia artificial de código abierto como MetaGPT, más proveedores de tecnología y equipos empresariales han introducido agentes, y más organizaciones han reconocido y aceptado agentes, inevitablemente se convertirá rápidamente en el modelo principal para la implementación de LLM en diversos campos, ayudando a miles de personas. de industrias para cambiar su negocio.Buena aplicación LLM.
Inventario de 60 agentes de IA en todo el mundo
AiAgent.app mencionado en el caso anterior es uno de los productos representativos de AI Agent que ha ido ganando impulso en los últimos meses. En la lista de inventario de proyectos a continuación se pueden ver varios agentes en el país y en el extranjero, incluido este agente de IA.
Para que todos comprendan mejor los agentes de IA que se han lanzado hasta ahora, Wang Jiwei Channel (id: jiwei1122) divide estos agentes de IA en informes de medios, lanzados a nivel nacional, basados en la industria, otros en el extranjero y proyectos de GitHub. serán recompensados gradualmente en el futuro. La biblioteca del proyecto clasifica a estos Agentes en diferentes categorías.
Los agentes de IA analizados en este artículo incluyen marcos y herramientas de agentes de IA y productos AGENTES basados en algunos marcos de código abierto. Al mismo tiempo, la mayoría de los proyectos y productos son agentes autónomos.
Debido a que algunos fabricantes son relativamente discretos y no hacen publicidad al mundo exterior, los agentes de IA enumerados en este artículo no están completos, por lo que también se denomina lista incompleta de AGENTES de IA. Más fabricantes y empresarios pueden ponerse en contacto con el canal de Wang Jiwei después de leer este artículo, y todos podemos contribuir a la prosperidad y el desarrollo del ecosistema AI AGENT.
Agente AI informado por los medios
1、GPT automático
Auto GPT es un proyecto gratuito de código abierto en Github que combina las tecnologías GPT-4 y GPT-3.5 para crear proyectos completos a través de API.
A diferencia de ChatGPT, los usuarios no necesitan hacer preguntas constantemente a la IA para obtener las respuestas correspondientes. En AutoGPT, solo necesitan proporcionarle un nombre de IA, una descripción y cinco objetivos, y luego AutoGPT puede completar el proyecto por sí solo. . Puede leer y escribir archivos, navegar por la web, revisar los resultados de sus propios mensajes y combinarlos con dicho historial de mensajes.
Auto-GPT es uno de los primeros ejemplos de GPT-4 que funciona de forma totalmente autónoma, superando los límites de lo que la inteligencia artificial puede hacer.
2、AgenteGPT
AgentGPT le permite configurar e implementar agentes de IA autónomos. Simplemente nombre su IA personalizada y dígale que comience cualquier objetivo imaginable, y tratará de lograrlo pensando en una tarea a realizar, realizando la tarea y aprendiendo de los resultados.
3、AGI bebé
Este es un sistema de gestión de tareas impulsado por IA. El sistema utiliza OpenAI y Pinecone API para crear, priorizar y ejecutar tareas. Cree tareas analizando los resultados de tareas anteriores y objetivos predefinidos, y utilice el procesamiento de lenguaje natural (NLP) de OpenAI y Chroma para almacenar y recuperar resultados de tareas en contexto.
El atractivo de Baby AGI radica en su capacidad para resolver tareas de forma autónoma y mantener objetivos predefinidos en función de los resultados de tareas anteriores, así como priorizar tareas de manera efectiva.
4、Jarvis (Abrazando a GPT)
Un sistema de colaboración único desarrollado por Microsoft que puede utilizar múltiples modelos de IA para completar una tarea determinada, con ChatGPT actuando como controlador de tareas. El proyecto, conocido como JARVIS en GitHub, ahora está disponible para prueba en Huggingface (de ahí HuggingGPT), un agente que funciona extremadamente bien con texto, imágenes, audio e incluso video.
La forma en que funciona es similar a cómo OpenAI demuestra las capacidades multimodales de GPT 4 a través de texto e imágenes, pero JARVIS va un paso más allá e integra varios LLM de código abierto para imágenes, videos, audio, etc., y también puede conectarse a Internet y acceder a archivos. Por ejemplo, puede ingresar una URL de un sitio web y hacer preguntas al respecto.
5、Aiagent.aplicación
Ai Agent es una aplicación web que permite a los usuarios crear agentes de IA personalizados para realizar tareas específicas y alcanzar objetivos. Los agentes de IA trabajan dividiendo los objetivos en tareas más pequeñas y completándolas una por una. Los beneficios incluyen la capacidad de ejecutar múltiples agentes de IA simultáneamente y democratizar el acceso a tecnología de punta.
AI Agent también cuenta con características como bloques de código en línea con resaltado de sintaxis y colaboración perfecta con plataformas de terceros. La herramienta es de uso gratuito y proporciona una forma simplificada de crear agentes de IA sin requerir más conocimientos técnicos.
6、CamelloAGI
Camel AGI es una herramienta de inteligencia artificial generativa que permite a los usuarios resolver tareas determinadas mediante el juego de roles de agentes de inteligencia artificial autónomos. Por supuesto, los usuarios deben habilitar Java para usar esta herramienta. Camel AGI permite a los usuarios completar tareas utilizando agentes de inteligencia artificial y brinda la opción de iniciar sesión en Google o iniciar la herramienta en Github.
7. Simulación de "Westworld" Pueblo de Westworld
Para este proyecto, investigadores de la Universidad de Stanford y Google crearon un entorno sandbox interactivo que contiene 25 agentes de IA generativa que pueden simular el comportamiento humano. Caminaron por el parque, bebieron café en cafeterías y compartieron noticias con colegas, mostrando un comportamiento social sorprendentemente bueno.
Por ejemplo, a partir de un concepto especificado por el usuario de que un agente quiere celebrar una fiesta del Día de San Valentín, el agente distribuye automáticamente invitaciones a fiestas durante los dos días siguientes, hace nuevos amigos, se invita mutuamente a ir a fechas y fiestas y coordina eventos. en el momento adecuado Es hora de presentarse juntos en las fiestas.
8、GPT-Ingeniero
GPT-Engineer es una herramienta de IA de código abierto que permite a los usuarios especificar lo que quieren construir y luego tener una conversación aclaratoria con la IA para generar el código base requerido. La herramienta está diseñada para proporcionar una experiencia de usuario simple y flexible, permitiéndoles adaptar y ampliar su funcionalidad según sus necesidades.
La herramienta incluye funciones como especificar la identidad del agente de IA, almacenar el historial de comunicaciones con GPT4 y volver a ejecutar registros de mensajes. Las contribuciones al proyecto son bienvenidas y las personas interesadas pueden consultar la hoja de ruta, los proyectos y los problemas disponibles en el repositorio de GitHub. GPT-Engineer pretende ser una plataforma abierta para que los desarrolladores exploren y creen su caja de herramientas de generación de código.
9、MetaGPT
MetaGPT, lanzado por Meta Corporation, es un marco multiagente que utiliza entradas de una sola línea para generar API, historias de usuarios, estructuras de datos, análisis competitivos, etc. Este marco puede servir como gerentes de productos, ingenieros de software y arquitectos. El marco puede actuar como una empresa de software completa, orquestando SOP con una sola línea de código.
MetaGPT está integrado con el diseño del proceso SOP humano. Por lo tanto, los agentes basados en LLM generan documentos y diseños estructurados, diversos y de alta calidad. MetaGPT está diseñado para facilitar el diseño de soluciones para tareas complejas y proporcionar capacidades de resolución de problemas que son casi comparables a la inteligencia humana.
10、Agentes de Amazon Bedrock
Los Amazon Bedrock Agents lanzados por Amazon permiten a los desarrolladores crear rápidamente agentes totalmente administrados. Al ejecutar llamadas API a sistemas empresariales, los agentes de Amazon Bedrock aceleran el lanzamiento de aplicaciones generativas de IA que administran y ejecutan actividades.
Los agentes de Amazon Bedrock simplifican la ingeniería y la orquestación rápidas de las tareas de solicitud de los usuarios. Una vez configurados, estos agentes pueden crear mensajes de forma autónoma y mejorarlos de forma segura con datos específicos de la empresa para proporcionar respuestas en lenguaje natural a los usuarios. Estos agentes avanzados tienen la capacidad de inferir las acciones necesarias para manejar automáticamente las solicitudes de los usuarios.
11、nvidia Voyager
Voyager, lanzado conjuntamente por NVIDIA, el Instituto de Tecnología de California y otros, utiliza GPT-4 para guiar a los agentes de Minecraft en aprendizaje a través del mundo de píxeles. Cabe señalar que Voyager se basa en la generación de código en lugar del aprendizaje por refuerzo.
Voyager es el primer agente de aprendizaje permanente que juega Minecraft. A diferencia de otros agentes de Minecraft que utilizan técnicas clásicas de aprendizaje por refuerzo, Voyager utiliza GPT-4 para mejorarse continuamente, escribiendo, mejorando y transfiriendo código almacenado en una biblioteca de habilidades externa.
Esto da como resultado pequeños programas que ayudan con la navegación, la apertura de puertas, la extracción de recursos, la elaboración de picos o la lucha contra zombis. GPT-4 desbloquea un nuevo paradigma en el que el "entrenamiento" es la ejecución de código y los "modelos de entrenamiento" son la base del código de habilidades que Voyager ensambla de forma iterativa.
12、RoboAgente
El equipo de investigación conjunto de Meta y CMU tardó dos años en desarrollar con éxito el agente robótico universal RoboAgent. RoboAgent ha logrado 12 habilidades complejas diferentes a través de un entrenamiento con solo 7500 trayectorias, que incluyen hornear, recoger artículos, servir té, limpiar la cocina y otras tareas, y se puede generalizar y aplicar en 100 escenarios desconocidos.
RoboAgent permanece concentrado sin importar cuánta interferencia encuentre. El objetivo de esta investigación es establecer un paradigma de aprendizaje de robots eficiente que aborde los desafíos de la diversidad de conjuntos de datos y escenas. Los investigadores propusieron la arquitectura Multi-Task Action Blocking Transformer (MT-ACT) para manejar conjuntos de datos de robots multimodales y multitarea a través de una mejora semántica y una representación de políticas eficiente.
13、Inflexión AI Pi
El cerebro central del producto Pi personal AI Agent lanzado por Inflection AI es el modelo grande Inflection-1 desarrollado por la compañía, y su rendimiento es comparable al de GPT-3.5. A diferencia de los populares chatbots de uso general, Pi sólo puede mantener conversaciones amistosas, ofrecer consejos concisos o incluso simplemente escuchar.
Sus principales características son la compasión, la humildad, la curiosidad, el humor y la innovación, y una buena inteligencia emocional, y puede proporcionar conocimiento y compañerismo ilimitados de acuerdo con los intereses y necesidades únicos de los usuarios. Desde que Inflection desarrolló Pi, se ha determinado que Pi servirá como inteligencia personal (Personal Intelligence), no solo como una herramienta para ayudar a las personas en su trabajo.
14、Hiperescritura
Hyperwrite es una herramienta de agente de escritura de IA que ayuda a los escritores creativos de cualquier nivel a escribir más rápido y con mayor confianza. Incluye funciones como escritura automática y escritura anticipada para generar párrafos originales y generar ideas para superar el bloqueo del escritor.
La herramienta está disponible como una extensión gratuita de Chrome y se puede utilizar en cualquier sitio web sin interrumpir el flujo de trabajo. Profesionales, estudiantes y creadores de todo el mundo lo utilizan y confían en él para aumentar su productividad.
15、Investigador GPT
GPT Researcher es un agente autónomo basado en inteligencia artificial que se utiliza para realizar investigaciones integrales en línea sobre una variedad de tareas. Inspirada en AutoGPT y el mensaje "Planificar y resolver", la herramienta tiene como objetivo mejorar los problemas de velocidad y determinismo que se encuentran en los modelos de lenguaje actuales, "ofreciendo un rendimiento más estable y velocidades más altas al trabajar en agentes paralelos en lugar de operar sincrónicamente".
Según el equipo, los investigadores de GPT facilitan la investigación generando preguntas de investigación relevantes, agregando datos de más de 20 fuentes web y aprovechando GPT3.5-turbo-16 y GPT-4 para crear informes de investigación completos.
Agente de IA lanzado en China
Después de una continua exploración y experimentación, también han comenzado a surgir productos nacionales relacionados con agentes de IA. A continuación se presentan cinco productos.
1.ModelScopeGPT de la nube de Alibaba
La comunidad Mota de Alibaba Cloud lanzó la primera herramienta de llamada de modelos a gran escala en China, ModelScopeGPT. A través de esta herramienta, los usuarios pueden llamar a otros modelos de inteligencia artificial en la comunidad Mota enviando instrucciones con un solo clic, logrando así aplicaciones grandes y pequeñas. para completar tareas complejas.
ModelScopeGPT se basa en el marco de desarrollo del Agente AI (agente) de modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto ModelScope-Agent. Este es un marco de agente general y personalizable para aplicaciones prácticas, que se basa en modelos de lenguajes grandes (LLM) de código abierto como núcleo e incluye módulos como control de memoria y uso de herramientas.
El LLM de código abierto es principalmente responsable de la planificación, programación y generación de respuestas de tareas; el módulo de control de memoria incluye principalmente la recuperación de conocimientos y la gestión (palabra rápida); el módulo de uso de herramientas incluye biblioteca de herramientas, recuperación de herramientas y personalización de herramientas.
2. Agente TARS-RPA realmente inteligente
TARS-RPA-Agent, lanzado por Real Intelligence en el campo de la hiperautomatización, es un agente hiperautomático basado en el motor de modo dual "TARS+ISSUT (Intelligent Screen Semantic Understanding)", con un "cerebro" y " ojos, manos y pies". Es un nuevo producto modelo RPA que puede desmantelar tareas de forma autónoma, percibir el entorno actual, ejecutar y proporcionar retroalimentación, y recordar experiencias históricas.
TARS-RPA-Agent adopta un marco técnico basado en el modelo grande TARS y la comprensión semántica de la pantalla inteligente ISSUT. El marco técnico se divide en dos capas: la capa inferior es la serie TARS de modelos grandes que incluyen modelos básicos generales y modelos básicos de diversas industrias verticales y tecnología de comprensión semántica de pantalla inteligente; la capa superior es el modelo ultragrande que se basa en estas dos tecnologías clave para completar actualizaciones y transformaciones integrales Productos de automatización.
El LLM principal de TARS-RPA-Agent es el modelo grande "TARS" vertical desarrollado por Real Intelligence basado en una base de modelo grande general. El modelo grande TARS tiene excelentes funciones principales como generación de texto, comprensión del lenguaje, preguntas y respuestas de conocimiento, y razonamiento lógico.
3. Agente inteligente OmBot ohm
En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2023, Lianhui Technology lanzó OmBot, un agente autónomo (Auto AI Agent) basado en capacidades de modelos grandes, y lanzó el primer lote de aplicaciones para requisitos de escenas típicas.
El agente autónomo de Lianhui contiene las cuatro capacidades principales de cognición, memoria, pensamiento y acción. Como agente automático y autónomo, se ejecuta en un bucle en la forma más simple. En cada iteración, genera instrucciones y operaciones autodirigidas. Por lo tanto, no depende de humanos para guiar los comandos y es altamente escalable.
4. Tecnología Lanma Pregúntale a XBot
La plataforma de agentes "Ask XBot" construida por Lanma Technology se divide en dos capas: la primera capa es el empoderamiento de los expertos. Los expertos definen los flujos de trabajo y se los enseñan a las máquinas mediante la interacción de arrastrar, soltar, arrastrar y dialogar, ayudando así a los empleados de primera línea a construir Metodología para un trabajo más eficiente, el segundo nivel es para que los empleados utilicen el Agente. Los empleados de primera línea pueden comunicarse con el Agente a través de lenguaje natural y emitir instrucciones, lo que permite al Agente ayudar en el análisis de datos, recuperación de información y otras tareas.
La compañía planea construir Ask Customers para que se pueda atender de manera más eficiente e inteligente en la plataforma.
5、ChatDev
ChatDev, lanzado por un equipo de investigación conjunto de la Universidad de Tsinghua, la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Beijing y la Universidad de Brown, es un agente generativo. Es un marco de desarrollo de software de extremo a extremo basado en chat que aprovecha modelos de lenguaje grandes (LLM) para facilitar la comunicación y colaboración efectiva entre múltiples actores (versión "gpt3.5-turbo-16k" de ChatGPT) en el proceso de desarrollo de software. .
El objetivo principal de ChatDev es el desarrollo de juegos a través del chat. Los usuarios solo necesitan proponer ideas, y la IA completa todo el proceso, desde el diseño hasta las pruebas, y todo el proceso solo tarda siete minutos en completarse.
Productos AI Agent para diferentes campos
Antes de que apareciera LLM, algunas empresas ya estaban estudiando la combinación de IA tradicional y Agent. Por lo tanto, la implementación de AI Agentmt en varios campos es mucho más rápida de lo que todos esperaban.
A continuación se muestran aplicaciones de agentes representativas en varios campos de la industria.
En el campo médico, los Agentes pueden ayudar a diagnosticar, tratar y monitorear a los pacientes. IBM Watson Health es un agente de inteligencia artificial que analiza datos médicos para identificar posibles problemas de salud y recomendar opciones de tratamiento.
En el ámbito financiero, los Agentes pueden analizar datos financieros, detectar fraudes y hacer recomendaciones de inversión. Charles Schwab utiliza un agente de inteligencia artificial llamado Intelligent Portfolio para crear y gestionar carteras de inversión en función de los objetivos de inversión de los clientes.
En escenarios de negocios minoristas, los agentes pueden brindar recomendaciones personalizadas, mejorar la gestión de la cadena de suministro y mejorar la experiencia del cliente. Alexa de Amazon es un agente de inteligencia artificial que puede recomendar productos, realizar pedidos y rastrear envíos.
En la fabricación, Agent puede optimizar los procesos de producción, predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar la calidad del producto. General Electric utiliza un agente de inteligencia artificial llamado Predix para monitorear las máquinas en tiempo real para predecir y prevenir fallas en los equipos.
En el campo del transporte, los agentes de IA autónomos pueden ayudar con la planificación de rutas, la gestión del tráfico y la seguridad de los vehículos. El Piloto automático de Tesla ayuda a los vehículos autónomos y ayuda a los conductores a estacionar, cambiar de carril y conducir de manera segura.
En la industria de la educación, Agnet puede brindar una experiencia de aprendizaje personalizada, automatizar tareas administrativas y analizar el desempeño de los estudiantes. La agente de inteligencia artificial de Pearson, Aida, puede brindar comentarios a los estudiantes y sugerir rutas de aprendizaje personalizadas.
En agricultura, los agentes de IA pueden optimizar la producción de cultivos, monitorear la calidad del suelo y predecir patrones climáticos. John Deere está utilizando un agente de inteligencia artificial llamado See&Spray para detectar y localizar malezas sin afectar los cultivos.
Se han lanzado otros productos AGENT en el extranjero
1、Cognosys
Cognosys es un agente de IA basado en web diseñado para revolucionar la productividad y simplificar tareas complejas, utilizando la tecnología de IA más avanzada para mejorar su vida diaria.
** 2 、 Máquina para hacer cualquier cosa **
Administre fácilmente sus tareas con una máquina que lo hace todo, donde el agente de IA personal del usuario priorizará y completará sus tareas por usted.
3、alfakit
Una plataforma intuitiva para crear y administrar equipos de agentes de IA autónomos basados en objetivos, todo desde su teléfono. Cree y administre equipos de agentes de IA de autoGPT. Simplemente define tus objetivos y Alphakit se encarga del resto.
4、GPTConsola
GPTConsole es una revolucionaria interfaz de línea de comandos (CLI) diseñada para brindar a los desarrolladores las ventajas de la inteligencia artificial. Va más allá de la funcionalidad de terminal tradicional para permitir a los usuarios realizar tareas complejas mediante indicaciones.
5、Acabados
Convierta su base de conocimientos en un chat de IA en 2 minutos proporcionando un enlace a la base de conocimientos. Fini proporciona a los usuarios un agente de IA incansable listo para responder las preguntas de los clientes de inmediato las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
6、Hechizo
Spell es un agente de IA autónomo basado en GPT4 que se puede aplicar al trabajo diario eficiente. Spell también viene con características muy necesarias para ayudarlo a trabajar de manera más inteligente y aprender a aprovechar el poder de la IA generativa para generar uno o más agentes autónomos innovadores que trabajarán para resolver sus problemas.
7、Aomni
Aomni es un agente de inteligencia artificial de recuperación de información que puede encontrar, extraer y procesar cualquier dato en Internet por usted, mejorando su trabajo de investigación. Aomni puede utilizar una variedad de herramientas para planificar inteligentemente sus consultas y obtener resultados finales, incluido un navegador web completo que le permite acceder a cualquier información en Internet sin la necesidad de una API.
El planificador de consultas de Aomni se basa en la arquitectura AutoGPT de última generación y planifica y actualiza de forma inteligente cada solicitud para garantizar la exactitud y la diversidad de las fuentes.
8、Fine-Tuner.ai
Con Fine-Tuner.ai, los usuarios pueden crear agentes de IA complejos y personalizados sin habilidades técnicas ni codificación, solo ingresan sus datos e ideas. Más de una docena de agentes profesionales de IA pueden crear preguntas y respuestas precisas, búsqueda de documentos, automatización de procesos, etc. para los usuarios a través de datos cargados en tiempo real, como PDF, CV, PPT y URL.
9、SuperAGI
Un marco de IA autónomo de código abierto que le permite desarrollar e implementar de manera rápida y confiable agentes autónomos útiles, y una infraestructura para construir, administrar y ejecutar agentes autónomos.
10、Amarillo.ai
Yellow.ai es la plataforma líder de IA conversacional de nivel empresarial que impulsa a los agentes dinámicos de IA en la empresa, diseñada para ofrecer interacciones similares a las humanas a través de su plataforma sin código/bajo código para aumentar la satisfacción del cliente y aumentar el compromiso de los empleados.
11、Modo Dios
Permite a los usuarios ejecutar AutoGPT en el navegador. Godmode permite a los usuarios implementar múltiples agentes de IA al mismo tiempo para completar tareas usando IA, y los usuarios también pueden usar sus propias claves API de OpenAI.
12、E42
E42 es una plataforma de automatización de procesos cognitivos que permite a las empresas crear agentes cognitivos multifuncionales para automatizar varios procesos en todas las funciones. La plataforma cognitiva sin código se integra perfectamente con la tecnología y los procesos existentes de los usuarios para desbloquear el mayor valor en todos los departamentos. Los usuarios pueden utilizar E42 para crear sus propios agentes de IA, como analistas de IA y reclutadores de IA en industrias verticales.
13、Agradecido
Los agentes de inteligencia artificial de Thankful están capacitados y diseñados para trabajar dentro de su mesa de ayuda existente, resolviendo fácilmente consultas de gran volumen de clientes a través de correo electrónico, chat, SMS y canales dentro de la aplicación. Con la capacidad de comprender, conectar, resolver, personalizar e informar, los agentes de ThankfulAI brindan experiencias de servicio similares a las humanas con velocidad similar a la de una máquina y experiencia inherentemente escalable.
14、Activar
Utilice los agentes virtuales de IA de Aktify para clonar su equipo de ventas sin aumentar la plantilla. Aktify manejará una cantidad ilimitada de clientes potenciales que no responden a escala) y constantemente traerá clientes listos para hablar hasta la puerta de su equipo de ventas, es más que un simple chatbot de SMS.
15、TeamSmart AI
Aumente su productividad con acceso con un clic a TeamSmart AI. Agregue contenido, genere código, redacte tweets y más directamente en su navegador. ChatGPT se abre instantáneamente con un clic en el ícono o método abreviado de teclado, brindando acceso instantáneo a una biblioteca de consejos de calidad sin iniciar sesión.
16、Lluvia de ideasGPT
BrainstormGPT integra múltiples agentes, LLM y búsqueda automática para simplificar la conversión de temas a informes de reuniones. Los temas personalizados, los roles definidos por el usuario, las discusiones autónomas de los agentes y la generación de informes en 20 minutos equivalen aproximadamente a 300 búsquedas, 10 horas de discusiones y 100 000 análisis de texto.
17、AgentRunner.Ai
AgentRunner.ai es una herramienta autónoma de creación de agentes de IA que aprovecha el poder de GPT-4 para crear y capacitar agentes totalmente autónomos. Permite a los usuarios establecer objetivos para sus agentes y dejarles decidir cómo alcanzarlos sin ningún conocimiento técnico ni habilidades de programación.
La herramienta ofrece funciones como crear agentes autónomos con personalidades únicas, ejecutar al agente para realizar tareas o aprender nuevas habilidades, decidir qué puede hacer el agente e integrarse con cuentas de OpenAI o Google Cloud.
18、Quédate
Gista ayuda a las empresas a interactuar con los visitantes del sitio web y convertirlos en clientes potenciales las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y sus características principales incluyen la creación de agentes de conversión de IA y agentes de ventas de IA. Con Gista, las empresas pueden convertir fácilmente a los visitantes del sitio web en clientes potenciales y crear listas de correo electrónico.
19、Agente4
Una de las características clave de Agent4 es la capacidad de crear agentes virtuales impulsados por IA que pueden responder preguntas, ayudar a reservar reuniones, escuchar mensajes de voz y proporcionar resúmenes.
Puede crear fácilmente interacciones personalizadas para los agentes, permitiéndoles responder preguntas y manejar una variedad de tareas con la voz de su marca. También puede elegir cómo los agentes responden a las llamadas en tiempo real y decidir si necesita hablar con alguien y cuándo.
20、Cometcore AI
Cometcore AI es una plataforma innovadora que proporciona un conjunto versátil de herramientas impulsadas por IA para mejorar la productividad y la comunicación. Con Cometcore puedes crear, codificar y automatizar lindos agentes.
21、asistente personal
Un agente de inteligencia artificial diseñado para manejar todo, desde reservar vuelos hasta realizar investigaciones en profundidad y todo lo demás.
Proyecto AI Agent en Github
1、AbrirAGI
OpenAGI es una plataforma de investigación de AGI de código abierto diseñada específicamente para realizar tareas complejas de varios pasos, acompañadas de conjuntos de datos específicos de cada tarea, métricas de evaluación y una variedad de modelos escalables. OpenAGI formula tareas complejas como consultas en lenguaje natural como entrada para LLM. Luego, el LLM selecciona, sintetiza y ejecuta los modelos proporcionados por OpenAGI para resolver la tarea.
El proyecto también propuso un mecanismo de aprendizaje reforzado con retroalimentación de tareas (RLTF), que utiliza los resultados de la resolución de tareas como retroalimentación para mejorar las capacidades de resolución de tareas de LLM. LLM es responsable de sintetizar varios modelos externos para resolver tareas complejas, mientras que RLTF proporciona retroalimentación para mejorar sus capacidades de resolución de tareas, proporcionando un circuito de retroalimentación para la IA automejorada. El paradigma de LLM que opera varios modelos expertos para resolver tareas complejas es un enfoque prometedor para AGI.
2、Agente-LLM
Agent-LLM es una plataforma de automatización de IA diseñada para impulsar una gestión eficiente de instrucciones de IA en múltiples proveedores.
El agente está equipado con memoria adaptativa y esta solución versátil ofrece un potente sistema de complemento que admite una variedad de comandos, incluida la navegación web. Con un soporte cada vez mayor para numerosos proveedores y modelos de IA, Agent-LLM continúa evolucionando para mejorar una variedad de aplicaciones.
3、AutoGPT-Next-Web
Este agente puede implementar la interfaz de usuario web AutoGPT-Next-Web bien diseñada en Vercel con un solo clic e implementar su aplicación web privada AutoGPT-Next-Web de forma gratuita con un solo clic. Basado en AutoGPT-Next-Web, los usuarios pueden usar Vercel para implementar de forma gratuita con un solo clic y crear un sitio web personal de AutoGPT en 1 minuto.
4、MiniGPT-4
Este agente puede utilizar modelos de lenguaje grandes y avanzados para mejorar la comprensión del lenguaje visual.
5、Mini-AGI
Mini-AGI es el agente autónomo de uso general más pequeño basado en GPT3.5/4. Combina potentes indicaciones, un conjunto mínimo de herramientas y memoria a corto plazo (encadenamiento de pensamiento), con aumento de datos mediante almacenamiento vectorial que se agregará próximamente, para analizar precios de acciones, realizar pruebas de ciberseguridad, crear arte y pedir pizza.
6、AGI adolescente
Inspirado en varios proyectos relacionados con Auto-GPT (principalmente BabyAGI) y el artículo "Agentes generativos: simulación interactiva del comportamiento humano", este proyecto de Python utiliza OpenAI y Pinecone para proporcionar memoria a un agente de IA y permitirle "pensar" antes de actuar. (salida de texto).
7、GPT rápido
FastGPT es un sistema de preguntas y respuestas de base de conocimientos basado en el modelo de lenguaje grande LLM, que proporciona procesamiento de datos listo para usar, llamada de modelos y otras capacidades. Al mismo tiempo, el flujo de trabajo se puede orquestar a través de la visualización de flujo para realizar escenarios complejos de preguntas y respuestas.
8、DemoGPT
Con DemoGPT, puedes crear rápidamente una demostración usando solo oraciones simples.
9、AGI local
Ejecute proyectos AGI localmente basados en LLMDA, ChatGLM y otros modelos.
10. ai-town (categoría de juego)
La ciudad de IA de código abierto de la conocida institución de inversión a16z es un kit de inicio desplegable con licencia del MIT para construir y personalizar su propia versión de una ciudad de IA. Esta es una ciudad virtual donde los personajes de IA viven, charlan y socializan.
11, gptrpg (categoría de juego)
gptrpg Este repositorio contiene dos cosas: un entorno simple similar a un RPG para un agente de IA habilitado para LLM y un agente de IA simple que se conecta a la API de OpenAI para existir en ese entorno.
12. SFighterAI (Categoría de juego)
El proyecto es un agente de IA entrenado mediante aprendizaje por refuerzo profundo para derrotar al jefe final en el juego Street Fighter II: Special Champion Edition. El agente de IA toma decisiones basándose únicamente en los valores de píxeles RGB de la pantalla del juego. En el estado guardado proporcionado, el agente logra una tasa de victoria del 100% en la primera ronda del nivel final.
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60 agentes de inteligencia artificial a los que debe recurrir al iniciar un gran negocio de modelos lingüísticos
Fuente: TMTpost Media
En abril, poco después de que Baidu lanzara Wen Xin Yi Yan, muchas personas todavía se lamentaban de lo felices que eran las imágenes generadas por Wen Xin Yi Yan. Incluso más personas se estaban volviendo locas con diversas capacitaciones como ChatGPT y Midjourney. El fundador y director ejecutivo de Meta, Zuckerberg. está pensando en la oportunidad de presentar agentes de IA a miles de millones de personas en todo el mundo "de una manera útil y significativa".
En mayo, cuando OpenAI completó una nueva ronda de financiación de 300 millones de dólares, el fundador Sam Altman dijo en privado a algunos desarrolladores que esperaba convertir ChatGPT en un asistente de trabajo personal. Fuentes familiarizadas con el asunto revelaron que OpenAI ha estado prestando atención a cómo utilizarlo. chatbots para crear agentes de IA autónomos, es probable que se implementen funciones relacionadas en el asistente ChatGPT.
En una reunión de todo el personal en junio, Zuckerberg anunció una serie de tecnologías en varias etapas de desarrollo, una de las cuales traería agentes de IA con diferentes personalidades y habilidades para brindar asistencia o entretenimiento a los usuarios.
En julio, Meta lanzó el proyecto AI Agent MetaGPT, que es un marco de agente automático centrado en el desarrollo de software basado en GPT-4.
En China, aunque AutoGPT se ha vuelto popular en abril en países extranjeros, debido a la falta de comprensión de la mayoría de la gente sobre el Agente de IA detrás de él, la respuesta inicial no fue demasiado entusiasta.
No fue hasta la publicación del blog sobre AI Agent de Lilian Weng, jefa de investigación de inteligencia artificial aplicada de OpenAI, a principios de julio, que el círculo de la IA explotó, que los medios de comunicación, los círculos académicos y de investigación, y los campos de inversión realmente comenzaron a discutir. Agente AI con entusiasmo.
Como resultado, el país realmente ha iniciado un auge en la exploración e investigación de agentes de IA, y algunos fabricantes han comenzado a reconstruir la arquitectura de productos y los modelos comerciales basados en el modelo de agentes de IA.
A medida que los principios, modelos y métodos de construcción de AI Agent se vuelven cada vez más claros, muchos emprendedores atrapados en la tecnología, los modelos, la ecología e incluso las políticas ven un futuro brillante.
AI Agent no solo permite que todos vean la dirección del modelo de lenguaje grande (LLM, modelo de lenguaje grande), sino que también permite que más emprendedores enciendan aún más la esperanza del espíritu empresarial LLM y también permite que la mayoría de las empresas vean la tendencia futura de eficiencia. aplicación de LLM.
En cuanto al emprendimiento de agentes de IA, el cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, cree que la gente corriente, los empresarios y los geeks tienen más ventajas que OpenAI a la hora de crear agentes, y que todos se encuentran en un estado de competencia equitativa.
Por el lado de las grandes empresas, ante la posibilidad de que las grandes empresas tecnológicas y las nuevas empresas aprovechen la oportunidad del Agente, Bill Gates también dijo que se sentiría decepcionado si Microsoft no interviniera.
Con la fuerte promoción de los gigantes tecnológicos, la rápida adopción de los emprendedores y la introducción activa de grandes empresas, AI Agent se ha vuelto completamente popular. Y a diferencia de la situación anterior en la que LLM carecía de implementación, esta vez AI Agent ya no es solo una idea en papel: muchas empresas ya han lanzado proyectos de Agent y productos relacionados.
Los expertos de la industria revelaron que al menos más de 100 proyectos están trabajando en la comercialización de agentes de IA y casi 100.000 desarrolladores están creando agentes autónomos. Entre estos Agentes de IA, hay proyectos de Agentes extranjeros basados principalmente en GPT y marcos de Agentes de código abierto, así como productos de Agentes nacionales basados en modelos grandes nacionales (modelos grandes en campos de autoinvestigación) + arquitectura de código abierto.
Dicho todo esto, ¿qué empresas han lanzado productos Agent? ¿Cuál es la forma actual de los productos AI Agent? Este artículo cuenta con 60 agentes de IA en todo el mundo para que todos comprendan mejor los agentes de IA.
** PD: ** Debido a que hay muchos proyectos de Agentes analizados en este artículo, la cantidad de palabras ha alcanzado más de 1 W. Se recomienda que lo recopile primero y luego lo lea.
Comience con el agente AI
Aunque LLM tiene suficiente inteligencia, si desea que brinde respuestas precisas, debe ingresarse con suficiente precisión. Cuando un maestro y una persona común usan el mismo modelo grande para hacer preguntas, las respuestas que obtendrán serán muy diferentes: el primero puede usar una variedad de técnicas para obtener los resultados deseados, mientras que el segundo solo puede mirar LLM y suspirar.
Si desea utilizar bien el LLM, primero debe aprender a utilizarlo. Esta demanda ha generado un gran mercado de formación. El proyecto rápido, si bien aumenta la dificultad de usar LLM, también reduce la experiencia del usuario. LLM, que debería haber demostrado plenamente las ventajas del lenguaje natural, se ha vuelto no tan amigable para los usuarios comunes debido a su complejidad.
De esta forma, el proyecto propuesto se ha convertido en una gran montaña entre la gente corriente y las grandes modelos.
¿Cómo resolver mejor este problema? La respuesta es AI Agent (llamado agente AI en China).
AI Agent es una entidad inteligente que puede percibir el entorno, tomar decisiones y realizar acciones. A diferencia de la IA tradicional, AI Agent tiene la capacidad de completar gradualmente un objetivo determinado pensando de forma independiente y llamando herramientas.
Después de la llegada de LLM, AI Agent se definió como un agente impulsado por LLM para realizar el procesamiento automatizado de problemas generales.
Sabemos que LLM es principalmente bueno para procesar y generar texto. Pueden responder preguntas, escribir artículos, generar contenido creativo, ayudar con la programación y más. Pero LLM sigue siendo una herramienta pasiva que solo produce resultados cuando usted le da información.
Los agentes de IA brindan una gama más amplia de capacidades, especialmente en términos de interacción con el entorno, toma de decisiones proactiva y realización de diversas tareas. Se puede decir que AI Agent es la clave para liberar verdaderamente el potencial de LLM y puede proporcionar poderosas capacidades de acción para el núcleo de LLM.
La principal diferencia entre AI Agent y los modelos grandes es que la interacción entre los modelos grandes y los humanos se basa en la implementación. Si el usuario es claro e inequívoco afectará el efecto de la respuesta del modelo grande. No existe una respuesta precisa y efectiva, ni siquiera el ChatGPT más capaz.
Al agente de IA solo se le debe asignar un objetivo para trabajar, y puede pensar de forma independiente y actuar en función del objetivo. Desglosará cada paso de planificación en detalle de acuerdo con la tarea asignada y se basará en la retroalimentación del mundo exterior y pensamiento independiente para crear por sí mismo para lograr el objetivo.
Por ejemplo, si le pides a ChatGPT que compre una taza de café, la respuesta proporcionada por ChatGPT es generalmente similar a "No puedes comprar café, es solo un asistente de inteligencia artificial de texto".
Pero debes decirle a la herramienta AI Agent basada en ChatGPT que compre una taza de café. Primero desglosará cómo comprar una taza de café para usted y planificará varios pasos, como realizar un pedido y pagar en su nombre. a través de una APLICACIÓN, luego siga estos pasos para llamar a la APLICACIÓN para seleccionar comida para llevar, luego llame al programa de pago para realizar un pedido y pagar. El proceso no requiere que humanos especifiquen cada paso de la operación.
Si bien tanto las herramientas como los agentes de IA son programas de software diseñados para automatizar tareas, características clave específicas distinguen a los agentes de IA del software de IA más complejo.
Cuando una herramienta de IA tiene las siguientes características, puede considerarse un Agente de IA:
**Autonomía: **Los agentes virtuales de IA pueden realizar tareas de forma independiente sin intervención o intervención humana.
**Percepción: **Las funciones de los agentes perciben e interpretan su entorno a través de varios sensores (como cámaras o micrófonos).
**Reactividad: **Los agentes de IA pueden evaluar el entorno y responder en consecuencia para lograr sus objetivos.
**Razonamiento y toma de decisiones: **Los agentes de IA son herramientas inteligentes que pueden analizar datos y tomar decisiones para lograr objetivos. Utilizan técnicas de razonamiento y algoritmos para procesar información y tomar las medidas adecuadas.
Aprendizaje: Pueden aprender y mejorar su desempeño a través de elementos y técnicas de aprendizaje automático, profundo y de refuerzo.
**Comunicación: **Los agentes de IA pueden comunicarse con otros agentes o humanos utilizando diferentes métodos, como comprender y responder al lenguaje natural, reconocer el habla e intercambiar mensajes a través de texto.
Orientados a objetivos: Tienen como objetivo lograr objetivos específicos, que pueden ser predefinidos o aprendidos a través de la interacción con el entorno.
**En términos de categorías, los agentes de IA actualmente se pueden dividir en agentes autónomos (Agentes Autónomos) y agentes generativos (Agentes Generativos). **
Los agentes autónomos como Auto-GPT pueden realizar tareas automáticamente y lograr los resultados esperados en función de las necesidades de las personas a través del lenguaje natural. En este modelo de cooperación, el agente autónomo sirve principalmente a los humanos y es más bien una herramienta eficiente.
Los agentes generativos, como la ciudad de Westworld creada conjuntamente por investigadores de Stanford y Google o los robots humanoides de "Westworld", viven en el mismo entorno, tienen sus propios recuerdos y objetivos, y no sólo interactúan con los humanos, sino que también interactúan entre sí. otros Otras interacciones con robots.
Con respecto a los agentes de IA, el documento de revisión de Agentes basado en LLM de 86 páginas lanzado recientemente por el Equipo de Procesamiento del Lenguaje Natural de la Universidad de Fudan (FudanNLP) resume de manera integral el estado actual de los agentes inteligentes basados en modelos de lenguaje a gran escala, que incluyen: antecedentes, composición, y la aplicación de la escena de agentes basada en LLM y la tan debatida sociedad de agencias.
Habiendo dicho todo esto, es posible que muchos amigos todavía no tengan una idea intuitiva sobre los agentes de IA. No te preocupes, a continuación usaremos un caso comparativo para profundizar tu comprensión.
Los agentes inteligentes de IA penetran en varios campos
AiAgent.app es una aplicación web que permite a los usuarios crear agentes de IA personalizados para realizar tareas específicas y alcanzar objetivos.
A continuación, Wang Jiwei Channel analizará las ventajas de los agentes de IA a través de la experiencia comparativa del uso de agentes de IA y el uso directo de LLM.
Por ejemplo, si desea conocer las noticias y tendencias de la industria de la IA del último mes, ingrese en Claude: un resumen de las últimas noticias y tendencias de la industria de la IA del último mes.
El resultado obtenido es el que se muestra a continuación:
Como puede ver, Claude solo enumeró algunos resúmenes de noticias relacionadas con la IA.
Ingrese este párrafo en AiAgent.app, primero dividirá sus necesidades en diez tareas, luego interactuará con el usuario a través de indicaciones para completar cada tarea y generará los resultados de cada tarea. Obviamente, el contenido sobre la industria reciente de la IA obtenido en AiAgent.app es más completo que el obtenido utilizando directamente otros LLM.
¿Es posible obtener este contenido directamente utilizando modelos grandes? En teoría, se puede completar ingresando más, pero es necesario ingresarlo al menos diez veces y no se puede garantizar la precisión de la entrada y, a veces, ni siquiera se sabe qué información se desea obtener.
En AiAgent.app, solo necesita ingresar una oración, analizará sus posibles necesidades y enumerará objetivos de contenido relativamente completos, guiándolo para lograr lo que desea, y la eficiencia aumentará varias veces.
Comparando los dos, está claro que AI Agent es superior en términos de riqueza y eficiencia en la adquisición de contenido. Este tipo de agente de contenido de información es de gran valor para los profesionales de los medios, los analistas de la industria y otras profesiones, y puede reducir en gran medida el tiempo necesario para obtener datos de investigación.
Ahora existen algunos agentes de este tipo dirigidos a grupos de usuarios y escenarios de aplicación más precisos. Por ejemplo, GPT Researcher lanzado por la Universidad de Columbia es un agente para investigadores basado en ChatGPT, que puede crear varios informes de investigación para que los usuarios promuevan la investigación.
Este caso se trata únicamente de la adquisición de contenido. De hecho, han surgido agentes para múltiples escenarios de aplicaciones, que son suficientes para movilizar más aplicaciones de software e incluso dispositivos de hardware para completar diversas tareas.
Por ejemplo, algunas personas han utilizado AutoGPT para pedir comidas, reservar billetes, tomar taxis y hacer compras; los 25 agentes de IA en la ciudad Westworld de Stanford caminan, salen, charlan, toman café y comparten las noticias del día todos los días; Google Deepmind ha lanzó el uso de agentes robóticos para que brazos robóticos realicen automáticamente diversas tareas; Amazon también lanzó Amazon Bedrock Agents para descomponer automáticamente las tareas de desarrollo de aplicaciones empresariales de IA; IBM Watson Health ha estado ayudando a los médicos a diagnosticar, tratar y monitorear a los pacientes en muchos hospitales.
Aunque Ai Agent no ha sido popular durante mucho tiempo, ha contado con el apoyo de muchas empresas en muchos campos tan pronto como apareció. Las capacidades multimodelo de los grandes modelos de lenguaje junto con la mayor potencia informática actual han permitido que los Agentes, que se propusieron hace muchos años, ganen valor rápidamente y se implementen en más campos con tasas de superpenetración.
Con la aparición de agentes de inteligencia artificial de código abierto como MetaGPT, más proveedores de tecnología y equipos empresariales han introducido agentes, y más organizaciones han reconocido y aceptado agentes, inevitablemente se convertirá rápidamente en el modelo principal para la implementación de LLM en diversos campos, ayudando a miles de personas. de industrias para cambiar su negocio.Buena aplicación LLM.
Inventario de 60 agentes de IA en todo el mundo
AiAgent.app mencionado en el caso anterior es uno de los productos representativos de AI Agent que ha ido ganando impulso en los últimos meses. En la lista de inventario de proyectos a continuación se pueden ver varios agentes en el país y en el extranjero, incluido este agente de IA.
Para que todos comprendan mejor los agentes de IA que se han lanzado hasta ahora, Wang Jiwei Channel (id: jiwei1122) divide estos agentes de IA en informes de medios, lanzados a nivel nacional, basados en la industria, otros en el extranjero y proyectos de GitHub. serán recompensados gradualmente en el futuro. La biblioteca del proyecto clasifica a estos Agentes en diferentes categorías.
Los agentes de IA analizados en este artículo incluyen marcos y herramientas de agentes de IA y productos AGENTES basados en algunos marcos de código abierto. Al mismo tiempo, la mayoría de los proyectos y productos son agentes autónomos.
Debido a que algunos fabricantes son relativamente discretos y no hacen publicidad al mundo exterior, los agentes de IA enumerados en este artículo no están completos, por lo que también se denomina lista incompleta de AGENTES de IA. Más fabricantes y empresarios pueden ponerse en contacto con el canal de Wang Jiwei después de leer este artículo, y todos podemos contribuir a la prosperidad y el desarrollo del ecosistema AI AGENT.
Agente AI informado por los medios
1、GPT automático
Auto GPT es un proyecto gratuito de código abierto en Github que combina las tecnologías GPT-4 y GPT-3.5 para crear proyectos completos a través de API.
A diferencia de ChatGPT, los usuarios no necesitan hacer preguntas constantemente a la IA para obtener las respuestas correspondientes. En AutoGPT, solo necesitan proporcionarle un nombre de IA, una descripción y cinco objetivos, y luego AutoGPT puede completar el proyecto por sí solo. . Puede leer y escribir archivos, navegar por la web, revisar los resultados de sus propios mensajes y combinarlos con dicho historial de mensajes.
Auto-GPT es uno de los primeros ejemplos de GPT-4 que funciona de forma totalmente autónoma, superando los límites de lo que la inteligencia artificial puede hacer.
2、AgenteGPT
AgentGPT le permite configurar e implementar agentes de IA autónomos. Simplemente nombre su IA personalizada y dígale que comience cualquier objetivo imaginable, y tratará de lograrlo pensando en una tarea a realizar, realizando la tarea y aprendiendo de los resultados.
3、AGI bebé
Este es un sistema de gestión de tareas impulsado por IA. El sistema utiliza OpenAI y Pinecone API para crear, priorizar y ejecutar tareas. Cree tareas analizando los resultados de tareas anteriores y objetivos predefinidos, y utilice el procesamiento de lenguaje natural (NLP) de OpenAI y Chroma para almacenar y recuperar resultados de tareas en contexto.
El atractivo de Baby AGI radica en su capacidad para resolver tareas de forma autónoma y mantener objetivos predefinidos en función de los resultados de tareas anteriores, así como priorizar tareas de manera efectiva.
4、Jarvis (Abrazando a GPT)
Un sistema de colaboración único desarrollado por Microsoft que puede utilizar múltiples modelos de IA para completar una tarea determinada, con ChatGPT actuando como controlador de tareas. El proyecto, conocido como JARVIS en GitHub, ahora está disponible para prueba en Huggingface (de ahí HuggingGPT), un agente que funciona extremadamente bien con texto, imágenes, audio e incluso video.
La forma en que funciona es similar a cómo OpenAI demuestra las capacidades multimodales de GPT 4 a través de texto e imágenes, pero JARVIS va un paso más allá e integra varios LLM de código abierto para imágenes, videos, audio, etc., y también puede conectarse a Internet y acceder a archivos. Por ejemplo, puede ingresar una URL de un sitio web y hacer preguntas al respecto.
5、Aiagent.aplicación
Ai Agent es una aplicación web que permite a los usuarios crear agentes de IA personalizados para realizar tareas específicas y alcanzar objetivos. Los agentes de IA trabajan dividiendo los objetivos en tareas más pequeñas y completándolas una por una. Los beneficios incluyen la capacidad de ejecutar múltiples agentes de IA simultáneamente y democratizar el acceso a tecnología de punta.
AI Agent también cuenta con características como bloques de código en línea con resaltado de sintaxis y colaboración perfecta con plataformas de terceros. La herramienta es de uso gratuito y proporciona una forma simplificada de crear agentes de IA sin requerir más conocimientos técnicos.
6、CamelloAGI
Camel AGI es una herramienta de inteligencia artificial generativa que permite a los usuarios resolver tareas determinadas mediante el juego de roles de agentes de inteligencia artificial autónomos. Por supuesto, los usuarios deben habilitar Java para usar esta herramienta. Camel AGI permite a los usuarios completar tareas utilizando agentes de inteligencia artificial y brinda la opción de iniciar sesión en Google o iniciar la herramienta en Github.
7. Simulación de "Westworld" Pueblo de Westworld
Para este proyecto, investigadores de la Universidad de Stanford y Google crearon un entorno sandbox interactivo que contiene 25 agentes de IA generativa que pueden simular el comportamiento humano. Caminaron por el parque, bebieron café en cafeterías y compartieron noticias con colegas, mostrando un comportamiento social sorprendentemente bueno.
Por ejemplo, a partir de un concepto especificado por el usuario de que un agente quiere celebrar una fiesta del Día de San Valentín, el agente distribuye automáticamente invitaciones a fiestas durante los dos días siguientes, hace nuevos amigos, se invita mutuamente a ir a fechas y fiestas y coordina eventos. en el momento adecuado Es hora de presentarse juntos en las fiestas.
8、GPT-Ingeniero
GPT-Engineer es una herramienta de IA de código abierto que permite a los usuarios especificar lo que quieren construir y luego tener una conversación aclaratoria con la IA para generar el código base requerido. La herramienta está diseñada para proporcionar una experiencia de usuario simple y flexible, permitiéndoles adaptar y ampliar su funcionalidad según sus necesidades.
La herramienta incluye funciones como especificar la identidad del agente de IA, almacenar el historial de comunicaciones con GPT4 y volver a ejecutar registros de mensajes. Las contribuciones al proyecto son bienvenidas y las personas interesadas pueden consultar la hoja de ruta, los proyectos y los problemas disponibles en el repositorio de GitHub. GPT-Engineer pretende ser una plataforma abierta para que los desarrolladores exploren y creen su caja de herramientas de generación de código.
9、MetaGPT
MetaGPT, lanzado por Meta Corporation, es un marco multiagente que utiliza entradas de una sola línea para generar API, historias de usuarios, estructuras de datos, análisis competitivos, etc. Este marco puede servir como gerentes de productos, ingenieros de software y arquitectos. El marco puede actuar como una empresa de software completa, orquestando SOP con una sola línea de código.
MetaGPT está integrado con el diseño del proceso SOP humano. Por lo tanto, los agentes basados en LLM generan documentos y diseños estructurados, diversos y de alta calidad. MetaGPT está diseñado para facilitar el diseño de soluciones para tareas complejas y proporcionar capacidades de resolución de problemas que son casi comparables a la inteligencia humana.
10、Agentes de Amazon Bedrock
Los Amazon Bedrock Agents lanzados por Amazon permiten a los desarrolladores crear rápidamente agentes totalmente administrados. Al ejecutar llamadas API a sistemas empresariales, los agentes de Amazon Bedrock aceleran el lanzamiento de aplicaciones generativas de IA que administran y ejecutan actividades.
Los agentes de Amazon Bedrock simplifican la ingeniería y la orquestación rápidas de las tareas de solicitud de los usuarios. Una vez configurados, estos agentes pueden crear mensajes de forma autónoma y mejorarlos de forma segura con datos específicos de la empresa para proporcionar respuestas en lenguaje natural a los usuarios. Estos agentes avanzados tienen la capacidad de inferir las acciones necesarias para manejar automáticamente las solicitudes de los usuarios.
11、nvidia Voyager
Voyager, lanzado conjuntamente por NVIDIA, el Instituto de Tecnología de California y otros, utiliza GPT-4 para guiar a los agentes de Minecraft en aprendizaje a través del mundo de píxeles. Cabe señalar que Voyager se basa en la generación de código en lugar del aprendizaje por refuerzo.
Voyager es el primer agente de aprendizaje permanente que juega Minecraft. A diferencia de otros agentes de Minecraft que utilizan técnicas clásicas de aprendizaje por refuerzo, Voyager utiliza GPT-4 para mejorarse continuamente, escribiendo, mejorando y transfiriendo código almacenado en una biblioteca de habilidades externa.
Esto da como resultado pequeños programas que ayudan con la navegación, la apertura de puertas, la extracción de recursos, la elaboración de picos o la lucha contra zombis. GPT-4 desbloquea un nuevo paradigma en el que el "entrenamiento" es la ejecución de código y los "modelos de entrenamiento" son la base del código de habilidades que Voyager ensambla de forma iterativa.
12、RoboAgente
El equipo de investigación conjunto de Meta y CMU tardó dos años en desarrollar con éxito el agente robótico universal RoboAgent. RoboAgent ha logrado 12 habilidades complejas diferentes a través de un entrenamiento con solo 7500 trayectorias, que incluyen hornear, recoger artículos, servir té, limpiar la cocina y otras tareas, y se puede generalizar y aplicar en 100 escenarios desconocidos.
RoboAgent permanece concentrado sin importar cuánta interferencia encuentre. El objetivo de esta investigación es establecer un paradigma de aprendizaje de robots eficiente que aborde los desafíos de la diversidad de conjuntos de datos y escenas. Los investigadores propusieron la arquitectura Multi-Task Action Blocking Transformer (MT-ACT) para manejar conjuntos de datos de robots multimodales y multitarea a través de una mejora semántica y una representación de políticas eficiente.
13、Inflexión AI Pi
El cerebro central del producto Pi personal AI Agent lanzado por Inflection AI es el modelo grande Inflection-1 desarrollado por la compañía, y su rendimiento es comparable al de GPT-3.5. A diferencia de los populares chatbots de uso general, Pi sólo puede mantener conversaciones amistosas, ofrecer consejos concisos o incluso simplemente escuchar.
Sus principales características son la compasión, la humildad, la curiosidad, el humor y la innovación, y una buena inteligencia emocional, y puede proporcionar conocimiento y compañerismo ilimitados de acuerdo con los intereses y necesidades únicos de los usuarios. Desde que Inflection desarrolló Pi, se ha determinado que Pi servirá como inteligencia personal (Personal Intelligence), no solo como una herramienta para ayudar a las personas en su trabajo.
14、Hiperescritura
Hyperwrite es una herramienta de agente de escritura de IA que ayuda a los escritores creativos de cualquier nivel a escribir más rápido y con mayor confianza. Incluye funciones como escritura automática y escritura anticipada para generar párrafos originales y generar ideas para superar el bloqueo del escritor.
La herramienta está disponible como una extensión gratuita de Chrome y se puede utilizar en cualquier sitio web sin interrumpir el flujo de trabajo. Profesionales, estudiantes y creadores de todo el mundo lo utilizan y confían en él para aumentar su productividad.
15、Investigador GPT
GPT Researcher es un agente autónomo basado en inteligencia artificial que se utiliza para realizar investigaciones integrales en línea sobre una variedad de tareas. Inspirada en AutoGPT y el mensaje "Planificar y resolver", la herramienta tiene como objetivo mejorar los problemas de velocidad y determinismo que se encuentran en los modelos de lenguaje actuales, "ofreciendo un rendimiento más estable y velocidades más altas al trabajar en agentes paralelos en lugar de operar sincrónicamente".
Según el equipo, los investigadores de GPT facilitan la investigación generando preguntas de investigación relevantes, agregando datos de más de 20 fuentes web y aprovechando GPT3.5-turbo-16 y GPT-4 para crear informes de investigación completos.
Agente de IA lanzado en China
Después de una continua exploración y experimentación, también han comenzado a surgir productos nacionales relacionados con agentes de IA. A continuación se presentan cinco productos.
1.ModelScopeGPT de la nube de Alibaba
La comunidad Mota de Alibaba Cloud lanzó la primera herramienta de llamada de modelos a gran escala en China, ModelScopeGPT. A través de esta herramienta, los usuarios pueden llamar a otros modelos de inteligencia artificial en la comunidad Mota enviando instrucciones con un solo clic, logrando así aplicaciones grandes y pequeñas. para completar tareas complejas.
ModelScopeGPT se basa en el marco de desarrollo del Agente AI (agente) de modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto ModelScope-Agent. Este es un marco de agente general y personalizable para aplicaciones prácticas, que se basa en modelos de lenguajes grandes (LLM) de código abierto como núcleo e incluye módulos como control de memoria y uso de herramientas.
El LLM de código abierto es principalmente responsable de la planificación, programación y generación de respuestas de tareas; el módulo de control de memoria incluye principalmente la recuperación de conocimientos y la gestión (palabra rápida); el módulo de uso de herramientas incluye biblioteca de herramientas, recuperación de herramientas y personalización de herramientas.
2. Agente TARS-RPA realmente inteligente
TARS-RPA-Agent, lanzado por Real Intelligence en el campo de la hiperautomatización, es un agente hiperautomático basado en el motor de modo dual "TARS+ISSUT (Intelligent Screen Semantic Understanding)", con un "cerebro" y " ojos, manos y pies". Es un nuevo producto modelo RPA que puede desmantelar tareas de forma autónoma, percibir el entorno actual, ejecutar y proporcionar retroalimentación, y recordar experiencias históricas.
TARS-RPA-Agent adopta un marco técnico basado en el modelo grande TARS y la comprensión semántica de la pantalla inteligente ISSUT. El marco técnico se divide en dos capas: la capa inferior es la serie TARS de modelos grandes que incluyen modelos básicos generales y modelos básicos de diversas industrias verticales y tecnología de comprensión semántica de pantalla inteligente; la capa superior es el modelo ultragrande que se basa en estas dos tecnologías clave para completar actualizaciones y transformaciones integrales Productos de automatización.
El LLM principal de TARS-RPA-Agent es el modelo grande "TARS" vertical desarrollado por Real Intelligence basado en una base de modelo grande general. El modelo grande TARS tiene excelentes funciones principales como generación de texto, comprensión del lenguaje, preguntas y respuestas de conocimiento, y razonamiento lógico.
3. Agente inteligente OmBot ohm
En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2023, Lianhui Technology lanzó OmBot, un agente autónomo (Auto AI Agent) basado en capacidades de modelos grandes, y lanzó el primer lote de aplicaciones para requisitos de escenas típicas.
El agente autónomo de Lianhui contiene las cuatro capacidades principales de cognición, memoria, pensamiento y acción. Como agente automático y autónomo, se ejecuta en un bucle en la forma más simple. En cada iteración, genera instrucciones y operaciones autodirigidas. Por lo tanto, no depende de humanos para guiar los comandos y es altamente escalable.
4. Tecnología Lanma Pregúntale a XBot
La plataforma de agentes "Ask XBot" construida por Lanma Technology se divide en dos capas: la primera capa es el empoderamiento de los expertos. Los expertos definen los flujos de trabajo y se los enseñan a las máquinas mediante la interacción de arrastrar, soltar, arrastrar y dialogar, ayudando así a los empleados de primera línea a construir Metodología para un trabajo más eficiente, el segundo nivel es para que los empleados utilicen el Agente. Los empleados de primera línea pueden comunicarse con el Agente a través de lenguaje natural y emitir instrucciones, lo que permite al Agente ayudar en el análisis de datos, recuperación de información y otras tareas.
La compañía planea construir Ask Customers para que se pueda atender de manera más eficiente e inteligente en la plataforma.
5、ChatDev
ChatDev, lanzado por un equipo de investigación conjunto de la Universidad de Tsinghua, la Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Beijing y la Universidad de Brown, es un agente generativo. Es un marco de desarrollo de software de extremo a extremo basado en chat que aprovecha modelos de lenguaje grandes (LLM) para facilitar la comunicación y colaboración efectiva entre múltiples actores (versión "gpt3.5-turbo-16k" de ChatGPT) en el proceso de desarrollo de software. .
El objetivo principal de ChatDev es el desarrollo de juegos a través del chat. Los usuarios solo necesitan proponer ideas, y la IA completa todo el proceso, desde el diseño hasta las pruebas, y todo el proceso solo tarda siete minutos en completarse.
Productos AI Agent para diferentes campos
Antes de que apareciera LLM, algunas empresas ya estaban estudiando la combinación de IA tradicional y Agent. Por lo tanto, la implementación de AI Agentmt en varios campos es mucho más rápida de lo que todos esperaban.
A continuación se muestran aplicaciones de agentes representativas en varios campos de la industria.
En el campo médico, los Agentes pueden ayudar a diagnosticar, tratar y monitorear a los pacientes. IBM Watson Health es un agente de inteligencia artificial que analiza datos médicos para identificar posibles problemas de salud y recomendar opciones de tratamiento.
En el ámbito financiero, los Agentes pueden analizar datos financieros, detectar fraudes y hacer recomendaciones de inversión. Charles Schwab utiliza un agente de inteligencia artificial llamado Intelligent Portfolio para crear y gestionar carteras de inversión en función de los objetivos de inversión de los clientes.
En escenarios de negocios minoristas, los agentes pueden brindar recomendaciones personalizadas, mejorar la gestión de la cadena de suministro y mejorar la experiencia del cliente. Alexa de Amazon es un agente de inteligencia artificial que puede recomendar productos, realizar pedidos y rastrear envíos.
En la fabricación, Agent puede optimizar los procesos de producción, predecir las necesidades de mantenimiento y mejorar la calidad del producto. General Electric utiliza un agente de inteligencia artificial llamado Predix para monitorear las máquinas en tiempo real para predecir y prevenir fallas en los equipos.
En el campo del transporte, los agentes de IA autónomos pueden ayudar con la planificación de rutas, la gestión del tráfico y la seguridad de los vehículos. El Piloto automático de Tesla ayuda a los vehículos autónomos y ayuda a los conductores a estacionar, cambiar de carril y conducir de manera segura.
En la industria de la educación, Agnet puede brindar una experiencia de aprendizaje personalizada, automatizar tareas administrativas y analizar el desempeño de los estudiantes. La agente de inteligencia artificial de Pearson, Aida, puede brindar comentarios a los estudiantes y sugerir rutas de aprendizaje personalizadas.
En agricultura, los agentes de IA pueden optimizar la producción de cultivos, monitorear la calidad del suelo y predecir patrones climáticos. John Deere está utilizando un agente de inteligencia artificial llamado See&Spray para detectar y localizar malezas sin afectar los cultivos.
Se han lanzado otros productos AGENT en el extranjero
1、Cognosys
Cognosys es un agente de IA basado en web diseñado para revolucionar la productividad y simplificar tareas complejas, utilizando la tecnología de IA más avanzada para mejorar su vida diaria.
** 2 、 Máquina para hacer cualquier cosa **
Administre fácilmente sus tareas con una máquina que lo hace todo, donde el agente de IA personal del usuario priorizará y completará sus tareas por usted.
3、alfakit
Una plataforma intuitiva para crear y administrar equipos de agentes de IA autónomos basados en objetivos, todo desde su teléfono. Cree y administre equipos de agentes de IA de autoGPT. Simplemente define tus objetivos y Alphakit se encarga del resto.
4、GPTConsola
GPTConsole es una revolucionaria interfaz de línea de comandos (CLI) diseñada para brindar a los desarrolladores las ventajas de la inteligencia artificial. Va más allá de la funcionalidad de terminal tradicional para permitir a los usuarios realizar tareas complejas mediante indicaciones.
5、Acabados
Convierta su base de conocimientos en un chat de IA en 2 minutos proporcionando un enlace a la base de conocimientos. Fini proporciona a los usuarios un agente de IA incansable listo para responder las preguntas de los clientes de inmediato las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
6、Hechizo
Spell es un agente de IA autónomo basado en GPT4 que se puede aplicar al trabajo diario eficiente. Spell también viene con características muy necesarias para ayudarlo a trabajar de manera más inteligente y aprender a aprovechar el poder de la IA generativa para generar uno o más agentes autónomos innovadores que trabajarán para resolver sus problemas.
7、Aomni
Aomni es un agente de inteligencia artificial de recuperación de información que puede encontrar, extraer y procesar cualquier dato en Internet por usted, mejorando su trabajo de investigación. Aomni puede utilizar una variedad de herramientas para planificar inteligentemente sus consultas y obtener resultados finales, incluido un navegador web completo que le permite acceder a cualquier información en Internet sin la necesidad de una API.
El planificador de consultas de Aomni se basa en la arquitectura AutoGPT de última generación y planifica y actualiza de forma inteligente cada solicitud para garantizar la exactitud y la diversidad de las fuentes.
8、Fine-Tuner.ai
Con Fine-Tuner.ai, los usuarios pueden crear agentes de IA complejos y personalizados sin habilidades técnicas ni codificación, solo ingresan sus datos e ideas. Más de una docena de agentes profesionales de IA pueden crear preguntas y respuestas precisas, búsqueda de documentos, automatización de procesos, etc. para los usuarios a través de datos cargados en tiempo real, como PDF, CV, PPT y URL.
9、SuperAGI
Un marco de IA autónomo de código abierto que le permite desarrollar e implementar de manera rápida y confiable agentes autónomos útiles, y una infraestructura para construir, administrar y ejecutar agentes autónomos.
10、Amarillo.ai
Yellow.ai es la plataforma líder de IA conversacional de nivel empresarial que impulsa a los agentes dinámicos de IA en la empresa, diseñada para ofrecer interacciones similares a las humanas a través de su plataforma sin código/bajo código para aumentar la satisfacción del cliente y aumentar el compromiso de los empleados.
11、Modo Dios
Permite a los usuarios ejecutar AutoGPT en el navegador. Godmode permite a los usuarios implementar múltiples agentes de IA al mismo tiempo para completar tareas usando IA, y los usuarios también pueden usar sus propias claves API de OpenAI.
12、E42
E42 es una plataforma de automatización de procesos cognitivos que permite a las empresas crear agentes cognitivos multifuncionales para automatizar varios procesos en todas las funciones. La plataforma cognitiva sin código se integra perfectamente con la tecnología y los procesos existentes de los usuarios para desbloquear el mayor valor en todos los departamentos. Los usuarios pueden utilizar E42 para crear sus propios agentes de IA, como analistas de IA y reclutadores de IA en industrias verticales.
13、Agradecido
Los agentes de inteligencia artificial de Thankful están capacitados y diseñados para trabajar dentro de su mesa de ayuda existente, resolviendo fácilmente consultas de gran volumen de clientes a través de correo electrónico, chat, SMS y canales dentro de la aplicación. Con la capacidad de comprender, conectar, resolver, personalizar e informar, los agentes de ThankfulAI brindan experiencias de servicio similares a las humanas con velocidad similar a la de una máquina y experiencia inherentemente escalable.
14、Activar
Utilice los agentes virtuales de IA de Aktify para clonar su equipo de ventas sin aumentar la plantilla. Aktify manejará una cantidad ilimitada de clientes potenciales que no responden a escala) y constantemente traerá clientes listos para hablar hasta la puerta de su equipo de ventas, es más que un simple chatbot de SMS.
15、TeamSmart AI
Aumente su productividad con acceso con un clic a TeamSmart AI. Agregue contenido, genere código, redacte tweets y más directamente en su navegador. ChatGPT se abre instantáneamente con un clic en el ícono o método abreviado de teclado, brindando acceso instantáneo a una biblioteca de consejos de calidad sin iniciar sesión.
16、Lluvia de ideasGPT
BrainstormGPT integra múltiples agentes, LLM y búsqueda automática para simplificar la conversión de temas a informes de reuniones. Los temas personalizados, los roles definidos por el usuario, las discusiones autónomas de los agentes y la generación de informes en 20 minutos equivalen aproximadamente a 300 búsquedas, 10 horas de discusiones y 100 000 análisis de texto.
17、AgentRunner.Ai
AgentRunner.ai es una herramienta autónoma de creación de agentes de IA que aprovecha el poder de GPT-4 para crear y capacitar agentes totalmente autónomos. Permite a los usuarios establecer objetivos para sus agentes y dejarles decidir cómo alcanzarlos sin ningún conocimiento técnico ni habilidades de programación.
La herramienta ofrece funciones como crear agentes autónomos con personalidades únicas, ejecutar al agente para realizar tareas o aprender nuevas habilidades, decidir qué puede hacer el agente e integrarse con cuentas de OpenAI o Google Cloud.
18、Quédate
Gista ayuda a las empresas a interactuar con los visitantes del sitio web y convertirlos en clientes potenciales las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y sus características principales incluyen la creación de agentes de conversión de IA y agentes de ventas de IA. Con Gista, las empresas pueden convertir fácilmente a los visitantes del sitio web en clientes potenciales y crear listas de correo electrónico.
19、Agente4
Una de las características clave de Agent4 es la capacidad de crear agentes virtuales impulsados por IA que pueden responder preguntas, ayudar a reservar reuniones, escuchar mensajes de voz y proporcionar resúmenes.
Puede crear fácilmente interacciones personalizadas para los agentes, permitiéndoles responder preguntas y manejar una variedad de tareas con la voz de su marca. También puede elegir cómo los agentes responden a las llamadas en tiempo real y decidir si necesita hablar con alguien y cuándo.
20、Cometcore AI
Cometcore AI es una plataforma innovadora que proporciona un conjunto versátil de herramientas impulsadas por IA para mejorar la productividad y la comunicación. Con Cometcore puedes crear, codificar y automatizar lindos agentes.
21、asistente personal
Un agente de inteligencia artificial diseñado para manejar todo, desde reservar vuelos hasta realizar investigaciones en profundidad y todo lo demás.
Proyecto AI Agent en Github
1、AbrirAGI
OpenAGI es una plataforma de investigación de AGI de código abierto diseñada específicamente para realizar tareas complejas de varios pasos, acompañadas de conjuntos de datos específicos de cada tarea, métricas de evaluación y una variedad de modelos escalables. OpenAGI formula tareas complejas como consultas en lenguaje natural como entrada para LLM. Luego, el LLM selecciona, sintetiza y ejecuta los modelos proporcionados por OpenAGI para resolver la tarea.
El proyecto también propuso un mecanismo de aprendizaje reforzado con retroalimentación de tareas (RLTF), que utiliza los resultados de la resolución de tareas como retroalimentación para mejorar las capacidades de resolución de tareas de LLM. LLM es responsable de sintetizar varios modelos externos para resolver tareas complejas, mientras que RLTF proporciona retroalimentación para mejorar sus capacidades de resolución de tareas, proporcionando un circuito de retroalimentación para la IA automejorada. El paradigma de LLM que opera varios modelos expertos para resolver tareas complejas es un enfoque prometedor para AGI.
2、Agente-LLM
Agent-LLM es una plataforma de automatización de IA diseñada para impulsar una gestión eficiente de instrucciones de IA en múltiples proveedores.
El agente está equipado con memoria adaptativa y esta solución versátil ofrece un potente sistema de complemento que admite una variedad de comandos, incluida la navegación web. Con un soporte cada vez mayor para numerosos proveedores y modelos de IA, Agent-LLM continúa evolucionando para mejorar una variedad de aplicaciones.
3、AutoGPT-Next-Web
Este agente puede implementar la interfaz de usuario web AutoGPT-Next-Web bien diseñada en Vercel con un solo clic e implementar su aplicación web privada AutoGPT-Next-Web de forma gratuita con un solo clic. Basado en AutoGPT-Next-Web, los usuarios pueden usar Vercel para implementar de forma gratuita con un solo clic y crear un sitio web personal de AutoGPT en 1 minuto.
4、MiniGPT-4
Este agente puede utilizar modelos de lenguaje grandes y avanzados para mejorar la comprensión del lenguaje visual.
5、Mini-AGI
Mini-AGI es el agente autónomo de uso general más pequeño basado en GPT3.5/4. Combina potentes indicaciones, un conjunto mínimo de herramientas y memoria a corto plazo (encadenamiento de pensamiento), con aumento de datos mediante almacenamiento vectorial que se agregará próximamente, para analizar precios de acciones, realizar pruebas de ciberseguridad, crear arte y pedir pizza.
6、AGI adolescente
Inspirado en varios proyectos relacionados con Auto-GPT (principalmente BabyAGI) y el artículo "Agentes generativos: simulación interactiva del comportamiento humano", este proyecto de Python utiliza OpenAI y Pinecone para proporcionar memoria a un agente de IA y permitirle "pensar" antes de actuar. (salida de texto).
7、GPT rápido
FastGPT es un sistema de preguntas y respuestas de base de conocimientos basado en el modelo de lenguaje grande LLM, que proporciona procesamiento de datos listo para usar, llamada de modelos y otras capacidades. Al mismo tiempo, el flujo de trabajo se puede orquestar a través de la visualización de flujo para realizar escenarios complejos de preguntas y respuestas.
8、DemoGPT
Con DemoGPT, puedes crear rápidamente una demostración usando solo oraciones simples.
9、AGI local
Ejecute proyectos AGI localmente basados en LLMDA, ChatGLM y otros modelos.
10. ai-town (categoría de juego)
La ciudad de IA de código abierto de la conocida institución de inversión a16z es un kit de inicio desplegable con licencia del MIT para construir y personalizar su propia versión de una ciudad de IA. Esta es una ciudad virtual donde los personajes de IA viven, charlan y socializan.
11, gptrpg (categoría de juego)
gptrpg Este repositorio contiene dos cosas: un entorno simple similar a un RPG para un agente de IA habilitado para LLM y un agente de IA simple que se conecta a la API de OpenAI para existir en ese entorno.
12. SFighterAI (Categoría de juego)
El proyecto es un agente de IA entrenado mediante aprendizaje por refuerzo profundo para derrotar al jefe final en el juego Street Fighter II: Special Champion Edition. El agente de IA toma decisiones basándose únicamente en los valores de píxeles RGB de la pantalla del juego. En el estado guardado proporcionado, el agente logra una tasa de victoria del 100% en la primera ronda del nivel final.