Em abril, não muito depois de o Baidu lançar Wen Xin Yi Yan, muitas pessoas ainda lamentavam o quão felizes eram as fotos geradas por Wen Xin Yi Yan. Ainda mais pessoas enlouqueciam com vários treinamentos, como ChatGPT e Midjourney. Fundador e CEO da Meta, Zuckerberg está pensando na oportunidade de apresentar Agentes de IA a bilhões de pessoas em todo o mundo “de uma forma útil e significativa”.
Em maio, quando a OpenAI concluiu uma nova rodada de financiamento de US$ 300 milhões, o fundador Sam Altman disse em particular a alguns desenvolvedores que esperava transformar o ChatGPT em um assistente de trabalho pessoal. Fontes familiarizadas com o assunto revelaram que a OpenAI tem prestado atenção em como usar chatbots para criar agentes de IA autônomos, as funções relacionadas provavelmente serão implantadas no assistente ChatGPT.
Em uma reunião com toda a equipe em junho, Zuckerberg anunciou uma série de tecnologias em vários estágios de desenvolvimento, uma das quais traria Agentes de IA com diferentes personalidades e habilidades para fornecer assistência ou entretenimento aos usuários.
Ainda em julho, a Meta lançou o projeto AI Agent MetaGPT, que é um framework de agente automático focado no desenvolvimento de software baseado em GPT-4.
Na China, embora o AutoGPT tenha se tornado popular em países estrangeiros já em abril, devido à falta de compreensão da maioria das pessoas sobre o agente de IA por trás dele, a resposta inicial não foi muito entusiasmada.
Foi só com a postagem no blog sobre AI Agent de Lilian Weng, chefe de pesquisa de inteligência artificial aplicada da OpenAI, no início de julho que o círculo de IA explodiu, que a mídia, os círculos acadêmicos e de pesquisa e os campos de investimento realmente começaram a discutir Agente AI com entusiasmo.
Como resultado, o país realmente iniciou um aumento na exploração e pesquisa de Agentes de IA, e alguns fabricantes começaram a reconstruir a arquitetura de produtos e modelos de negócios baseados no modelo de Agente de IA.
À medida que os princípios, modelos e métodos de construção do Agente de IA se tornam cada vez mais claros, muitos empreendedores que estão presos à tecnologia, aos modelos, à ecologia e até às políticas estão vendo um futuro brilhante.
O AI Agent não apenas permite que todos vejam a direção do modelo de linguagem grande (LLM, Large Language Model), mas também permite que mais empreendedores despertem ainda mais a esperança do empreendedorismo LLM e também permite que a maioria das empresas veja a tendência futura de eficiência aplicação do LLM.
Em relação ao empreendedorismo de Agentes de IA, o cofundador da OpenAI, Andrej Karpathy, acredita que pessoas comuns, empreendedores e geeks têm mais vantagens do que a OpenAI na construção de Agentes, e todos estão em um estado de concorrência igual.
Do lado das grandes empresas, diante da possibilidade de grandes empresas de tecnologia e startups aproveitarem a oportunidade do Agente, Bill Gates também disse que ficaria desapontado se a Microsoft não interviesse.
Com a forte promoção dos gigantes da tecnologia, a rápida aceitação dos empreendedores e a introdução ativa de grandes empresas, o AI Agent tornou-se completamente popular. E ao contrário da situação anterior em que faltava implementação do LLM, desta vez o AI Agent não é mais apenas uma ideia no papel. Muitas empresas já lançaram projetos de Agent e produtos relacionados.
Especialistas da indústria revelaram que pelo menos mais de 100 projetos estão trabalhando na comercialização de agentes de IA e quase 100 mil desenvolvedores estão construindo agentes autônomos. Entre esses Agentes de IA, existem projetos de Agentes estrangeiros baseados principalmente em GPT e estrutura de Agente de código aberto, bem como produtos de Agentes nacionais baseados em grandes modelos nacionais (grandes modelos em campos de autopesquisa) + arquitetura de código aberto.
Dito tudo isso, quais empresas lançaram produtos Agent? Qual é a forma atual dos produtos AI Agent? Este artigo conta 60 agentes de IA em todo o mundo para dar a todos uma melhor compreensão dos agentes de IA.
**PS: **Como há muitos projetos de Agentes revisados neste artigo, o número de palavras atingiu mais de 1W. É recomendável que você os colete primeiro e depois leia.
Comece com o Agente de IA
Embora o LLM tenha inteligência suficiente, se você quiser dar respostas precisas, ele precisa ser inserido com precisão suficiente. Se um mestre e uma pessoa comum usarem o mesmo modelo grande para fazer perguntas, as respostas que obterão serão muito diferentes: o primeiro pode usar uma variedade de técnicas para obter os resultados desejados, enquanto o último só pode olhar para o LLM e suspirar.
Se você quiser usar bem o LLM, primeiro deve aprender a usá-lo.Essa demanda gerou um grande mercado de treinamento. O projeto rápido, ao mesmo tempo que aumenta a dificuldade de utilização do LLM, também reduz a experiência do usuário. O LLM, que deveria ter demonstrado plenamente as vantagens da linguagem natural, tornou-se menos amigável para os usuários comuns devido à sua complexidade.
Desta forma, o projeto imediato tornou-se uma grande montanha entre as pessoas comuns e os grandes modelos.
Como resolver melhor este problema? A resposta é Agente AI (chamado agente AI na China).
AI Agent é uma entidade inteligente que pode perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações. Diferente da IA tradicional, o AI Agent tem a capacidade de completar gradualmente um determinado objetivo, pensando de forma independente e chamando ferramentas.
Após a chegada do LLM, o AI Agent foi definido como um agente conduzido pelo LLM para realizar o processamento automatizado de problemas gerais.
Sabemos que o LLM é principalmente bom no processamento e geração de texto. Eles podem responder perguntas, escrever artigos, gerar conteúdo criativo, ajudar na programação e muito mais. Mas o LLM ainda é uma ferramenta passiva que só produz resultados quando você fornece informações.
Os Agentes de IA fornecem uma gama mais ampla de recursos, especialmente em termos de interação com o ambiente, tomada de decisões proativa e execução de diversas tarefas. Pode-se dizer que o AI Agent é a chave para realmente liberar o potencial do LLM e pode fornecer capacidades de ação poderosas para o núcleo do LLM.
A principal diferença entre o Agente de IA e os grandes modelos é que a interação entre os grandes modelos e os humanos é baseada na implementação. Se o usuário for claro e inequívoco afetará o efeito da resposta do modelo grande.Não existe uma resposta precisa e eficaz, nem mesmo o ChatGPT mais capaz.
O Agente de IA só precisa ter uma meta para trabalhar e pode pensar de forma independente e agir de acordo com a meta. Ele dividirá cada etapa do planejamento em detalhes de acordo com a tarefa dada e contará com o feedback do mundo exterior e pensamento independente para criar para si mesmo para atingir o objetivo.
Por exemplo, se você pedir ao ChatGPT para comprar uma xícara de café, o feedback dado pelo ChatGPT será geralmente semelhante a “Você não pode comprar café, é apenas um assistente de IA de texto”.
Mas você precisa informar à ferramenta AI Agent baseada no ChatGPT para comprar uma xícara de café. Primeiro, ela detalhará como comprar uma xícara de café para você e planejará várias etapas, como fazer um pedido e pagar em seu nome. por meio de um APP e, em seguida, siga estas etapas para ligar para o APP para selecionar a entrega. Em seguida, ligue para o programa de pagamento para fazer um pedido e pagar. O processo não exige que humanos especifiquem cada etapa da operação.
Embora as ferramentas e os agentes de IA sejam programas de software projetados para automatizar tarefas, características-chave específicas distinguem os agentes de IA de softwares de IA mais complexos.
Quando uma ferramenta de IA possui as seguintes características, pode ser considerada um Agente de IA:
**Autonomia: **Os agentes virtuais de IA são capazes de executar tarefas de forma independente, sem intervenção ou entrada humana.
**Percepção: **As funções do agente percebem e interpretam seu ambiente por meio de vários sensores (como câmeras ou microfones).
**Reatividade: **Os agentes de IA podem avaliar o ambiente e responder de acordo para atingir seus objetivos.
**Raciocínio e tomada de decisões: **Os agentes de IA são ferramentas inteligentes que podem analisar dados e tomar decisões para atingir metas. Eles usam técnicas de raciocínio e algoritmos para processar informações e tomar as medidas apropriadas.
Aprendizagem: eles podem aprender e melhorar seu desempenho por meio de elementos e técnicas de aprendizagem automática, profunda e por reforço.
**Comunicação: **Os agentes de IA podem se comunicar com outros agentes ou humanos usando diferentes métodos, como compreender e responder à linguagem natural, reconhecer fala e trocar mensagens por meio de texto.
Orientado para objetivos: Visam atingir objetivos específicos, que podem ser predefinidos ou aprendidos por meio da interação com o ambiente.
**Em termos de categorias, os agentes de IA podem atualmente ser divididos em agentes autônomos (Agentes Autônomos) e agentes generativos (Agentes Geradores). **
Agentes autônomos como o Auto-GPT podem executar tarefas automaticamente e alcançar os resultados esperados com base nas necessidades das pessoas por meio da linguagem natural. Neste modelo de cooperação, o agente autônomo atende principalmente aos humanos e é mais uma ferramenta eficiente.
Agentes geradores, como a cidade do Westworld criada em conjunto por pesquisadores de Stanford e Google ou os robôs humanóides do "Westworld", vivem no mesmo ambiente, têm memórias e objetivos próprios, e não apenas interagem com os humanos, mas também interagem com cada um. outro. Outras interações do robô.
Em relação aos agentes de IA, o documento de revisão de agentes baseados em LLM de 86 páginas lançado recentemente pela Equipe de Processamento de Linguagem Natural da Universidade Fudan (FudanNLP) resume de forma abrangente o status atual dos agentes inteligentes com base em modelos de linguagem em larga escala, incluindo: o histórico, composição, e aplicação do cenário de agentes baseados em LLM e da muito discutida sociedade de agências.
Dito isto, muitos amigos podem ainda não ter uma ideia intuitiva sobre os agentes de IA. Não se preocupe, a seguir utilizaremos um caso comparativo para aprofundar seu entendimento.
Agentes inteligentes de IA penetram em vários campos
AiAgent.app é um aplicativo web que permite aos usuários criar agentes de IA personalizados para executar tarefas específicas e atingir objetivos.
Abaixo, o Canal Wang Jiwei analisará as vantagens dos agentes de IA por meio da experiência comparativa do uso de agentes de IA e do uso direto do LLM.
Por exemplo, se você quiser saber as novidades e tendências da indústria de IA no mês passado, entre em Claude: um resumo das últimas notícias e tendências da indústria de IA no mês passado.
O resultado obtido é o mostrado abaixo:
Como você pode ver, Claude listou apenas alguns resumos de notícias relacionadas à IA.
Insira este parágrafo em AiAgent.app, ele primeiro dividirá suas necessidades em dez tarefas, depois interagirá com o usuário por meio de prompts para concluir cada tarefa e gerará os resultados de cada tarefa. Obviamente, o conteúdo sobre a indústria recente de IA obtido em AiAgent.app é mais abrangente do que aquele obtido usando diretamente outros LLMs.
É possível obter esse conteúdo diretamente em modelos grandes? Teoricamente, pode ser preenchido inserindo mais, mas precisa ser inserido pelo menos dez vezes, e a precisão da entrada não pode ser garantida, e às vezes você nem sabe quais informações deseja obter.
No AiAgent.app, você só precisa inserir uma frase, e ele analisará suas possíveis necessidades e listará objetivos de conteúdo relativamente abrangentes, orientando você a realizar o que deseja, e a eficiência aumentará várias vezes.
Comparando os dois, fica claro que o AI Agent é superior em termos de riqueza e eficiência de aquisição de conteúdo. Este tipo de agente de conteúdo de informação é de grande valor para profissionais de mídia, analistas da indústria e outras profissões, e pode reduzir significativamente o tempo de obtenção de dados de pesquisa.
Existem agora alguns desses agentes direcionados a grupos de usuários e cenários de aplicação mais precisos.Por exemplo, o GPT Researcher lançado pela Universidade de Columbia é um agente para pesquisadores baseado no ChatGPT, que pode criar vários relatórios de pesquisa para os usuários promoverem a pesquisa.
Este caso trata apenas de aquisição de conteúdo, na verdade surgiram agentes para múltiplos cenários de aplicação, que são suficientes para mobilizar mais aplicações de software e até dispositivos de hardware para realizar diversas tarefas.
Por exemplo, algumas pessoas usaram o AutoGPT para pedir refeições, reservar passagens, pegar táxis e fazer compras; os 25 agentes de IA na cidade de Westworld, em Stanford, estão andando, namorando, conversando, tomando café e compartilhando as notícias do dia todos os dias; o Google Deepmind tem lançou o uso de agentes robóticos para que braços robóticos executem automaticamente várias tarefas; a Amazon também lançou Amazon Bedrock Agents para decompor automaticamente tarefas de desenvolvimento de aplicativos corporativos de IA; o IBM Watson Health tem ajudado médicos a diagnosticar, tratar e monitorar pacientes em muitos hospitais.
Embora o Ai Agent não seja popular há muito tempo, ele foi apoiado por muitas empresas em muitos campos assim que apareceu. As capacidades multimodelos de grandes modelos de linguagem, juntamente com o maior poder computacional de hoje, permitiram que os Agentes, que foram propostos há muitos anos, ganhassem valor rapidamente e fossem implementados em mais campos com taxas de superpenetração.
Com o surgimento de Agentes de IA de código aberto, como o MetaGPT, mais fornecedores de tecnologia e equipes empreendedoras introduziram Agentes, e mais organizações reconheceram e aceitaram Agentes. Ele inevitavelmente se tornará rapidamente o principal modelo para a implementação de LLM em vários campos, ajudando milhares de indústrias para mudar seus negócios.Boa aplicação LLM.
Inventário de 60 agentes de IA em todo o mundo
AiAgent.app mencionado no caso acima é um dos produtos representativos do AI Agent que vem ganhando impulso nos últimos meses. Vários agentes nacionais e estrangeiros, incluindo este agente de IA, podem ser vistos na lista de inventário do projeto abaixo.
Para permitir que todos entendam melhor os Agentes de IA que foram lançados até agora, o Canal Wang Jiwei (id: jiwei1122) divide esses Agentes de IA em relatórios de mídia, lançados no mercado interno, baseados na indústria, outros no exterior e projetos do GitHub. ser gradualmente recompensado no futuro. A biblioteca do projeto classifica esses Agentes em diferentes categorias.
Os agentes de IA revisados neste artigo incluem estruturas e ferramentas de agentes de IA e produtos AGENT baseados em algumas estruturas de código aberto.Ao mesmo tempo, a maioria dos projetos e produtos são agentes autônomos.
Como alguns fabricantes são relativamente discretos e não divulgam para o mundo exterior, os Agentes de IA listados neste artigo não estão completos, por isso também é chamada de lista incompleta de AGENTES de IA. Mais fabricantes e empreendedores podem entrar em contato com o canal de Wang Jiwei depois de ler este artigo, e todos nós podemos contribuir para a prosperidade e o desenvolvimento do ecossistema AI AGENT.
Agente AI relatado pela mídia
1、Auto-GPT
Auto GPT é um projeto de código aberto gratuito no Github que combina as tecnologias GPT-4 e GPT-3.5 para criar projetos completos por meio de APIs.
Diferente do ChatGPT, os usuários não precisam fazer perguntas constantemente à IA para obter as respostas correspondentes. No AutoGPT, eles só precisam fornecer um nome de IA, uma descrição e cinco objetivos, e então o AutoGPT pode concluir o projeto sozinho . Ele pode ler e gravar arquivos, navegar na web, revisar os resultados de seus próprios prompts e combiná-los com o histórico de prompts.
O Auto-GPT é um dos primeiros exemplos de GPT-4 operando de forma totalmente autônoma, ampliando os limites do que a inteligência artificial pode fazer.
2、AgenteGPT
AgentGPT permite configurar e implantar agentes de IA autônomos. Basta nomear sua IA personalizada e dizer a ela para iniciar qualquer objetivo imaginável, e ela tentará alcançá-la pensando em uma tarefa a ser realizada, executando a tarefa e aprendendo com os resultados.
3、Bebê AGI
Este é um sistema de gerenciamento de tarefas baseado em IA. O sistema usa OpenAI e API Pinecone para criar, priorizar e executar tarefas. Crie tarefas analisando os resultados de tarefas anteriores e metas predefinidas e use o processamento de linguagem natural (PNL) e o Chroma da OpenAI para armazenar e recuperar resultados de tarefas no contexto.
O apelo do Baby AGI reside na sua capacidade de resolver tarefas de forma autônoma e manter metas predefinidas com base nos resultados de tarefas anteriores, bem como priorizar tarefas de forma eficaz.
4、Jarvis （AbraçosGPT）
Um sistema de colaboração exclusivo desenvolvido pela Microsoft que pode usar vários modelos de IA para concluir uma determinada tarefa, com ChatGPT atuando como controlador de tarefa. O projeto, conhecido como JARVIS no GitHub, já está disponível para teste no Huggingface (daí HuggingGPT), um agente que funciona extremamente bem com texto, imagens, áudio e até vídeo.
A forma como funciona é semelhante à forma como o OpenAI demonstra os recursos multimodais do GPT 4 por meio de texto e imagens, mas o JARVIS vai um passo além e integra vários LLMs de código aberto para imagens, vídeos, áudio, etc., e também pode se conectar a Internet e acessar arquivos. Por exemplo, você pode inserir um URL de um site e fazer perguntas sobre ele.
5、Aiagent.app
Ai Agent é um aplicativo web que permite aos usuários criar agentes de IA personalizados para executar tarefas específicas e atingir objetivos. Os agentes de IA trabalham dividindo as metas em tarefas menores e concluindo-as uma por uma. Os benefícios incluem a capacidade de executar vários agentes de IA simultaneamente e democratizar o acesso à tecnologia de ponta.
O AI Agent também possui recursos como blocos de código embutidos com destaque de sintaxe e colaboração perfeita com plataformas de terceiros. A ferramenta é de uso gratuito e fornece uma maneira simplificada de construir agentes de IA sem exigir mais conhecimento técnico.
6、CamelAGI
Camel AGI é uma ferramenta de IA generativa que permite aos usuários resolver determinadas tarefas através da representação de agentes autônomos de IA. É claro que os usuários precisam habilitar o Java para usar esta ferramenta. Camel AGI permite que os usuários concluam tarefas usando agentes de IA e oferece a opção de fazer login no Google ou marcar a ferramenta com estrela no Github.
7. Simulação "Westworld" Cidade Westworld
Para este projeto, pesquisadores da Universidade de Stanford e do Google criaram um ambiente sandbox interativo contendo 25 agentes generativos de IA que podem simular o comportamento humano. Eles passearam no parque, tomaram café em cafeterias e compartilharam novidades com os colegas, demonstrando um comportamento social surpreendentemente bom.
Por exemplo, partindo de um conceito especificado pelo usuário de que um agente deseja realizar uma festa de Dia dos Namorados, o agente distribui automaticamente convites para festas nos próximos dois dias, faz novos amigos, convida uns aos outros para irem a encontros e festas e coordena eventos. na hora certa. Hora de aparecer em festas juntos.
8、Engenheiro GPT
GPT-Engineer é uma ferramenta de IA de código aberto que permite aos usuários especificar o que desejam construir e, em seguida, ter uma conversa esclarecedora com a IA para gerar a base de código necessária. A ferramenta foi projetada para fornecer uma experiência de usuário simples e flexível, permitindo aos usuários adaptar e ampliar sua funcionalidade de acordo com suas necessidades.
A ferramenta inclui funções como especificação da identidade do agente de IA, armazenamento do histórico de comunicação com GPT4 e reexecução de logs de mensagens. Contribuições para o projeto são bem-vindas e os interessados podem consultar o roteiro, os projetos e os problemas disponíveis no repositório GitHub. O GPT-Engineer pretende ser uma plataforma aberta para os desenvolvedores explorarem e construírem sua caixa de ferramentas de geração de código.
9、MetaGPT
MetaGPT, lançado pela Meta Corporation, é uma estrutura multiagente que usa entrada de linha única para gerar APIs, histórias de usuários, estruturas de dados, análises competitivas, etc. Essa estrutura pode servir como gerentes de produto, engenheiros de software e arquitetos. A estrutura pode atuar como uma empresa de software inteira, orquestrando SOPs com apenas uma linha de código.
MetaGPT é integrado ao design de processos SOP humanos. Portanto, os agentes baseados em LLM geram documentos e designs diversificados e estruturados de alta qualidade. O MetaGPT foi projetado para facilitar o projeto de soluções para tarefas complexas e fornecer recursos de resolução de problemas quase comparáveis à inteligência humana.
10、Agentes Amazon Bedrock
Os Amazon Bedrock Agents lançados pela Amazon permitem que os desenvolvedores criem rapidamente agentes totalmente gerenciados. Ao executar chamadas de API para sistemas empresariais, os agentes do Amazon Bedrock aceleram o lançamento de aplicações generativas de IA que gerenciam e executam atividades.
Os agentes Amazon Bedrock simplificam a rápida engenharia e orquestração de tarefas de solicitação do usuário. Uma vez configurados, esses agentes podem criar prompts de forma autônoma e aprimorá-los de forma segura com dados específicos da empresa para fornecer respostas em linguagem natural aos usuários. Esses agentes avançados têm a capacidade de inferir as ações necessárias para lidar automaticamente com as solicitações dos usuários.
11、nvidia Voyager
A Voyager, lançada conjuntamente pela NVIDIA, Instituto de Tecnologia da Califórnia e outros, usa GPT-4 para guiar os agentes de aprendizagem do Minecraft através do mundo dos pixels.Deve-se notar que a Voyager depende da geração de código em vez do aprendizado por reforço.
Voyager é o primeiro agente de aprendizagem ao longo da vida a jogar Minecraft. Ao contrário de outros agentes do Minecraft que usam técnicas clássicas de aprendizado por reforço, o Voyager usa o GPT-4 para melhorar continuamente, escrevendo, melhorando e transferindo código armazenado em uma biblioteca de habilidades externa.
Isso resulta em pequenos programas que ajudam na navegação, abrindo portas, minerando recursos, criando picaretas ou lutando contra zumbis. O GPT-4 abre um novo paradigma no qual “treinamento” é a execução de código e “modelos de treinamento” são a base de código de habilidade que a Voyager monta iterativamente.
12、RoboAgente
A equipe conjunta de pesquisa Meta e CMU levou dois anos para desenvolver com sucesso o agente robô universal RoboAgent. O RoboAgent alcançou 12 habilidades complexas diferentes por meio de treinamento com apenas 7.500 trajetórias, incluindo assar, pegar itens, servir chá, limpar a cozinha e outras tarefas, e pode ser generalizado e aplicado em 100 cenários desconhecidos.
O RoboAgent permanece na tarefa, não importa quanta interferência encontre. O objetivo desta pesquisa é estabelecer um paradigma eficiente de aprendizagem de robôs que aborde os desafios do conjunto de dados e da diversidade de cenas. Os pesquisadores propuseram a arquitetura Multi-Task Action Blocking Transformer (MT-ACT) para lidar com conjuntos de dados de robôs multimodais multitarefa por meio de aprimoramento semântico e representação eficiente de políticas.
13、Inflexão AI Pi
O cérebro central do produto pessoal AI Agent Pi lançado pela Inflection AI é o grande modelo Inflection-1 desenvolvido pela empresa, e seu desempenho é comparável ao GPT-3.5. Ao contrário dos chatbots populares de uso geral, o Pi só pode realizar conversas amigáveis, oferecer conselhos concisos ou até mesmo apenas ouvir.
Suas principais características são compaixão, humildade, curiosidade, humor e inovação, além de boa inteligência emocional, podendo proporcionar conhecimento e companheirismo ilimitados de acordo com os interesses e necessidades únicas dos usuários. Desde que a Inflection desenvolveu o Pi, foi determinado que o Pi servirá como inteligência pessoal (Inteligência Pessoal), e não apenas uma ferramenta para auxiliar as pessoas em seu trabalho.
14、HyperWrite
Hyperwrite é uma ferramenta de agente de escrita de IA que ajuda escritores criativos de qualquer nível a escrever com mais rapidez e confiança. Inclui recursos como escrita automática e digitação antecipada para gerar parágrafos originais e ter ideias para superar o bloqueio de escritor.
A ferramenta está disponível como uma extensão gratuita do Chrome e pode ser usada em qualquer site sem interromper o fluxo de trabalho. É usado e confiável por profissionais, estudantes e criadores de todo o mundo para aumentar sua produtividade.
15、Pesquisador GPT
GPT Researcher é um agente autônomo baseado em IA usado para conduzir pesquisas on-line abrangentes em uma variedade de tarefas. Inspirada no AutoGPT e no prompt “Planejar e Resolver”, a ferramenta visa melhorar os problemas de velocidade e determinismo encontrados nos modelos de linguagem atuais, “oferecendo desempenho mais estável e velocidades mais altas trabalhando em agentes paralelos em vez de operar de forma síncrona”.
De acordo com a equipe, os pesquisadores do GPT facilitam a pesquisa gerando questões de pesquisa relevantes, agregando dados de mais de 20 fontes da web e aproveitando o GPT3.5-turbo-16 e o GPT-4 para criar relatórios de pesquisa abrangentes.
Agente de IA lançado na China
Após exploração e experimentação contínuas, produtos domésticos relacionados a agentes de IA também começaram a surgir.Aqui estão cinco produtos.
1. Alibaba Cloud ModelScopeGPT
A comunidade Alibaba Cloud Mota lançou a primeira ferramenta de chamada de modelo em grande escala na China, ModelScopeGPT. Através desta ferramenta, os usuários podem chamar outros modelos de inteligência artificial na comunidade Mota enviando instruções com um clique, realizando assim aplicações grandes e pequenas. Os modelos trabalham juntos para completar tarefas complexas.
ModelScopeGPT é baseado na estrutura de desenvolvimento de agente de IA (agente) de modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto ModelScope-Agent. Esta é uma estrutura de agente geral e personalizável para aplicações práticas. É baseada em modelos de linguagem grande (LLMs) de código aberto como núcleo e inclui módulos como controle de memória e uso de ferramentas.
O LLM de código aberto é principalmente responsável pelo planejamento de tarefas, agendamento e geração de respostas; o módulo de controle de memória inclui principalmente recuperação de conhecimento e gerenciamento (palavra de prompt); o módulo de uso de ferramentas inclui biblioteca de ferramentas, recuperação de ferramentas e personalização de ferramentas.
2. Agente TARS-RPA realmente inteligente
TARS-RPA-Agent, lançado pela Real Intelligence na área de hiperautomação, é um agente hiperautomático baseado no motor de modo duplo "TARS + ISSUT (Intelligent Screen Semantic Understanding)", com um "cérebro" e " olhos, mãos e pés". É um novo produto do modelo RPA que pode desmontar tarefas de forma autônoma, perceber o ambiente atual, executar e fornecer feedback e lembrar experiências históricas.
O TARS-RPA-Agent adota uma estrutura técnica baseada no modelo grande TARS e na compreensão semântica da tela inteligente ISSUT. A estrutura técnica é dividida em duas camadas: a camada inferior é a série TARS de grandes modelos, incluindo modelos básicos gerais e modelos básicos de várias indústrias verticais, e tecnologia de compreensão semântica de tela inteligente; a camada superior é o modelo ultragrande que depende de essas duas tecnologias-chave para completar atualizações e transformações abrangentes: Produtos de automação.
O LLM principal do TARS-RPA-Agent é o grande modelo vertical "TARS" desenvolvido pela Real Intelligence, baseado em uma grande base de modelo geral. O grande modelo TARS tem excelentes funções principais, como geração de texto, compreensão de linguagem, perguntas e respostas de conhecimento, e raciocínio lógico.habilidade.
3. Agente inteligente OmBot ohm
Na Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2023, a Lianhui Technology lançou o OmBot, um agente autônomo (Auto AI Agent) baseado em grandes capacidades de modelo, e lançou o primeiro lote de aplicativos para requisitos típicos de cena.
O agente autônomo de Lianhui contém as quatro capacidades principais de cognição, memória, pensamento e ação. Como agente automático e autônomo, ele funciona em loop na forma mais simples. A cada iteração, eles geram instruções e operações autodirigidas. Portanto, não depende de humanos para guiar comandos e é altamente escalável.
4. Tecnologia Lanma Pergunte ao XBot
A plataforma de agente "Ask XBot" construída pela Lanma Technology é dividida em duas camadas: a primeira camada é a capacitação de especialistas. Os especialistas definem fluxos de trabalho e os ensinam às máquinas por meio de interação de arrastar, soltar, arrastar e dialogar, ajudando assim os funcionários da linha de frente a construir Metodologia para um trabalho mais eficiente; o segundo nível é para os funcionários usarem o Agente. Os funcionários da linha de frente podem se comunicar com o Agente através de linguagem natural e emitir instruções, permitindo que o Agente auxilie na análise de dados, recuperação de informações e outras tarefas.
A empresa planeja construir o Ask Customers que pode ser atendido de forma mais eficiente e inteligente na plataforma.
5、ChatDev
O ChatDev, lançado por uma equipe de pesquisa conjunta da Universidade Tsinghua, da Universidade de Correios e Telecomunicações de Pequim e da Universidade Brown, é um agente gerador. É uma estrutura de desenvolvimento de software ponta a ponta baseada em chat que aproveita grandes modelos de linguagem (LLMs) para facilitar a comunicação e colaboração eficazes entre vários atores (versão "gpt3.5-turbo-16k" do ChatGPT) no processo de desenvolvimento de software .
O principal objetivo do ChatDev é o desenvolvimento de jogos através de chat. Os usuários só precisam propor ideias, e todo o processo, desde o design até o teste, é concluído pela IA, e todo o processo leva apenas sete minutos para ser concluído.
Produtos AI Agent para diferentes áreas
Antes do surgimento do LLM, algumas empresas já estudavam a combinação de IA tradicional e Agente. Portanto, a implementação do AI Agentmt em diversas áreas é muito mais rápida do que todos esperavam.
Abaixo estão aplicações representativas de agentes em vários campos da indústria.
Na área médica, os Agentes podem ajudar a diagnosticar, tratar e monitorar pacientes. IBM Watson Health é um agente de IA que analisa dados médicos para identificar possíveis problemas de saúde e recomendar opções de tratamento.
Na área financeira, os Agentes podem analisar dados financeiros, detectar fraudes e fazer recomendações de investimentos. Charles Schwab usa um agente de inteligência artificial chamado Portfólio Inteligente para criar e gerenciar carteiras de investimentos com base nas metas de investimento dos clientes.
Em cenários de negócios de varejo, os Agentes podem fornecer recomendações personalizadas, melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos e aprimorar a experiência do cliente. A Alexa da Amazon é um agente de IA que pode recomendar produtos, fazer pedidos e rastrear remessas.
Na fabricação, o Agent pode otimizar processos de produção, prever necessidades de manutenção e melhorar a qualidade do produto. A General Electric usa um agente de IA chamado Predix para monitorar máquinas em tempo real para prever e prevenir falhas de equipamentos.
Na área de transporte, Agentes de IA autônomos podem auxiliar no planejamento de rotas, gerenciamento de tráfego e segurança de veículos. O Autopilot da Tesla ajuda veículos autônomos e ajuda os motoristas a estacionar, mudar de faixa e dirigir com segurança.
No setor educacional, a Agnet pode fornecer uma experiência de aprendizagem personalizada, automatizar tarefas administrativas e analisar o desempenho dos alunos. A agente de IA da Pearson Aida pode fornecer feedback aos alunos e sugerir caminhos de aprendizagem personalizados.
Na agricultura, os agentes de IA podem optimizar a produção agrícola, monitorizar a qualidade do solo e prever padrões climáticos. A John Deere está usando um agente de IA chamado See&Spray para detectar e localizar ervas daninhas sem afetar as plantações.
Outros produtos AGENT foram lançados no exterior
1、Cognosys
Cognosys é um agente de IA baseado na web projetado para revolucionar a produtividade e simplificar tarefas complexas, usando a mais avançada tecnologia de IA para melhorar sua vida diária.
2、Faça qualquer coisa
Gerencie facilmente suas tarefas com uma máquina "faça tudo", onde o agente pessoal de IA do usuário priorizará e concluirá suas tarefas para você
3、alphakit
Uma plataforma intuitiva para criar e gerenciar equipes de agentes autônomos de IA orientados por objetivos, tudo a partir do seu telefone. Crie e gerencie equipes de agentes de IA autoGPT. Basta definir seus objetivos e o Alphakit cuida do resto.
4、GPTConsole
GPTConsole é uma interface de linha de comando (CLI) revolucionária projetada para oferecer aos desenvolvedores as vantagens da inteligência artificial. Ele vai além da funcionalidade tradicional do terminal para permitir que os usuários executem tarefas complexas usando prompts.
5、Acabamentos
Converta sua base de conhecimento em bate-papo de IA em 2 minutos, fornecendo um link para a base de conhecimento. Fini oferece aos usuários um agente de IA incansável, pronto para responder às perguntas dos clientes imediatamente, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
6、Feitiço
Spell é um agente autônomo de IA baseado em GPT4 que pode ser aplicado ao trabalho diário eficiente. Spell também possui recursos muito necessários para ajudá-lo a trabalhar de maneira mais inteligente e aprender a aproveitar o poder da IA generativa para gerar um ou mais agentes autônomos inovadores que trabalharão para resolver seus problemas.
7、Aomni
Aomni é um agente de IA de recuperação de informações que pode encontrar, extrair e processar qualquer dado na Internet para você, aprimorando seu trabalho de pesquisa. Aomni pode usar uma variedade de ferramentas para planejar suas consultas de forma inteligente e obter resultados finais, incluindo um navegador completo que permite acessar qualquer informação na Internet sem a necessidade de uma API.
O planejador de consultas do Aomni é baseado na atual arquitetura AutoGPT de última geração, planejando e atualizando de forma inteligente cada solicitação para garantir a exatidão e a diversidade da fonte.
8、Fine-Tuner.ai
Com o Fine-Tuner.ai, os usuários podem criar agentes de IA complexos e personalizados, sem habilidades técnicas ou codificação, apenas inserindo seus dados e ideias. Mais de uma dúzia de agentes profissionais de IA podem criar perguntas e respostas precisas, pesquisa de documentos, automação de processos, etc. para usuários por meio de dados carregados em tempo real, como PDF, CV, PPT e URL.
9、SuperAGI
Uma estrutura de IA autônoma de código aberto que permite desenvolver e implantar agentes autônomos úteis de maneira rápida e confiável, além de uma infraestrutura para criar, gerenciar e executar agentes autônomos.
10、Amarelo.ai
Yellow.ai é a plataforma líder de IA conversacional de nível empresarial que capacita agentes dinâmicos de IA na empresa, projetada para fornecer interações humanas por meio de sua plataforma sem código/low-code para aumentar a satisfação do cliente e aumentar o envolvimento dos funcionários.
11、ModoDeus
Permite que os usuários executem o AutoGPT no navegador. Godmode permite que os usuários implantem vários agentes de IA ao mesmo tempo para concluir tarefas usando IA, e os usuários também podem usar suas próprias chaves de API OpenAI.
12、E42
E42 é uma plataforma de automação de processos cognitivos que permite às empresas criar agentes cognitivos multifuncionais para automatizar vários processos entre funções. A plataforma sem código e orientada para a cognição integra-se perfeitamente com a tecnologia e os processos existentes dos usuários para desbloquear o maior valor em todos os departamentos. Os usuários podem usar o E42 para criar seus próprios agentes de IA, como analistas e recrutadores de IA em setores verticais.
13、Agradecido
Os agentes de IA da Thankful são treinados e adaptados para trabalhar em seu suporte técnico existente, resolvendo facilmente grandes volumes de consultas de clientes por e-mail, chat, SMS e canais no aplicativo. Com a capacidade de compreender, conectar, resolver, personalizar e informar, os agentes da ThankfulAI oferecem experiências de serviço semelhantes às humanas, com velocidade semelhante à de uma máquina e experiência inerentemente escalonável.
14、Ativar
Use os agentes virtuais de IA do Aktify para clonar sua equipe de vendas sem aumentar o número de funcionários. O Aktify lidará com um número ilimitado de leads que não respondem em grande escala) e trará consistentemente clientes prontos para falar na porta de sua equipe de vendas, é mais do que apenas um chatbot de SMS.
15、TeamSmart AI
Aumente sua produtividade com acesso com um clique ao TeamSmart AI. Agregue conteúdo, gere código, crie tweets e muito mais diretamente no seu navegador. O ChatGPT abre instantaneamente com um clique no ícone ou atalho de teclado, fornecendo acesso instantâneo a uma biblioteca de dicas de qualidade sem fazer login.
16、BrainstormGPT
BrainstormGPT integra vários agentes, LLM e pesquisa automática para simplificar a conversão de relatórios de tópicos em reuniões. Tópicos personalizados, funções definidas pelo usuário, discussões autônomas por agentes e relatórios gerados em 20 minutos equivalem aproximadamente a 300 pesquisas, 10 horas de discussões e 100.000 análises de texto.
17、AgentRunner.Ai
AgentRunner.ai é uma ferramenta autônoma de criação de agentes de IA que aproveita o poder do GPT-4 para criar e treinar agentes totalmente autônomos. Permite que os usuários definam metas para seus agentes e deixem que eles decidam como atingir essas metas sem nenhum conhecimento técnico ou habilidade de programação.
A ferramenta oferece recursos como criação de agentes autônomos com personalidades únicas, execução de tarefas ou aprendizado de novas habilidades do agente, decisão do que o agente pode fazer e integração com contas OpenAI ou Google Cloud.
18、Fique
Gista ajuda as empresas a interagir com os visitantes do site e convertê-los em leads 24 horas por dia, 7 dias por semana, e seus principais recursos incluem a construção de agentes de conversão de IA e agentes de vendas de IA. Usando o Gista, as empresas podem facilmente converter visitantes do site em leads e criar listas de e-mail.
19、Agente4
Um dos principais recursos do Agent4 é a capacidade de criar agentes virtuais com tecnologia de IA que podem responder perguntas, ajudar a agendar reuniões, ouvir mensagens de voz e fornecer resumos.
Você pode criar facilmente interações personalizadas para agentes, permitindo que eles respondam a perguntas e realizem uma variedade de tarefas na voz da sua marca. Você também pode escolher como os agentes respondem às chamadas em tempo real e decidir se e quando precisa falar com alguém.
20、Cometcore AI
Cometcore AI é uma plataforma inovadora que fornece um conjunto versátil de ferramentas baseadas em IA para melhorar a produtividade e a comunicação. Com Cometcore você pode criar, codificar e automatizar agentes fofos.
21、assistente pessoal
Um agente de IA projetado para lidar com tudo, desde a reserva de voos até a realização de pesquisas aprofundadas e tudo mais.
Projeto AI Agent no Github
1、OpenAGI
OpenAGI é uma plataforma de pesquisa AGI de código aberto projetada especificamente para entregar tarefas complexas de várias etapas, acompanhadas por conjuntos de dados específicos de tarefas, métricas de avaliação e uma variedade de modelos escalonáveis. OpenAGI formula tarefas complexas como consultas em linguagem natural como entrada para LLM. O LLM então seleciona, sintetiza e executa os modelos fornecidos pelo OpenAGI para resolver a tarefa.
O projeto também propôs um mecanismo de aprendizagem por reforço de feedback de tarefas (RLTF), que usa resultados de resolução de tarefas como feedback para melhorar as capacidades de resolução de tarefas do LLM. O LLM é responsável por sintetizar vários modelos externos para resolver tarefas complexas, enquanto o RLTF fornece feedback para melhorar suas capacidades de resolução de tarefas, fornecendo um ciclo de feedback para o autoaperfeiçoamento da IA. O paradigma do LLM operando vários modelos especialistas para resolver tarefas complexas é uma abordagem promissora para AGI.
2、Agente-LLM
Agent-LLM é uma plataforma de automação de IA projetada para potencializar o gerenciamento eficiente de instruções de IA em vários provedores.
O agente está equipado com memória adaptativa e esta solução versátil oferece um poderoso sistema de plug-in que suporta uma variedade de comandos, incluindo navegação na web. Com suporte crescente para vários provedores e modelos de IA, o Agent-LLM continua a evoluir para aprimorar uma variedade de aplicações.
3、AutoGPT-Next-Web
Este agente pode implantar a interface da Web AutoGPT-Next-Web bem projetada no Vercel com um clique e implantar seu aplicativo da web AutoGPT-Next-Web privado gratuitamente com um clique. Baseado no AutoGPT-Next-Web, os usuários podem usar o Vercel para implantar gratuitamente com um clique e construir um site pessoal do AutoGPT em 1 minuto.
4、MiniGPT-4
Este agente pode usar modelos avançados de linguagem grande para aprimorar a compreensão da linguagem visual.
5、Mini-AGI
Mini-AGI é o menor agente autônomo de uso geral baseado em GPT3.5/4. Ele combina prompts poderosos, um conjunto mínimo de ferramentas e memória de curto prazo (encadeamento de pensamentos), com aumento de dados por meio de armazenamento vetorial a ser adicionado em breve, para analisar preços de ações, realizar testes de segurança cibernética, criar arte e pedir pizza.
6、Adolescentes-AGI
Inspirado em vários projetos relacionados ao Auto-GPT (principalmente BabyAGI) e no artigo "Generative Agents: Interactive Simulation of Human Behavior", este projeto Python usa OpenAI e Pinecone para fornecer memória para um agente de IA e permitir que ele "pense" antes de agir (saída de texto).
7、FastGPT
FastGPT é um sistema de perguntas e respostas de base de conhecimento baseado no modelo de linguagem grande LLM, fornecendo processamento de dados pronto para uso, chamada de modelo e outros recursos. Ao mesmo tempo, o fluxo de trabalho pode ser orquestrado por meio da visualização de fluxo para realizar cenários complexos de perguntas e respostas.
8、DemoGPT
Com DemoGPT, você pode criar rapidamente uma demonstração usando apenas frases simples.
9、LocalAGI
Execute localmente projetos AGI baseados em LLMDA, ChatGLM e outros modelos.
10. ai-town (categoria de jogo)
A cidade de IA de código aberto da conhecida instituição de investimento a16z é um kit inicial implantável e licenciado pelo MIT para construir e personalizar sua própria versão de uma cidade de IA. Esta é uma cidade virtual onde personagens de IA vivem, conversam e socializam.
11, gptrpg (categoria de jogo)
gptrpg Este repositório contém duas coisas: um ambiente simples semelhante a RPG para um agente de IA habilitado para LLM e um agente de IA simples que se conecta à API OpenAI para existir nesse ambiente.
12. SFighterAI (categoria de jogo)
O projeto é um agente de IA treinado usando aprendizado de reforço profundo para derrotar o chefe final do jogo Street Fighter II: Special Champion Edition. O agente de IA toma decisões com base apenas nos valores de pixel RGB da tela do jogo. No estado de salvamento fornecido, o agente atinge uma taxa de vitória de 100% na primeira rodada do nível final.
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60 agentes de IA que você deve consultar ao iniciar um grande negócio de modelo de linguagem
Fonte: TMTpost Media
Em abril, não muito depois de o Baidu lançar Wen Xin Yi Yan, muitas pessoas ainda lamentavam o quão felizes eram as fotos geradas por Wen Xin Yi Yan. Ainda mais pessoas enlouqueciam com vários treinamentos, como ChatGPT e Midjourney. Fundador e CEO da Meta, Zuckerberg está pensando na oportunidade de apresentar Agentes de IA a bilhões de pessoas em todo o mundo “de uma forma útil e significativa”.
Em maio, quando a OpenAI concluiu uma nova rodada de financiamento de US$ 300 milhões, o fundador Sam Altman disse em particular a alguns desenvolvedores que esperava transformar o ChatGPT em um assistente de trabalho pessoal. Fontes familiarizadas com o assunto revelaram que a OpenAI tem prestado atenção em como usar chatbots para criar agentes de IA autônomos, as funções relacionadas provavelmente serão implantadas no assistente ChatGPT.
Em uma reunião com toda a equipe em junho, Zuckerberg anunciou uma série de tecnologias em vários estágios de desenvolvimento, uma das quais traria Agentes de IA com diferentes personalidades e habilidades para fornecer assistência ou entretenimento aos usuários.
Ainda em julho, a Meta lançou o projeto AI Agent MetaGPT, que é um framework de agente automático focado no desenvolvimento de software baseado em GPT-4.
Na China, embora o AutoGPT tenha se tornado popular em países estrangeiros já em abril, devido à falta de compreensão da maioria das pessoas sobre o agente de IA por trás dele, a resposta inicial não foi muito entusiasmada.
Foi só com a postagem no blog sobre AI Agent de Lilian Weng, chefe de pesquisa de inteligência artificial aplicada da OpenAI, no início de julho que o círculo de IA explodiu, que a mídia, os círculos acadêmicos e de pesquisa e os campos de investimento realmente começaram a discutir Agente AI com entusiasmo.
Como resultado, o país realmente iniciou um aumento na exploração e pesquisa de Agentes de IA, e alguns fabricantes começaram a reconstruir a arquitetura de produtos e modelos de negócios baseados no modelo de Agente de IA.
À medida que os princípios, modelos e métodos de construção do Agente de IA se tornam cada vez mais claros, muitos empreendedores que estão presos à tecnologia, aos modelos, à ecologia e até às políticas estão vendo um futuro brilhante.
O AI Agent não apenas permite que todos vejam a direção do modelo de linguagem grande (LLM, Large Language Model), mas também permite que mais empreendedores despertem ainda mais a esperança do empreendedorismo LLM e também permite que a maioria das empresas veja a tendência futura de eficiência aplicação do LLM.
Em relação ao empreendedorismo de Agentes de IA, o cofundador da OpenAI, Andrej Karpathy, acredita que pessoas comuns, empreendedores e geeks têm mais vantagens do que a OpenAI na construção de Agentes, e todos estão em um estado de concorrência igual.
Do lado das grandes empresas, diante da possibilidade de grandes empresas de tecnologia e startups aproveitarem a oportunidade do Agente, Bill Gates também disse que ficaria desapontado se a Microsoft não interviesse.
Com a forte promoção dos gigantes da tecnologia, a rápida aceitação dos empreendedores e a introdução ativa de grandes empresas, o AI Agent tornou-se completamente popular. E ao contrário da situação anterior em que faltava implementação do LLM, desta vez o AI Agent não é mais apenas uma ideia no papel. Muitas empresas já lançaram projetos de Agent e produtos relacionados.
Especialistas da indústria revelaram que pelo menos mais de 100 projetos estão trabalhando na comercialização de agentes de IA e quase 100 mil desenvolvedores estão construindo agentes autônomos. Entre esses Agentes de IA, existem projetos de Agentes estrangeiros baseados principalmente em GPT e estrutura de Agente de código aberto, bem como produtos de Agentes nacionais baseados em grandes modelos nacionais (grandes modelos em campos de autopesquisa) + arquitetura de código aberto.
Dito tudo isso, quais empresas lançaram produtos Agent? Qual é a forma atual dos produtos AI Agent? Este artigo conta 60 agentes de IA em todo o mundo para dar a todos uma melhor compreensão dos agentes de IA.
**PS: **Como há muitos projetos de Agentes revisados neste artigo, o número de palavras atingiu mais de 1W. É recomendável que você os colete primeiro e depois leia.
Comece com o Agente de IA
Embora o LLM tenha inteligência suficiente, se você quiser dar respostas precisas, ele precisa ser inserido com precisão suficiente. Se um mestre e uma pessoa comum usarem o mesmo modelo grande para fazer perguntas, as respostas que obterão serão muito diferentes: o primeiro pode usar uma variedade de técnicas para obter os resultados desejados, enquanto o último só pode olhar para o LLM e suspirar.
Se você quiser usar bem o LLM, primeiro deve aprender a usá-lo.Essa demanda gerou um grande mercado de treinamento. O projeto rápido, ao mesmo tempo que aumenta a dificuldade de utilização do LLM, também reduz a experiência do usuário. O LLM, que deveria ter demonstrado plenamente as vantagens da linguagem natural, tornou-se menos amigável para os usuários comuns devido à sua complexidade.
Desta forma, o projeto imediato tornou-se uma grande montanha entre as pessoas comuns e os grandes modelos.
Como resolver melhor este problema? A resposta é Agente AI (chamado agente AI na China).
AI Agent é uma entidade inteligente que pode perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações. Diferente da IA tradicional, o AI Agent tem a capacidade de completar gradualmente um determinado objetivo, pensando de forma independente e chamando ferramentas.
Após a chegada do LLM, o AI Agent foi definido como um agente conduzido pelo LLM para realizar o processamento automatizado de problemas gerais.
Sabemos que o LLM é principalmente bom no processamento e geração de texto. Eles podem responder perguntas, escrever artigos, gerar conteúdo criativo, ajudar na programação e muito mais. Mas o LLM ainda é uma ferramenta passiva que só produz resultados quando você fornece informações.
Os Agentes de IA fornecem uma gama mais ampla de recursos, especialmente em termos de interação com o ambiente, tomada de decisões proativa e execução de diversas tarefas. Pode-se dizer que o AI Agent é a chave para realmente liberar o potencial do LLM e pode fornecer capacidades de ação poderosas para o núcleo do LLM.
A principal diferença entre o Agente de IA e os grandes modelos é que a interação entre os grandes modelos e os humanos é baseada na implementação. Se o usuário for claro e inequívoco afetará o efeito da resposta do modelo grande.Não existe uma resposta precisa e eficaz, nem mesmo o ChatGPT mais capaz.
O Agente de IA só precisa ter uma meta para trabalhar e pode pensar de forma independente e agir de acordo com a meta. Ele dividirá cada etapa do planejamento em detalhes de acordo com a tarefa dada e contará com o feedback do mundo exterior e pensamento independente para criar para si mesmo para atingir o objetivo.
Por exemplo, se você pedir ao ChatGPT para comprar uma xícara de café, o feedback dado pelo ChatGPT será geralmente semelhante a “Você não pode comprar café, é apenas um assistente de IA de texto”.
Mas você precisa informar à ferramenta AI Agent baseada no ChatGPT para comprar uma xícara de café. Primeiro, ela detalhará como comprar uma xícara de café para você e planejará várias etapas, como fazer um pedido e pagar em seu nome. por meio de um APP e, em seguida, siga estas etapas para ligar para o APP para selecionar a entrega. Em seguida, ligue para o programa de pagamento para fazer um pedido e pagar. O processo não exige que humanos especifiquem cada etapa da operação.
Embora as ferramentas e os agentes de IA sejam programas de software projetados para automatizar tarefas, características-chave específicas distinguem os agentes de IA de softwares de IA mais complexos.
Quando uma ferramenta de IA possui as seguintes características, pode ser considerada um Agente de IA:
**Autonomia: **Os agentes virtuais de IA são capazes de executar tarefas de forma independente, sem intervenção ou entrada humana.
**Percepção: **As funções do agente percebem e interpretam seu ambiente por meio de vários sensores (como câmeras ou microfones).
**Reatividade: **Os agentes de IA podem avaliar o ambiente e responder de acordo para atingir seus objetivos.
**Raciocínio e tomada de decisões: **Os agentes de IA são ferramentas inteligentes que podem analisar dados e tomar decisões para atingir metas. Eles usam técnicas de raciocínio e algoritmos para processar informações e tomar as medidas apropriadas.
Aprendizagem: eles podem aprender e melhorar seu desempenho por meio de elementos e técnicas de aprendizagem automática, profunda e por reforço.
**Comunicação: **Os agentes de IA podem se comunicar com outros agentes ou humanos usando diferentes métodos, como compreender e responder à linguagem natural, reconhecer fala e trocar mensagens por meio de texto.
Orientado para objetivos: Visam atingir objetivos específicos, que podem ser predefinidos ou aprendidos por meio da interação com o ambiente.
**Em termos de categorias, os agentes de IA podem atualmente ser divididos em agentes autônomos (Agentes Autônomos) e agentes generativos (Agentes Geradores). **
Agentes autônomos como o Auto-GPT podem executar tarefas automaticamente e alcançar os resultados esperados com base nas necessidades das pessoas por meio da linguagem natural. Neste modelo de cooperação, o agente autônomo atende principalmente aos humanos e é mais uma ferramenta eficiente.
Agentes geradores, como a cidade do Westworld criada em conjunto por pesquisadores de Stanford e Google ou os robôs humanóides do "Westworld", vivem no mesmo ambiente, têm memórias e objetivos próprios, e não apenas interagem com os humanos, mas também interagem com cada um. outro. Outras interações do robô.
Em relação aos agentes de IA, o documento de revisão de agentes baseados em LLM de 86 páginas lançado recentemente pela Equipe de Processamento de Linguagem Natural da Universidade Fudan (FudanNLP) resume de forma abrangente o status atual dos agentes inteligentes com base em modelos de linguagem em larga escala, incluindo: o histórico, composição, e aplicação do cenário de agentes baseados em LLM e da muito discutida sociedade de agências.
Dito isto, muitos amigos podem ainda não ter uma ideia intuitiva sobre os agentes de IA. Não se preocupe, a seguir utilizaremos um caso comparativo para aprofundar seu entendimento.
Agentes inteligentes de IA penetram em vários campos
AiAgent.app é um aplicativo web que permite aos usuários criar agentes de IA personalizados para executar tarefas específicas e atingir objetivos.
Abaixo, o Canal Wang Jiwei analisará as vantagens dos agentes de IA por meio da experiência comparativa do uso de agentes de IA e do uso direto do LLM.
Por exemplo, se você quiser saber as novidades e tendências da indústria de IA no mês passado, entre em Claude: um resumo das últimas notícias e tendências da indústria de IA no mês passado.
O resultado obtido é o mostrado abaixo:
Como você pode ver, Claude listou apenas alguns resumos de notícias relacionadas à IA.
Insira este parágrafo em AiAgent.app, ele primeiro dividirá suas necessidades em dez tarefas, depois interagirá com o usuário por meio de prompts para concluir cada tarefa e gerará os resultados de cada tarefa. Obviamente, o conteúdo sobre a indústria recente de IA obtido em AiAgent.app é mais abrangente do que aquele obtido usando diretamente outros LLMs.
É possível obter esse conteúdo diretamente em modelos grandes? Teoricamente, pode ser preenchido inserindo mais, mas precisa ser inserido pelo menos dez vezes, e a precisão da entrada não pode ser garantida, e às vezes você nem sabe quais informações deseja obter.
No AiAgent.app, você só precisa inserir uma frase, e ele analisará suas possíveis necessidades e listará objetivos de conteúdo relativamente abrangentes, orientando você a realizar o que deseja, e a eficiência aumentará várias vezes.
Comparando os dois, fica claro que o AI Agent é superior em termos de riqueza e eficiência de aquisição de conteúdo. Este tipo de agente de conteúdo de informação é de grande valor para profissionais de mídia, analistas da indústria e outras profissões, e pode reduzir significativamente o tempo de obtenção de dados de pesquisa.
Existem agora alguns desses agentes direcionados a grupos de usuários e cenários de aplicação mais precisos.Por exemplo, o GPT Researcher lançado pela Universidade de Columbia é um agente para pesquisadores baseado no ChatGPT, que pode criar vários relatórios de pesquisa para os usuários promoverem a pesquisa.
Este caso trata apenas de aquisição de conteúdo, na verdade surgiram agentes para múltiplos cenários de aplicação, que são suficientes para mobilizar mais aplicações de software e até dispositivos de hardware para realizar diversas tarefas.
Por exemplo, algumas pessoas usaram o AutoGPT para pedir refeições, reservar passagens, pegar táxis e fazer compras; os 25 agentes de IA na cidade de Westworld, em Stanford, estão andando, namorando, conversando, tomando café e compartilhando as notícias do dia todos os dias; o Google Deepmind tem lançou o uso de agentes robóticos para que braços robóticos executem automaticamente várias tarefas; a Amazon também lançou Amazon Bedrock Agents para decompor automaticamente tarefas de desenvolvimento de aplicativos corporativos de IA; o IBM Watson Health tem ajudado médicos a diagnosticar, tratar e monitorar pacientes em muitos hospitais.
Embora o Ai Agent não seja popular há muito tempo, ele foi apoiado por muitas empresas em muitos campos assim que apareceu. As capacidades multimodelos de grandes modelos de linguagem, juntamente com o maior poder computacional de hoje, permitiram que os Agentes, que foram propostos há muitos anos, ganhassem valor rapidamente e fossem implementados em mais campos com taxas de superpenetração.
Com o surgimento de Agentes de IA de código aberto, como o MetaGPT, mais fornecedores de tecnologia e equipes empreendedoras introduziram Agentes, e mais organizações reconheceram e aceitaram Agentes. Ele inevitavelmente se tornará rapidamente o principal modelo para a implementação de LLM em vários campos, ajudando milhares de indústrias para mudar seus negócios.Boa aplicação LLM.
Inventário de 60 agentes de IA em todo o mundo
AiAgent.app mencionado no caso acima é um dos produtos representativos do AI Agent que vem ganhando impulso nos últimos meses. Vários agentes nacionais e estrangeiros, incluindo este agente de IA, podem ser vistos na lista de inventário do projeto abaixo.
Para permitir que todos entendam melhor os Agentes de IA que foram lançados até agora, o Canal Wang Jiwei (id: jiwei1122) divide esses Agentes de IA em relatórios de mídia, lançados no mercado interno, baseados na indústria, outros no exterior e projetos do GitHub. ser gradualmente recompensado no futuro. A biblioteca do projeto classifica esses Agentes em diferentes categorias.
Os agentes de IA revisados neste artigo incluem estruturas e ferramentas de agentes de IA e produtos AGENT baseados em algumas estruturas de código aberto.Ao mesmo tempo, a maioria dos projetos e produtos são agentes autônomos.
Como alguns fabricantes são relativamente discretos e não divulgam para o mundo exterior, os Agentes de IA listados neste artigo não estão completos, por isso também é chamada de lista incompleta de AGENTES de IA. Mais fabricantes e empreendedores podem entrar em contato com o canal de Wang Jiwei depois de ler este artigo, e todos nós podemos contribuir para a prosperidade e o desenvolvimento do ecossistema AI AGENT.
Agente AI relatado pela mídia
1、Auto-GPT
Auto GPT é um projeto de código aberto gratuito no Github que combina as tecnologias GPT-4 e GPT-3.5 para criar projetos completos por meio de APIs.
Diferente do ChatGPT, os usuários não precisam fazer perguntas constantemente à IA para obter as respostas correspondentes. No AutoGPT, eles só precisam fornecer um nome de IA, uma descrição e cinco objetivos, e então o AutoGPT pode concluir o projeto sozinho . Ele pode ler e gravar arquivos, navegar na web, revisar os resultados de seus próprios prompts e combiná-los com o histórico de prompts.
O Auto-GPT é um dos primeiros exemplos de GPT-4 operando de forma totalmente autônoma, ampliando os limites do que a inteligência artificial pode fazer.
2、AgenteGPT
AgentGPT permite configurar e implantar agentes de IA autônomos. Basta nomear sua IA personalizada e dizer a ela para iniciar qualquer objetivo imaginável, e ela tentará alcançá-la pensando em uma tarefa a ser realizada, executando a tarefa e aprendendo com os resultados.
3、Bebê AGI
Este é um sistema de gerenciamento de tarefas baseado em IA. O sistema usa OpenAI e API Pinecone para criar, priorizar e executar tarefas. Crie tarefas analisando os resultados de tarefas anteriores e metas predefinidas e use o processamento de linguagem natural (PNL) e o Chroma da OpenAI para armazenar e recuperar resultados de tarefas no contexto.
O apelo do Baby AGI reside na sua capacidade de resolver tarefas de forma autônoma e manter metas predefinidas com base nos resultados de tarefas anteriores, bem como priorizar tarefas de forma eficaz.
4、Jarvis （AbraçosGPT）
Um sistema de colaboração exclusivo desenvolvido pela Microsoft que pode usar vários modelos de IA para concluir uma determinada tarefa, com ChatGPT atuando como controlador de tarefa. O projeto, conhecido como JARVIS no GitHub, já está disponível para teste no Huggingface (daí HuggingGPT), um agente que funciona extremamente bem com texto, imagens, áudio e até vídeo.
A forma como funciona é semelhante à forma como o OpenAI demonstra os recursos multimodais do GPT 4 por meio de texto e imagens, mas o JARVIS vai um passo além e integra vários LLMs de código aberto para imagens, vídeos, áudio, etc., e também pode se conectar a Internet e acessar arquivos. Por exemplo, você pode inserir um URL de um site e fazer perguntas sobre ele.
5、Aiagent.app
Ai Agent é um aplicativo web que permite aos usuários criar agentes de IA personalizados para executar tarefas específicas e atingir objetivos. Os agentes de IA trabalham dividindo as metas em tarefas menores e concluindo-as uma por uma. Os benefícios incluem a capacidade de executar vários agentes de IA simultaneamente e democratizar o acesso à tecnologia de ponta.
O AI Agent também possui recursos como blocos de código embutidos com destaque de sintaxe e colaboração perfeita com plataformas de terceiros. A ferramenta é de uso gratuito e fornece uma maneira simplificada de construir agentes de IA sem exigir mais conhecimento técnico.
6、CamelAGI
Camel AGI é uma ferramenta de IA generativa que permite aos usuários resolver determinadas tarefas através da representação de agentes autônomos de IA. É claro que os usuários precisam habilitar o Java para usar esta ferramenta. Camel AGI permite que os usuários concluam tarefas usando agentes de IA e oferece a opção de fazer login no Google ou marcar a ferramenta com estrela no Github.
7. Simulação "Westworld" Cidade Westworld
Para este projeto, pesquisadores da Universidade de Stanford e do Google criaram um ambiente sandbox interativo contendo 25 agentes generativos de IA que podem simular o comportamento humano. Eles passearam no parque, tomaram café em cafeterias e compartilharam novidades com os colegas, demonstrando um comportamento social surpreendentemente bom.
Por exemplo, partindo de um conceito especificado pelo usuário de que um agente deseja realizar uma festa de Dia dos Namorados, o agente distribui automaticamente convites para festas nos próximos dois dias, faz novos amigos, convida uns aos outros para irem a encontros e festas e coordena eventos. na hora certa. Hora de aparecer em festas juntos.
8、Engenheiro GPT
GPT-Engineer é uma ferramenta de IA de código aberto que permite aos usuários especificar o que desejam construir e, em seguida, ter uma conversa esclarecedora com a IA para gerar a base de código necessária. A ferramenta foi projetada para fornecer uma experiência de usuário simples e flexível, permitindo aos usuários adaptar e ampliar sua funcionalidade de acordo com suas necessidades.
A ferramenta inclui funções como especificação da identidade do agente de IA, armazenamento do histórico de comunicação com GPT4 e reexecução de logs de mensagens. Contribuições para o projeto são bem-vindas e os interessados podem consultar o roteiro, os projetos e os problemas disponíveis no repositório GitHub. O GPT-Engineer pretende ser uma plataforma aberta para os desenvolvedores explorarem e construírem sua caixa de ferramentas de geração de código.
9、MetaGPT
MetaGPT, lançado pela Meta Corporation, é uma estrutura multiagente que usa entrada de linha única para gerar APIs, histórias de usuários, estruturas de dados, análises competitivas, etc. Essa estrutura pode servir como gerentes de produto, engenheiros de software e arquitetos. A estrutura pode atuar como uma empresa de software inteira, orquestrando SOPs com apenas uma linha de código.
MetaGPT é integrado ao design de processos SOP humanos. Portanto, os agentes baseados em LLM geram documentos e designs diversificados e estruturados de alta qualidade. O MetaGPT foi projetado para facilitar o projeto de soluções para tarefas complexas e fornecer recursos de resolução de problemas quase comparáveis à inteligência humana.
10、Agentes Amazon Bedrock
Os Amazon Bedrock Agents lançados pela Amazon permitem que os desenvolvedores criem rapidamente agentes totalmente gerenciados. Ao executar chamadas de API para sistemas empresariais, os agentes do Amazon Bedrock aceleram o lançamento de aplicações generativas de IA que gerenciam e executam atividades.
Os agentes Amazon Bedrock simplificam a rápida engenharia e orquestração de tarefas de solicitação do usuário. Uma vez configurados, esses agentes podem criar prompts de forma autônoma e aprimorá-los de forma segura com dados específicos da empresa para fornecer respostas em linguagem natural aos usuários. Esses agentes avançados têm a capacidade de inferir as ações necessárias para lidar automaticamente com as solicitações dos usuários.
11、nvidia Voyager
A Voyager, lançada conjuntamente pela NVIDIA, Instituto de Tecnologia da Califórnia e outros, usa GPT-4 para guiar os agentes de aprendizagem do Minecraft através do mundo dos pixels.Deve-se notar que a Voyager depende da geração de código em vez do aprendizado por reforço.
Voyager é o primeiro agente de aprendizagem ao longo da vida a jogar Minecraft. Ao contrário de outros agentes do Minecraft que usam técnicas clássicas de aprendizado por reforço, o Voyager usa o GPT-4 para melhorar continuamente, escrevendo, melhorando e transferindo código armazenado em uma biblioteca de habilidades externa.
Isso resulta em pequenos programas que ajudam na navegação, abrindo portas, minerando recursos, criando picaretas ou lutando contra zumbis. O GPT-4 abre um novo paradigma no qual “treinamento” é a execução de código e “modelos de treinamento” são a base de código de habilidade que a Voyager monta iterativamente.
12、RoboAgente
A equipe conjunta de pesquisa Meta e CMU levou dois anos para desenvolver com sucesso o agente robô universal RoboAgent. O RoboAgent alcançou 12 habilidades complexas diferentes por meio de treinamento com apenas 7.500 trajetórias, incluindo assar, pegar itens, servir chá, limpar a cozinha e outras tarefas, e pode ser generalizado e aplicado em 100 cenários desconhecidos.
O RoboAgent permanece na tarefa, não importa quanta interferência encontre. O objetivo desta pesquisa é estabelecer um paradigma eficiente de aprendizagem de robôs que aborde os desafios do conjunto de dados e da diversidade de cenas. Os pesquisadores propuseram a arquitetura Multi-Task Action Blocking Transformer (MT-ACT) para lidar com conjuntos de dados de robôs multimodais multitarefa por meio de aprimoramento semântico e representação eficiente de políticas.
13、Inflexão AI Pi
O cérebro central do produto pessoal AI Agent Pi lançado pela Inflection AI é o grande modelo Inflection-1 desenvolvido pela empresa, e seu desempenho é comparável ao GPT-3.5. Ao contrário dos chatbots populares de uso geral, o Pi só pode realizar conversas amigáveis, oferecer conselhos concisos ou até mesmo apenas ouvir.
Suas principais características são compaixão, humildade, curiosidade, humor e inovação, além de boa inteligência emocional, podendo proporcionar conhecimento e companheirismo ilimitados de acordo com os interesses e necessidades únicas dos usuários. Desde que a Inflection desenvolveu o Pi, foi determinado que o Pi servirá como inteligência pessoal (Inteligência Pessoal), e não apenas uma ferramenta para auxiliar as pessoas em seu trabalho.
14、HyperWrite
Hyperwrite é uma ferramenta de agente de escrita de IA que ajuda escritores criativos de qualquer nível a escrever com mais rapidez e confiança. Inclui recursos como escrita automática e digitação antecipada para gerar parágrafos originais e ter ideias para superar o bloqueio de escritor.
A ferramenta está disponível como uma extensão gratuita do Chrome e pode ser usada em qualquer site sem interromper o fluxo de trabalho. É usado e confiável por profissionais, estudantes e criadores de todo o mundo para aumentar sua produtividade.
15、Pesquisador GPT
GPT Researcher é um agente autônomo baseado em IA usado para conduzir pesquisas on-line abrangentes em uma variedade de tarefas. Inspirada no AutoGPT e no prompt “Planejar e Resolver”, a ferramenta visa melhorar os problemas de velocidade e determinismo encontrados nos modelos de linguagem atuais, “oferecendo desempenho mais estável e velocidades mais altas trabalhando em agentes paralelos em vez de operar de forma síncrona”.
De acordo com a equipe, os pesquisadores do GPT facilitam a pesquisa gerando questões de pesquisa relevantes, agregando dados de mais de 20 fontes da web e aproveitando o GPT3.5-turbo-16 e o GPT-4 para criar relatórios de pesquisa abrangentes.
Agente de IA lançado na China
Após exploração e experimentação contínuas, produtos domésticos relacionados a agentes de IA também começaram a surgir.Aqui estão cinco produtos.
1. Alibaba Cloud ModelScopeGPT
A comunidade Alibaba Cloud Mota lançou a primeira ferramenta de chamada de modelo em grande escala na China, ModelScopeGPT. Através desta ferramenta, os usuários podem chamar outros modelos de inteligência artificial na comunidade Mota enviando instruções com um clique, realizando assim aplicações grandes e pequenas. Os modelos trabalham juntos para completar tarefas complexas.
ModelScopeGPT é baseado na estrutura de desenvolvimento de agente de IA (agente) de modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto ModelScope-Agent. Esta é uma estrutura de agente geral e personalizável para aplicações práticas. É baseada em modelos de linguagem grande (LLMs) de código aberto como núcleo e inclui módulos como controle de memória e uso de ferramentas.
O LLM de código aberto é principalmente responsável pelo planejamento de tarefas, agendamento e geração de respostas; o módulo de controle de memória inclui principalmente recuperação de conhecimento e gerenciamento (palavra de prompt); o módulo de uso de ferramentas inclui biblioteca de ferramentas, recuperação de ferramentas e personalização de ferramentas.
2. Agente TARS-RPA realmente inteligente
TARS-RPA-Agent, lançado pela Real Intelligence na área de hiperautomação, é um agente hiperautomático baseado no motor de modo duplo "TARS + ISSUT (Intelligent Screen Semantic Understanding)", com um "cérebro" e " olhos, mãos e pés". É um novo produto do modelo RPA que pode desmontar tarefas de forma autônoma, perceber o ambiente atual, executar e fornecer feedback e lembrar experiências históricas.
O TARS-RPA-Agent adota uma estrutura técnica baseada no modelo grande TARS e na compreensão semântica da tela inteligente ISSUT. A estrutura técnica é dividida em duas camadas: a camada inferior é a série TARS de grandes modelos, incluindo modelos básicos gerais e modelos básicos de várias indústrias verticais, e tecnologia de compreensão semântica de tela inteligente; a camada superior é o modelo ultragrande que depende de essas duas tecnologias-chave para completar atualizações e transformações abrangentes: Produtos de automação.
O LLM principal do TARS-RPA-Agent é o grande modelo vertical "TARS" desenvolvido pela Real Intelligence, baseado em uma grande base de modelo geral. O grande modelo TARS tem excelentes funções principais, como geração de texto, compreensão de linguagem, perguntas e respostas de conhecimento, e raciocínio lógico.habilidade.
3. Agente inteligente OmBot ohm
Na Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2023, a Lianhui Technology lançou o OmBot, um agente autônomo (Auto AI Agent) baseado em grandes capacidades de modelo, e lançou o primeiro lote de aplicativos para requisitos típicos de cena.
O agente autônomo de Lianhui contém as quatro capacidades principais de cognição, memória, pensamento e ação. Como agente automático e autônomo, ele funciona em loop na forma mais simples. A cada iteração, eles geram instruções e operações autodirigidas. Portanto, não depende de humanos para guiar comandos e é altamente escalável.
4. Tecnologia Lanma Pergunte ao XBot
A plataforma de agente "Ask XBot" construída pela Lanma Technology é dividida em duas camadas: a primeira camada é a capacitação de especialistas. Os especialistas definem fluxos de trabalho e os ensinam às máquinas por meio de interação de arrastar, soltar, arrastar e dialogar, ajudando assim os funcionários da linha de frente a construir Metodologia para um trabalho mais eficiente; o segundo nível é para os funcionários usarem o Agente. Os funcionários da linha de frente podem se comunicar com o Agente através de linguagem natural e emitir instruções, permitindo que o Agente auxilie na análise de dados, recuperação de informações e outras tarefas.
A empresa planeja construir o Ask Customers que pode ser atendido de forma mais eficiente e inteligente na plataforma.
5、ChatDev
O ChatDev, lançado por uma equipe de pesquisa conjunta da Universidade Tsinghua, da Universidade de Correios e Telecomunicações de Pequim e da Universidade Brown, é um agente gerador. É uma estrutura de desenvolvimento de software ponta a ponta baseada em chat que aproveita grandes modelos de linguagem (LLMs) para facilitar a comunicação e colaboração eficazes entre vários atores (versão "gpt3.5-turbo-16k" do ChatGPT) no processo de desenvolvimento de software .
O principal objetivo do ChatDev é o desenvolvimento de jogos através de chat. Os usuários só precisam propor ideias, e todo o processo, desde o design até o teste, é concluído pela IA, e todo o processo leva apenas sete minutos para ser concluído.
Produtos AI Agent para diferentes áreas
Antes do surgimento do LLM, algumas empresas já estudavam a combinação de IA tradicional e Agente. Portanto, a implementação do AI Agentmt em diversas áreas é muito mais rápida do que todos esperavam.
Abaixo estão aplicações representativas de agentes em vários campos da indústria.
Na área médica, os Agentes podem ajudar a diagnosticar, tratar e monitorar pacientes. IBM Watson Health é um agente de IA que analisa dados médicos para identificar possíveis problemas de saúde e recomendar opções de tratamento.
Na área financeira, os Agentes podem analisar dados financeiros, detectar fraudes e fazer recomendações de investimentos. Charles Schwab usa um agente de inteligência artificial chamado Portfólio Inteligente para criar e gerenciar carteiras de investimentos com base nas metas de investimento dos clientes.
Em cenários de negócios de varejo, os Agentes podem fornecer recomendações personalizadas, melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos e aprimorar a experiência do cliente. A Alexa da Amazon é um agente de IA que pode recomendar produtos, fazer pedidos e rastrear remessas.
Na fabricação, o Agent pode otimizar processos de produção, prever necessidades de manutenção e melhorar a qualidade do produto. A General Electric usa um agente de IA chamado Predix para monitorar máquinas em tempo real para prever e prevenir falhas de equipamentos.
Na área de transporte, Agentes de IA autônomos podem auxiliar no planejamento de rotas, gerenciamento de tráfego e segurança de veículos. O Autopilot da Tesla ajuda veículos autônomos e ajuda os motoristas a estacionar, mudar de faixa e dirigir com segurança.
No setor educacional, a Agnet pode fornecer uma experiência de aprendizagem personalizada, automatizar tarefas administrativas e analisar o desempenho dos alunos. A agente de IA da Pearson Aida pode fornecer feedback aos alunos e sugerir caminhos de aprendizagem personalizados.
Na agricultura, os agentes de IA podem optimizar a produção agrícola, monitorizar a qualidade do solo e prever padrões climáticos. A John Deere está usando um agente de IA chamado See&Spray para detectar e localizar ervas daninhas sem afetar as plantações.
Outros produtos AGENT foram lançados no exterior
1、Cognosys
Cognosys é um agente de IA baseado na web projetado para revolucionar a produtividade e simplificar tarefas complexas, usando a mais avançada tecnologia de IA para melhorar sua vida diária.
2、Faça qualquer coisa
Gerencie facilmente suas tarefas com uma máquina "faça tudo", onde o agente pessoal de IA do usuário priorizará e concluirá suas tarefas para você
3、alphakit
Uma plataforma intuitiva para criar e gerenciar equipes de agentes autônomos de IA orientados por objetivos, tudo a partir do seu telefone. Crie e gerencie equipes de agentes de IA autoGPT. Basta definir seus objetivos e o Alphakit cuida do resto.
4、GPTConsole
GPTConsole é uma interface de linha de comando (CLI) revolucionária projetada para oferecer aos desenvolvedores as vantagens da inteligência artificial. Ele vai além da funcionalidade tradicional do terminal para permitir que os usuários executem tarefas complexas usando prompts.
5、Acabamentos
Converta sua base de conhecimento em bate-papo de IA em 2 minutos, fornecendo um link para a base de conhecimento. Fini oferece aos usuários um agente de IA incansável, pronto para responder às perguntas dos clientes imediatamente, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
6、Feitiço
Spell é um agente autônomo de IA baseado em GPT4 que pode ser aplicado ao trabalho diário eficiente. Spell também possui recursos muito necessários para ajudá-lo a trabalhar de maneira mais inteligente e aprender a aproveitar o poder da IA generativa para gerar um ou mais agentes autônomos inovadores que trabalharão para resolver seus problemas.
7、Aomni
Aomni é um agente de IA de recuperação de informações que pode encontrar, extrair e processar qualquer dado na Internet para você, aprimorando seu trabalho de pesquisa. Aomni pode usar uma variedade de ferramentas para planejar suas consultas de forma inteligente e obter resultados finais, incluindo um navegador completo que permite acessar qualquer informação na Internet sem a necessidade de uma API.
O planejador de consultas do Aomni é baseado na atual arquitetura AutoGPT de última geração, planejando e atualizando de forma inteligente cada solicitação para garantir a exatidão e a diversidade da fonte.
8、Fine-Tuner.ai
Com o Fine-Tuner.ai, os usuários podem criar agentes de IA complexos e personalizados, sem habilidades técnicas ou codificação, apenas inserindo seus dados e ideias. Mais de uma dúzia de agentes profissionais de IA podem criar perguntas e respostas precisas, pesquisa de documentos, automação de processos, etc. para usuários por meio de dados carregados em tempo real, como PDF, CV, PPT e URL.
9、SuperAGI
Uma estrutura de IA autônoma de código aberto que permite desenvolver e implantar agentes autônomos úteis de maneira rápida e confiável, além de uma infraestrutura para criar, gerenciar e executar agentes autônomos.
10、Amarelo.ai
Yellow.ai é a plataforma líder de IA conversacional de nível empresarial que capacita agentes dinâmicos de IA na empresa, projetada para fornecer interações humanas por meio de sua plataforma sem código/low-code para aumentar a satisfação do cliente e aumentar o envolvimento dos funcionários.
11、ModoDeus
Permite que os usuários executem o AutoGPT no navegador. Godmode permite que os usuários implantem vários agentes de IA ao mesmo tempo para concluir tarefas usando IA, e os usuários também podem usar suas próprias chaves de API OpenAI.
12、E42
E42 é uma plataforma de automação de processos cognitivos que permite às empresas criar agentes cognitivos multifuncionais para automatizar vários processos entre funções. A plataforma sem código e orientada para a cognição integra-se perfeitamente com a tecnologia e os processos existentes dos usuários para desbloquear o maior valor em todos os departamentos. Os usuários podem usar o E42 para criar seus próprios agentes de IA, como analistas e recrutadores de IA em setores verticais.
13、Agradecido
Os agentes de IA da Thankful são treinados e adaptados para trabalhar em seu suporte técnico existente, resolvendo facilmente grandes volumes de consultas de clientes por e-mail, chat, SMS e canais no aplicativo. Com a capacidade de compreender, conectar, resolver, personalizar e informar, os agentes da ThankfulAI oferecem experiências de serviço semelhantes às humanas, com velocidade semelhante à de uma máquina e experiência inerentemente escalonável.
14、Ativar
Use os agentes virtuais de IA do Aktify para clonar sua equipe de vendas sem aumentar o número de funcionários. O Aktify lidará com um número ilimitado de leads que não respondem em grande escala) e trará consistentemente clientes prontos para falar na porta de sua equipe de vendas, é mais do que apenas um chatbot de SMS.
15、TeamSmart AI
Aumente sua produtividade com acesso com um clique ao TeamSmart AI. Agregue conteúdo, gere código, crie tweets e muito mais diretamente no seu navegador. O ChatGPT abre instantaneamente com um clique no ícone ou atalho de teclado, fornecendo acesso instantâneo a uma biblioteca de dicas de qualidade sem fazer login.
16、BrainstormGPT
BrainstormGPT integra vários agentes, LLM e pesquisa automática para simplificar a conversão de relatórios de tópicos em reuniões. Tópicos personalizados, funções definidas pelo usuário, discussões autônomas por agentes e relatórios gerados em 20 minutos equivalem aproximadamente a 300 pesquisas, 10 horas de discussões e 100.000 análises de texto.
17、AgentRunner.Ai
AgentRunner.ai é uma ferramenta autônoma de criação de agentes de IA que aproveita o poder do GPT-4 para criar e treinar agentes totalmente autônomos. Permite que os usuários definam metas para seus agentes e deixem que eles decidam como atingir essas metas sem nenhum conhecimento técnico ou habilidade de programação.
A ferramenta oferece recursos como criação de agentes autônomos com personalidades únicas, execução de tarefas ou aprendizado de novas habilidades do agente, decisão do que o agente pode fazer e integração com contas OpenAI ou Google Cloud.
18、Fique
Gista ajuda as empresas a interagir com os visitantes do site e convertê-los em leads 24 horas por dia, 7 dias por semana, e seus principais recursos incluem a construção de agentes de conversão de IA e agentes de vendas de IA. Usando o Gista, as empresas podem facilmente converter visitantes do site em leads e criar listas de e-mail.
19、Agente4
Um dos principais recursos do Agent4 é a capacidade de criar agentes virtuais com tecnologia de IA que podem responder perguntas, ajudar a agendar reuniões, ouvir mensagens de voz e fornecer resumos.
Você pode criar facilmente interações personalizadas para agentes, permitindo que eles respondam a perguntas e realizem uma variedade de tarefas na voz da sua marca. Você também pode escolher como os agentes respondem às chamadas em tempo real e decidir se e quando precisa falar com alguém.
20、Cometcore AI
Cometcore AI é uma plataforma inovadora que fornece um conjunto versátil de ferramentas baseadas em IA para melhorar a produtividade e a comunicação. Com Cometcore você pode criar, codificar e automatizar agentes fofos.
21、assistente pessoal
Um agente de IA projetado para lidar com tudo, desde a reserva de voos até a realização de pesquisas aprofundadas e tudo mais.
Projeto AI Agent no Github
1、OpenAGI
OpenAGI é uma plataforma de pesquisa AGI de código aberto projetada especificamente para entregar tarefas complexas de várias etapas, acompanhadas por conjuntos de dados específicos de tarefas, métricas de avaliação e uma variedade de modelos escalonáveis. OpenAGI formula tarefas complexas como consultas em linguagem natural como entrada para LLM. O LLM então seleciona, sintetiza e executa os modelos fornecidos pelo OpenAGI para resolver a tarefa.
O projeto também propôs um mecanismo de aprendizagem por reforço de feedback de tarefas (RLTF), que usa resultados de resolução de tarefas como feedback para melhorar as capacidades de resolução de tarefas do LLM. O LLM é responsável por sintetizar vários modelos externos para resolver tarefas complexas, enquanto o RLTF fornece feedback para melhorar suas capacidades de resolução de tarefas, fornecendo um ciclo de feedback para o autoaperfeiçoamento da IA. O paradigma do LLM operando vários modelos especialistas para resolver tarefas complexas é uma abordagem promissora para AGI.
2、Agente-LLM
Agent-LLM é uma plataforma de automação de IA projetada para potencializar o gerenciamento eficiente de instruções de IA em vários provedores.
O agente está equipado com memória adaptativa e esta solução versátil oferece um poderoso sistema de plug-in que suporta uma variedade de comandos, incluindo navegação na web. Com suporte crescente para vários provedores e modelos de IA, o Agent-LLM continua a evoluir para aprimorar uma variedade de aplicações.
3、AutoGPT-Next-Web
Este agente pode implantar a interface da Web AutoGPT-Next-Web bem projetada no Vercel com um clique e implantar seu aplicativo da web AutoGPT-Next-Web privado gratuitamente com um clique. Baseado no AutoGPT-Next-Web, os usuários podem usar o Vercel para implantar gratuitamente com um clique e construir um site pessoal do AutoGPT em 1 minuto.
4、MiniGPT-4
Este agente pode usar modelos avançados de linguagem grande para aprimorar a compreensão da linguagem visual.
5、Mini-AGI
Mini-AGI é o menor agente autônomo de uso geral baseado em GPT3.5/4. Ele combina prompts poderosos, um conjunto mínimo de ferramentas e memória de curto prazo (encadeamento de pensamentos), com aumento de dados por meio de armazenamento vetorial a ser adicionado em breve, para analisar preços de ações, realizar testes de segurança cibernética, criar arte e pedir pizza.
6、Adolescentes-AGI
Inspirado em vários projetos relacionados ao Auto-GPT (principalmente BabyAGI) e no artigo "Generative Agents: Interactive Simulation of Human Behavior", este projeto Python usa OpenAI e Pinecone para fornecer memória para um agente de IA e permitir que ele "pense" antes de agir (saída de texto).
7、FastGPT
FastGPT é um sistema de perguntas e respostas de base de conhecimento baseado no modelo de linguagem grande LLM, fornecendo processamento de dados pronto para uso, chamada de modelo e outros recursos. Ao mesmo tempo, o fluxo de trabalho pode ser orquestrado por meio da visualização de fluxo para realizar cenários complexos de perguntas e respostas.
8、DemoGPT
Com DemoGPT, você pode criar rapidamente uma demonstração usando apenas frases simples.
9、LocalAGI
Execute localmente projetos AGI baseados em LLMDA, ChatGLM e outros modelos.
10. ai-town (categoria de jogo)
A cidade de IA de código aberto da conhecida instituição de investimento a16z é um kit inicial implantável e licenciado pelo MIT para construir e personalizar sua própria versão de uma cidade de IA. Esta é uma cidade virtual onde personagens de IA vivem, conversam e socializam.
11, gptrpg (categoria de jogo)
gptrpg Este repositório contém duas coisas: um ambiente simples semelhante a RPG para um agente de IA habilitado para LLM e um agente de IA simples que se conecta à API OpenAI para existir nesse ambiente.
12. SFighterAI (categoria de jogo)
O projeto é um agente de IA treinado usando aprendizado de reforço profundo para derrotar o chefe final do jogo Street Fighter II: Special Champion Edition. O agente de IA toma decisões com base apenas nos valores de pixel RGB da tela do jogo. No estado de salvamento fornecido, o agente atinge uma taxa de vitória de 100% na primeira rodada do nível final.