- Chủ đề
76k Phổ biến
30k Phổ biến
9k Phổ biến
4k Phổ biến
4k Phổ biến
29k Phổ biến
16k Phổ biến
22k Phổ biến
12k Phổ biến
2k Phổ biến
- Ghim
76k Phổ biến
30k Phổ biến
9k Phổ biến
4k Phổ biến
4k Phổ biến
29k Phổ biến
16k Phổ biến
22k Phổ biến
12k Phổ biến
2k Phổ biến
AI Agents mà các ông lớn ở Thung lũng Silicon đang nhắc đến có thực sự hot hay không?
Tác giả｜Li Han Zhu Yue
Chỉnh sửa｜Hạt dẻ
Nguồn: Gia Tử Quảng Nam
Sau thành công rực rỡ của ChatGPT, OpenAI đã chuyển sang mục tiêu tiếp theo - AI Agents (cơ thể thông minh).
"Nếu một bài báo đề xuất một phương pháp đào tạo khác, OpenAI sẽ chế giễu nội bộ, cho rằng tất cả là do chúng tôi bỏ qua. Nhưng khi bài báo mới về AI Agents ra mắt, chúng tôi sẽ thảo luận rất nghiêm túc và sôi nổi.** Người bình thường, doanh nhân và các chuyên viên máy tính có lợi thế hơn các công ty như OpenAI về việc xây dựng các Đại lý AI.**” Andrej Karpathy, đồng sáng lập OpenAI và cựu giám đốc TeslaAI cho biết.
Bài phát biểu trước công chúng của Karpathy đã tạo thêm sức nóng cho AI Agents. Nhưng sự phán xét của ông không phải là duy nhất.
Ngay từ tháng 3, AutoGPT đã giành được 74.000 sao trên GitHub và nhanh chóng trở thành dự án nguồn mở có số Sao tăng nhanh nhất trong lịch sử; BabyAGI và AgentGPT, được phát hành sau đó, mọc lên như nấm: đặt pizza, sắp xếp hộp thư, tạo blog, và thậm chí tổ chức một bữa tiệc ngày lễ tình nhân...
Ngày càng có nhiều Đặc vụ AI xuất hiện trong nhiều bối cảnh khác nhau của cuộc sống con người và cơn sốt đang nhanh chóng lan rộng từ Thung lũng Silicon.
Tự thực hiện và hoạt động độc lập, AI Agents được các nhà công nghệ đặt nhiều kỳ vọng, những người coi nó như một "công cụ năng suất làm thay đổi xã hội". Một số người thậm chí còn coi đó là "sự khởi đầu của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI)".
Nhưng tiếng nói không thể che giấu những vấn đề tồn tại.
"Một mô hình lớn là điều kiện tiên quyết cho các Đại lý AI. Chỉ khi có nền tảng phần cứng đủ tốt, chúng tôi mới có thể phát triển các Đại lý AI." Dai Yusen, đối tác quản lý của ZhenFund, nói với "Jiazi Guangnian".
Nói một cách chính xác, trên thị trường chỉ có ChatGPT là có cơ sở mô hình lớn "đủ tiêu chuẩn". Bị hạn chế bởi sức mạnh tính toán của mô hình, vẫn còn thiếu đất để phát triển các Đại lý AI ở Trung Quốc.
Tương lai thì tươi sáng, nhưng hiện thực thì phũ phàng. Nghiên cứu và phát triển công nghệ và đầu tư mạo hiểm đều đang diễn ra sôi nổi. Không ai biết khi nào thời kỳ chia cổ tức của AI Agents sẽ thực sự đến với làn sóng mô hình lớn. Nhưng điều chắc chắn là sự thay đổi đó đã âm thầm bắt đầu.
1.AI Agents: "trợ lý kỹ thuật số" giúp bạn làm mọi việc
Thay vì coi AI Agents như một phiên bản nâng cấp của ChatGPT, sẽ phù hợp hơn nếu coi nó như một "trợ lý kỹ thuật số" cho con người.
Nó không chỉ cho bạn biết "làm thế nào để làm điều đó", mà còn "giúp bạn làm điều đó". Là một phương tiện, Tác nhân AI thay thế con người và tương tác nhiều lần với các mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT. Miễn là có mục tiêu, nó có thể mô phỏng hành vi thông minh, tạo tác vụ tự động, xác định lại mức độ ưu tiên của danh sách tác vụ, và hoàn thành nhiệm vụ. Nhiệm vụ đầu tiên, và lặp lại cho đến khi đạt được mục tiêu.
Không giống như trí tuệ nhân tạo truyền thống, AI Agents có thể hoạt động độc lập mà không cần sự kiểm soát của con người. **Bằng cách truy cập API, Đại lý AI thậm chí có thể duyệt web, sử dụng ứng dụng, đọc và ghi tệp, thanh toán bằng thẻ tín dụng, v.v.
Nói một cách đơn giản, bạn chỉ cần đưa ra một mục tiêu và AI **Người đại diện có thể làm tất cả những việc còn lại. Chẳng hạn, tác nhân AI do HyperWrite phát triển có thể tự động đặt pizza cho bạn thông qua chương trình điều khiển của trình duyệt Chrome. **
Loại trí tưởng tượng này không khó để đưa vào phim khoa học viễn tưởng, nhưng trong quá trình khám phá trí tuệ nhân tạo, nó đã kéo dài gần nửa thế kỷ.
Ngay từ những năm 1980, các nhà khoa học máy tính đã bắt đầu khám phá cách phát triển một phần mềm thông minh có thể tương tác như con người. Tuy nhiên, do hạn chế về dữ liệu và sức mạnh tính toán, AI Agents thiếu các điều kiện thực tế cần thiết.
Joon Park, tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Stanford, từng nói trong một cuộc phỏng vấn: “Chúng tôi đã làm việc theo hướng đó, nhưng tất cả các phương pháp trong vài thập kỷ qua thậm chí không đạt được những gì chúng tôi đang đạt được hiện nay. với LLM... Đó là lý do tại sao chúng tôi quên mất tầm nhìn đó.Nhưng khi LLM xuất hiện, chúng tôi nhận ra rằng có một cơ hội."
Mô hình ngôn ngữ lớn là bộ não cốt lõi của AI Agents. Bằng cách tháo dỡ các tác vụ phức tạp, các yêu cầu phức tạp của người dùng có thể được tách rời thành các phương thức tác vụ khả thi.
Một mặt, việc đào tạo các mô hình lớn được xây dựng trên nền tảng Internet và chứa một lượng lớn dữ liệu hành vi của con người, tạo nên các yếu tố chính để xây dựng các Tác nhân AI đáng tin cậy.
Mặt khác, với khả năng kiến thức đáng kể, mô hình lớn nổi lên với khả năng học ngữ cảnh và khả năng suy luận tuyệt vời. Bằng cách thiết lập một chuỗi suy nghĩ để hiện thực hóa mô hình suy nghĩ và ra quyết định liên tục, AI Agent có thể phân tích các vấn đề phức tạp và phân tách chúng thành các nhiệm vụ phụ đơn giản và chi tiết.
Đồng thời, việc sử dụng ngôn ngữ làm phương tiện của LLM cũng đã thay đổi hình thức tương tác đầu cuối. Wen Yongteng, trưởng bộ phận ứng dụng AI của BV Baidu Ventures kiêm phó chủ tịch đầu tư, nói với "Jiazi Guangnian": "BV Baidu Ventures bắt đầu chú ý đến việc phát triển các Đại lý AI từ rất sớm. Thông qua nghiên cứu và phán đoán, chúng tôi tin rằng giao diện người dùng đồ họa (GUI) ban đầu có thể chuyển đổi thành giao diện người dùng ngôn ngữ (LanguageUI) và ứng dụng giao diện người dùng của Đại lý AI sẽ tồn tại ở tất cả các dạng giao diện người dùng có thể tương tác với con người."
Nó chỉ là một nhiệm vụ tháo dỡ, và nó còn lâu mới thông minh. AI được thúc đẩy bởi LLM Đại lý không thể làm gì nếu không có ba thành phần chính:
Với sự hợp tác của ba thành phần, Đại lý AI không chỉ có thể suy nghĩ giống con người mà còn hành động giống con người.
Cũng giống như con người, khi tham gia vào các nhiệm vụ phức tạp, giữa mỗi bước thường có một quá trình suy luận. AI Agents cũng sẽ sử dụng các thành phần ReAct (một thư viện Java để xây dựng giao diện người dùng) để kết hợp chặt chẽ khả năng suy luận của các mô hình lớn với các quyết định hành vi, để các mô hình ngôn ngữ có thể được lên kế hoạch và sắp xếp hợp lý dựa trên kiến thức.
Khung phản xạ cung cấp cho Tác nhân AI bộ nhớ động và khả năng tự phản chiếu. Tăng cường Tác nhân ngôn ngữ thông qua phản hồi ngôn ngữ thay vì cập nhật trọng số cho phép nó cải thiện các quyết định hành động trong quá khứ và sửa chữa các lỗi trong quá khứ để liên tục cải thiện hiệu suất của nó.
Trong quá trình thu thập, lưu trữ, duy trì và truy xuất thông tin, các Tác nhân AI cũng cố gắng bắt chước cấu tạo của bộ nhớ con người và xây dựng một hệ thống bộ nhớ hiệu quả.
Mô phỏng cách ghi nhớ của con người, AI Agents sẽ thể hiện trí nhớ cảm giác, trí nhớ ngắn hạn và trí nhớ dài hạn dưới dạng nhúng học tập của đầu vào ban đầu (chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, v.v.), học ngữ cảnh và lưu trữ vector bên ngoài . Các tác vụ và kết quả được lưu trữ trong mô-đun bộ nhớ và khi thông tin được gọi lại, thông tin được lưu trữ trong bộ nhớ sẽ được trả về cuộc đối thoại với người dùng, do đó tạo ra ngữ cảnh chặt chẽ hơn.
Một trong những đặc điểm đặc biệt nhất của con người là việc sử dụng và tạo ra các công cụ. Bằng cách được trang bị các công cụ bên ngoài và sử dụng API để gọi các giao diện khác nhau, Đại lý AI có thể mô phỏng việc sử dụng các công cụ của con người để hoàn thành các tác vụ phức tạp hơn.
Mặc dù trình độ kỹ thuật chưa hoàn toàn trưởng thành, các vấn đề như quản lý dữ liệu và bộ nhớ dài hạn vẫn đang được giải quyết. Tuy nhiên, khả năng thực thi tự động, tối ưu hóa lặp đi lặp lại và "rảnh tay" của các Tác nhân AI cũng khiến nó trở nên phổ biến là điều tất yếu.
2. Thay thế LLM, AI Agents trở thành điểm nóng AI tiếp theo
ChatGPT ra đời đã hiện thực hóa chức năng của AI là có nhiều vòng đối thoại với con người và cung cấp thông tin, gợi ý. Sự ra đời của Copilot đã cho phép AI đảm nhận khả năng hoàn thành bản thảo công việc đầu tiên cho con người, chẳng hạn như Github Copilot, Microsoft 365 Copilot và Midjourney, đã trở thành "phi công phụ thông minh" của con người trong các lĩnh vực lập trình, công việc văn phòng, và tạo ảnh.
Yêu cầu AI thực hiện một nhiệm vụ và nó sẽ thực hiện một nhiệm vụ—viết một bản sao, trả lời câu hỏi hoặc tạo một bức ảnh mà mắt người khó phân biệt được là thật hay giả. Đồng thời, mọi người thường cần đưa ra lời nhắc cụ thể và rõ ràng cho từng bước của AI.
Lúc này, AI giống như một sinh viên thực tập mới đến, chưa có kinh nghiệm và cần được dạy dỗ bằng tay. Tuy nhiên, nếu bạn muốn một nhân viên giỏi tuân theo mệnh lệnh, tự mình giải quyết những khó khăn trong thực thi và không gây rắc rối cho người khác thì sao?
Vào tháng 3 và tháng 4, Camel, AutoGPT, BabyAGI, Westworld Township và các Đặc vụ AI khác cùng nhau bùng nổ, điều này dường như khiến mọi người nhìn thấy khả năng như vậy.
Kể từ AutoGPT mã nguồn mở của Small Gravitas vào tháng 3, trong vòng hai tháng kể từ khi phát hành, AutoGPT đã nhận được 130.000 sao trên GitHub, khiến nó trở thành dự án mã nguồn mở phát triển nhanh nhất trong lịch sử.
Nguồn hình ảnh: Paper "Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior"
Andrej Karpathy đã từng nói trên Twitter: "Biên giới tiếp theo của kỹ thuật (kỹ thuật) nhanh chóng là AutoGPTs". Tính đến thời điểm hiện tại, AutoGPT đã đạt được hơn 140.000 sao trên nền tảng lưu trữ mã Github, xếp thứ 25 trong lịch sử.
Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã nhiều lần tuyên bố rằng thời đại xây dựng các mô hình AI khổng lồ đã qua và các cơ thể thông minh là thách thức.
Trong một bài báo giới thiệu về các đại lý tự trị, tác giả, Matt Schlicht, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Octane AI (nhà cung cấp nền tảng tiếp thị dữ liệu), đã thu thập quan điểm và ý kiến của hơn một trăm người từ ngành công nghiệp, học viện và giới đầu tư. Các chuyên gia từ các công ty lớn như Meta, Nvidia, Stability AI hay các công ty khởi nghiệp AI, cũng như các giảng viên Stanford CS và các nhà đầu tư AI bao gồm Hugging Face, hầu hết đều bày tỏ kỳ vọng và triển vọng về tiềm năng của AI Agent, thậm chí còn được gọi là "AGI thô".
Tiếp quản các mô hình lớn, AI Agents dường như đang trở thành điều lớn tiếp theo trong AI.
Nhưng đồng thời, tiếng nói phản đối là vô tận.
Người chiến thắng giải thưởng Turing Yoshua Bengio đã đề cập trong bài đăng trên blog của mình "Trí tuệ nhân tạo gây hại cho con người xuất hiện như thế nào" xuất bản vào tháng 5 năm nay rằng con người có thể kiểm soát các nhiệm vụ và mục tiêu chung của Tác nhân AI, nhưng điều đó không có nghĩa là con người có thể kiểm soát Tác nhân AI nhờ Đối với các nhiệm vụ phụ và mục tiêu phụ được trí thông minh của chính mình phân tách, trừ khi nghiên cứu về sự liên kết của AI tạo ra bước đột phá, nếu không con người sẽ không có được sự đảm bảo an ninh mạnh mẽ.
Sự xuất hiện tập thể của các đặc vụ thông minh, sự theo đuổi và nghi ngờ của các ông chủ lớn, làn sóng Đặc vụ AI đang diễn ra nhanh chóng và nóng bỏng.
Tuy nhiên, AI Agents không phải là một thuật ngữ mới trong giới trí tuệ nhân tạo.
Vào năm 2014, Go AI AlphaGo do DeepMind ra mắt thực sự là một loại AI Agents. Tương tự như vậy là OpenAI Five do OpenAI ra mắt vào năm 2017 để chơi "Dota2" và vào năm 2019, DeepMind đã công bố AlphaStar để chơi "StarCraft 2".
Xu hướng của ngành vào thời điểm đó là đào tạo và cải thiện các Đặc vụ AI thông qua học tăng cường, chủ yếu được sử dụng trong các tình huống trò chơi, đặc biệt là trong một số trò chơi đối đầu có người thắng và người thua rõ ràng. Nhưng đó là một câu hỏi mở nếu một người muốn đạt được tính tổng quát trong thế giới thực.
Trong vài năm tới, OpenAI chuyển sang các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn và loạt GPT lần lượt ra mắt, các mô hình quy mô lớn trở thành con đường cho các nhà sản xuất công nghệ khác nhau lao vào, đó cũng là sự phát triển của các mô hình quy mô lớn cho phép các Đại lý AI vượt qua nút cổ chai và tái phát triển.
So với việc bị giới hạn trong các kịch bản trò chơi cách đây vài năm, AI Agents có thể đạt được những gì trên cơ sở các mô hình lớn? Wen Yongteng, người đứng đầu bộ phận theo dõi ứng dụng AI của BV Baidu Ventures và phó chủ tịch đầu tư, nói với "Jiazi Guangnian": "Những gì chúng ta đã thấy không chỉ là tiến bộ công nghệ đã nâng cao đáng kể khả năng của AI trong việc hiểu ý định của người dùng, thu thập thông tin và thực hiện các nhiệm vụ. Quan trọng hơn, các Đại lý AI hoàn toàn có khả năng tái cấu trúc hệ sinh thái ứng dụng trong tương lai."
Ngay sau khi AutoGPT ra mắt, nhiều cư dân mạng đã sử dụng AutoGPT để xây dựng các trợ lý cá nhân tự động. Ví dụ: Udit Goenka, người sáng lập và Giám đốc điều hành của FirstSales.io, đã đăng rằng ông đã sử dụng AutoGPT để xây dựng một công cụ tìm kiếm khách hàng tiềm năng có thể tìm kiếm các công ty đã nhận được khoản đầu tư vòng hạt giống vào năm ngoái và mô tả chi tiết cách tạo danh sách.
Yew Jin Lim, một kỹ sư phần mềm tại Google, cho biết anh đã sử dụng AutoGPT để tạo một trợ lý email gửi chi tiết nhiệm vụ tới các Đại lý AI qua email.
Dai Yusen, đối tác quản lý của ZhenFund, nói với "Jiazi Guangnian": "Đại lý là một hướng thực sự có thể cải thiện năng suất rất nhiều, bởi vì nếu mọi người vẫn làm mọi việc, mọi người luôn bị hạn chế."
"AI Agents sẽ trở thành một công cụ năng suất trong cuộc sống và công việc hàng ngày." Matt Schlicht viết, "Từ quản lý tài khoản mạng xã hội, đầu tư vào thị trường, đến xuất bản những cuốn sách thiếu nhi hay nhất, AI Agents sẽ tồn tại trong mọi ngành và mọi nhiệm vụ. điều đó có thể tưởng tượng được." Ví dụ: aomni là một tác nhân AI có thể tìm kiếm thông tin về bất kỳ chủ đề nào trên Internet và sẽ hoàn thành từng mục tiêu của người dùng bằng cách tạo một danh sách.
Ngoài nhu cầu năng suất, AI Agent Pi cá nhân của Inflection AI cung cấp một hướng ứng dụng khả thi khác.
Khác với định vị của ChatGPT và trí tuệ nhân tạo chung của Claude, Pi tập trung vào EQ cao, tình bạn đồng hành và mang lại giá trị tình cảm. Pi cũng sẽ ghi nhớ các cuộc trò chuyện lịch sử với người dùng, ngoài việc tham gia và hỗ trợ công việc và cuộc sống của mọi người, nó cũng sẽ học cách liên hệ với bạn bè và gia đình để thiết lập kết nối với người dùng. Hiện Inflection AI đã nhận được hơn 1,5 tỷ đô la Mỹ đầu tư, vượt qua Anthropic và chỉ đứng sau OpenAI.
** 3. Đại lý AI sẽ là xu hướng tiếp theo? **
"Xây dựng một loại JARVIS (tòa nhà tương tự JARVIS)", đây là profile cập nhật mới nhất của Andrej Karpathy trên Twitter, JARVIS là trợ lý trí tuệ nhân tạo của siêu anh hùng Marvel Iron Man, người có khả năng suy nghĩ độc lập và có thể giúp chủ nhân xử lý công việc khác nhau và tính toán thông tin khác nhau.
Sự ra đời của Karpathy cũng đồng nghĩa với việc phát súng khởi đầu của đường đua AI Agents đã được khai hỏa.
Phương tiện truyền thông nước ngoài "The Information" đã chỉ ra rằng Sam Altman đã nói riêng với một số nhà phát triển vào tháng 5 rằng OpenAI hy vọng sẽ biến ChatGPT thành trợ lý công việc cá nhân và một người quen thuộc với vấn đề này đã chỉ ra rằng OpenAI đã chú ý đến cách sử dụng chatbot để tạo AI tự trị **Agents, các chức năng liên quan có thể sẽ được triển khai trong trợ lý ChatGPT. **
Thật trùng hợp, Meta cũng nhìn thấy cơ hội cho AI Agents.
Trở lại vào tháng 4, Zuckerberg nói với các nhà đầu tư rằng Meta đã nhìn thấy "cơ hội giới thiệu các tác nhân AI tới hàng tỷ người theo cách hữu ích và có ý nghĩa", nhưng ông không chỉ định các ứng dụng cụ thể tại thời điểm này.
Và tại một cuộc họp chung tay với nhân viên vào tháng 6, Zuckerberg đã công bố một loạt công nghệ đang trong các giai đoạn phát triển khác nhau, một trong số đó sẽ mang đến các Tác nhân AI với các tính cách và khả năng khác nhau để trợ giúp hoặc giải trí, ban đầu chủ yếu dành cho Messenger và WhatsApp.
Tại Trung Quốc, AI **Các sản phẩm liên quan đến đại lý cũng lần lượt ra đời. **
Tại địa điểm WAIC vào đầu tháng 7, Alibaba Cloud đã phát hành phần thân thông minh đầu tiên của mình, ModelScopeGPT, cho cộng đồng nhà phát triển và sẽ ra mắt một loạt phần thân thông minh trong tương lai để đối phó với các tình huống ứng dụng khác nhau. **
**Huawei cũng tham gia vào lĩnh vực này, nhưng tập trung nhiều hơn vào Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embody AI), tức là sự kết hợp giữa các mô hình lớn và rô-bốt. **
Ngoài các nhà sản xuất lớn, AI Agents còn là cơ hội cho các doanh nhân. Người đồng sáng lập OpenAI, Karpathy đã đề cập cụ thể trong bài phát biểu trước đây của mình: "Người bình thường, doanh nhân và chuyên viên máy tính có nhiều lợi thế hơn trong việc xây dựng Đại lý AI so với các công ty như OpenAI."
Wen Yongteng, người đứng đầu bộ phận theo dõi ứng dụng AI của BV Baidu Venture Capital kiêm phó chủ tịch đầu tư, cho biết nhóm BV hiện cũng rất lạc quan về cơ hội cho các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực Đại lý AI.
"Hệ sinh thái ứng dụng trong tương lai sẽ đa dạng, thay vì bị thống trị bởi một gã khổng lồ duy nhất. Sự xuất hiện của AI Agents đã mang đến cơ hội cho sự thay đổi mô hình và nhiều ứng dụng truyền thống đang đối mặt với khả năng bị gián đoạn. Trong quá trình này, các công ty khởi nghiệp có rất nhiều cơ hội để mở ra những lĩnh vực mới. Đối với từng nhiệm vụ cụ thể, AI Agents có rất nhiều chỗ để tối ưu hóa, bao gồm xây dựng các thuật toán và dịch vụ cụ thể, dữ liệu người dùng và thiết kế sản phẩm. Các công ty khởi nghiệp có thể thiết lập lợi thế khác biệt."
"Ngoài ra, hệ sinh thái của AI Agents hiện tại chưa đủ rõ ràng, điều này mang lại cơ hội phát triển thuận lợi cho các công ty khởi nghiệp, vì họ không cần phải cạnh tranh theo một quy tắc đã được thiết lập. Từ góc độ này, các công ty khởi nghiệp và công ty lớn đang đứng trên cùng một vạch xuất phát, các công ty khởi nghiệp linh hoạt hơn và có thể nhanh chóng điều chỉnh sản phẩm của mình.”
Dựa vào kiến thức tích lũy được trong nhiều năm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, BV Baidu Ventures không tin rằng các công ty kiểu mẫu sẽ độc chiếm các cơ hội ở tầng ứng dụng. Bởi vì đối với các công ty mô hình cơ sở, ý nghĩa của việc xây dựng hệ sinh thái lớn hơn nhiều so với việc độc quyền một ứng dụng, nếu các công ty mô hình cơ sở áp dụng chiến lược độc quyền để giành lợi thế cạnh tranh trong lớp ứng dụng, điều đó có thể gây hại cho hệ sinh thái của chính họ. Các công ty mô hình cơ bản có thể xây dựng các Đại lý AI mạnh trong một hoặc hai lĩnh vực mà họ tập trung, nhưng họ không nhất thiết phải cạnh tranh với các công ty khởi nghiệp trong mọi lĩnh vực.
** Hệ sinh thái chưa được xác định, đấu trường chưa được hình thành và mọi người đều trở lại vạch xuất phát giống nhau. **
Nhưng không thể phủ nhận rằng cho đến nay, ngoài nhiều minh chứng, AI Agents vẫn chưa xuất hiện dưới dạng một sản phẩm thực sự.
Dai Yusen, đối tác quản lý của ZhenFund, đã so sánh mức độ hợp tác giữa AI và con người với các giai đoạn lái xe tự trị khác nhau và Đại lý AI giống như giai đoạn lái xe tự động L4. Nhưng cũng giống như L4, AI Agents dễ hình dung và chứng minh, nhưng khó thực hiện.Ứng dụng thực sự của AI Agents vẫn còn ở một tương lai không chắc chắn.
Dai Yusen nhấn mạnh rằng để nhận ra các Tác nhân AI có thể sử dụng được, khả năng của các mô hình lớn cần phải được cải thiện rất nhiều.Ngay cả đối với OpenAI cấp cao nhất, vẫn còn rất nhiều chỗ cần cải thiện về độ trễ và hiệu suất.
"Nếu lấy động cơ hơi nước làm phép so sánh, hơi nước chỉ có thể được tạo ra khi nước được đun nóng đến 100 độ. Nếu trí thông minh của Đặc vụ AI chưa đạt đến một mức độ nhất định, nước chỉ được đun nóng đến 50 độ. Cho dù rất nhiều năng lượng đã được sử dụng, hơi nước vẫn không thể được tạo ra. Đó là 0."
Phát súng khởi đầu cho đường đua Đặc vụ AI đã được khai hỏa, nhưng đây chắc chắn không phải là cuộc chạy nước rút chỉ trong vài tháng, mà là một cuộc chạy marathon đường dài được định sẵn kéo dài vài năm, thậm chí kéo dài mười năm.