在最近的红杉资本人工智能峰会(AI Ascent 2024)上,吴恩达教授发表了一次关于AI Agent工作流未来的演讲,提供了对人工智能发展趋势的深刻见解。同时,红杉资本AI Ascent 2024揭示了人工智能领域的发展现状和未来趋势,强调了人工智能带来的三大能力——创造力、推理能力和交互能力,并指出这些能力将极大地影响商业模式。通过类比云计算的转变,描绘了一个前景,即人工智能将用软件取代服务,开启一个庞大的市场潜力。
AI Agent工作流的未来
吴恩达教授对AI Agent的未来发展提出了一系列深刻的见解和预测。他认为,随着AI技术的不断进步,AI Agent将逐渐从辅助人类的工具(Copilot)转变为能够独立完成工作的智能体(Agent),在软件工程、客服等行业中,这种转变已经开始显现。吴恩达强调,未来的AI模型将具备更强的规划和推理能力。他指出,尽管现有的大型语言模型(LLM)在重复数据中的统计模式方面表现出色,但它们在深入思考和逻辑推理方面仍有所欠缺。为了解决这一问题,研究人员正在尝试新的方法,如让模型在做出决策前有一定的“思考时间”,通过推理环节计算和游戏式价值迭代(gameplay-style value iteration)来提升AI的认知能力。这些研究预计将使AI在未来能够执行更高级别的认知任务,如规划和推理。此外,吴恩达还提到了四种主要的AI Agent设计模式,包括自我审视和修正输出的Reflection、使用工具进行实际操作的Tool Use、分解复杂任务并按计划执行的Planning,以及多个Agent合作完成任务的Multiagent Collaboration。这些设计模式展示了提升AI能力的潜力,并且正在快速发展中。吴恩达进一步指出,AI Agent的能力将大幅扩展,我们需要的是学会将任务委托给Agent并耐心等待结果,而不是追求即时响应。他还强调了快速token生成的重要性,即使基于质量较低的LLM,快速迭代生成新token也可能获得良好结果。总的来说,吴恩达的预测描绘了一个AI Agent技术快速发展的未来图景,其中AI将变得更加智能、自主,并能在多个领域内与人类紧密合作。这些进步不仅将推动AI技术的发展,还将为商业模式和工作流程带来革命性的变化。随着AI Agent技术的不断成熟和普及,我们可以期待一个更加智能和高效的未来。
四种AI Agent设计模式
- 反思(Reflection):吴恩达教授提出,通过让AI检查自己生成的代码,可以发现并修复漏洞,从而提高代码质量。这种方法的有效性已经得到了实践的证明。
- 工具使用(Tool Use):AI可以利用各种工具来提高生产效率,例如搜索网页、生成和运行代码等。这种能力扩展了AI的应用范围。
- 规划(Planning):AI能够自主规划任务执行的步骤,例如在图像处理中,AI可以规划如何合成一张新图像。
- 多智能体协作(Multiagent Collaboration):通过让不同的AI Agent扮演不同角色,可以模拟真实工作环境中的团队协作,提高问题解决的效率。
吴恩达教授预测,通过代理工作流程,AI能够胜任的任务种类将会大幅扩展。他强调了快速token生成的重要性,并预计新模型如Claude5、Claude4、GPT-5和Gemini 2.0将会带来更好的性能。他还提到,通往人工通用智能(AGI)的道路虽然漫长,但代理工作流程是向前迈进的重要一步。
AI技术的最新进展和未来趋势
在红杉美国AI峰会上,红杉资本的合伙人们对2024年AI的发展做出了一系列预测,展现了AI技术在各个领域的深远影响和潜在变革。红杉资本的合伙人们认为AI已经发展到可以创造和推理的程度,如GenAI能够生成文本、图像和音视频,而chatbot能够回答问题或帮助进行多步骤任务规划。这种能力是前所未有的,意味着软件现在可以同时处理创造性和逻辑性任务,以类似人类的方式与人类交互,这对商业模式具有重大意义。
在客服领域,Klarna已经使用OpenAI处理了2/3的客服查询,AI的工作效率相当于700名全职客服。鉴于全球有数千万的呼叫中心,AI在客服市场已经找到了产品市场契合度(PMF)。
红杉资本的合伙人们预测,AI将从辅助人类的Copilot转变为能够替代一些人类工作的Agent。在软件工程、客服等行业,AI将更像是一个同事,而不仅仅是一个工具。此外,他们还预测,AI模型将具备更强的规划和推理能力,通过新的研究方向,AI将能够进行更深入的思考和逻辑推理。未来的公司可能像神经网络一样运作,通过抽象层的互操作性,AI将嵌入到公司的各个层面,从客户服务、软件工程到决策支持等各个方面,使得单人公司成为可能,从而提高效率,解决更多问题。
红杉资本的合伙人们还提出了对未来的预测,包括人工智能将如何从辅助工具转变为能够独立工作的智能体,以及人工智能在执行更高级别认知任务方面的潜力。他们强调了人工智能技术的发展将带来新的商业模式和工作方式,同时也提出了关于人工智能技术发展的一些挑战和问题,例如如何处理日益增长的计算需求和数据获取。以下是对2024年AI发展的几个关键预测和总结:
1. AI Agent的崛起:
- AI将从辅助角色(Copilot)转变为能替代某些人类工作的Agent。在软件工程、客服等领域,AI将更像是一个同事,而不仅仅是一个工具。
- Agent工作流程将更加迭代和对话式,涉及反思、工具使用、规划和多Agent合作等设计模式。
2. 模型能力的增强:
- AI模型将具备更强的规划和推理能力,通过新的研究方法改善,例如让模型更好地进行推理环节计算和游戏式价值迭代。
- 这些增强能力将使AI更能执行高级别的认知任务,如规划和复杂决策。
3. 快速Token生成的重要性:
- 在Agent工作流程中,快速生成token的能力至关重要,因为它允许更频繁的迭代和更快的反馈循环。
- 即使质量稍低的LLM,通过快速生成更多token也可能获得与更高质量LLM相当或更好的结果。
4. 企业知识的解锁与利用:
- 企业知识开始被AI解锁和利用,推动AI在更多应用场景中的实际使用。
- 这将有助于AI在更广泛的领域内实现自主操作,减少对人类的依赖。
5. AI平台和基础设施的开放性:
- AI平台和基础设施将越来越开放,允许创建更多的辅助工具和自主Agent。
- 这种开放性将促进AI技术的快速发展和广泛应用。
6. AI技术的普及和易用性:
- 随着AI技术通过人类语言越来越容易控制,开发者和用户之间的界限将变得模糊。
- 这将使更多人能够利用AI技术来解决问题和创新。
AgentLayer:开创去中心化AI Agent经济的未来
AgentLayer作为一个创新的协议,正在推动自主AI Agent的协作和发展。它通过一系列精心设计的组件和模块化架构,为AI Agent提供了一个高效的协作环境。这些组件包括专为去中心化AI Agent设计的AgentNetwork、无需编码的AgentOS、作为AI Agent发现和投资门户的AgentEx,以及促进代理间沟通和协作的AgentLink。AgentLayer的这种设计不仅提升了单个AI Agent的能力,还增强了整个系统在解决多样化挑战时的集体效率。随着人工智能技术的不断进步,尤其是在大型语言模型(LLMs)领域,AI Agent的应用范围和影响力日益扩大。AgentLayer通过其独特的经济模型和代币系统——$AGENT,为AI Agent的创建和运营提供了激励。$AGENT代币在系统中扮演着关键角色,不仅用于访问去中心化的AI服务和支付交易费用,还作为治理代币,允许持有者参与网络决策的投票。这种代币经济模型旨在促进全球开发者和创作者的参与,吸引更多价值,并推动AgentLayer生态系统的发展。AgentLayer的发展计划和路线图展现了其对构建一个功能丰富、安全和可靠区块链网络和生态系统的承诺。从网站上线到主网启动,每个阶段都旨在为用户提供更高质量的服务体验。在中长期规划中,AgentLayer计划在Cosmos生态系统中建立行业首个AI Agent链,成为Web3行业中AI资产发行的重要基础设施。通过这些努力,AgentLayer不仅推动了AI Agent技术的发展,还为未来的AI经济奠定了坚实的基础。
结论
总结来说,红杉资本的合伙人们和吴恩达教授都对AI的未来表达了乐观的态度,并预测AI将在多个领域内发挥更大的作用,特别是在提高工作效率、增强决策能力和推动创新方面。他们的见解和预测为AI技术的发展提供了清晰的方向,AI技术正处于快速发展的阶段,特别是在生成式AI领域。AI Agent工作流的多步迭代模式和设计模式的创新为提高AI的工作效率和输出质量提供了新的可能性。AI技术特别是生成式AI(如生成文本、图像、视频、音频等)和推理能力的提升,标志着一场生产力革命的到来。AI能够以类似人类的方式进行交互,显著降低成本,例如在客户服务、软件开发等领域减少人力需求。AI的发展轨迹可能导致整体员工成本下降,促进更快、更高效的工作流程。同时,生成式AI的应用也需要解决留存、参与度和伦理等挑战。人工智能技术正在经历一场深刻的革命,它将极大地改变经济结构和社会运作方式,并为企业和个人创造了前所未有的价值创造机会。然而,这也伴随着对社会适应、伦理规范以及技术安全等方面的挑战。
关于AgentLayer
AgentLayer作为首个去中心化AI Agent公链,通过引入代币$AGENT在L2区块链上推动Agent经济和AI资产交易,其AgentLink协议支持多Agent信息交换与协作,实现去中心化AI治理。
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