资源有限，如何构建高效能的 AI Agent

Agent 是AI产业的未来吗？

原标题：资源有限，如何构建高效能的 AI Agent
文章来源：AI前线
内容字数：13024字

AI Agent：技术突破与应用展望

本文总结了AICon全球人工智能开发与应用大会2024北京站“AI Agent技术突破与应用”专题圆桌交流的精彩观点，探讨了AI Agent的落地场景选择、资源利用以及未来发展方向。

1. AI Agent 落地场景的选择

专家们一致认为，选择合适的AI Agent应用场景至关重要。 选择标准主要包括：

1. 清晰的业务流程： 大模型的应用需要明确的业务流程，否则效果难以预测。
2. 充足的数据积累： 无论是业务数据还是用户行为数据，都需要一定量的积累才能支撑AI Agent的有效运行。
3. 商业价值： 引入AI Agent需要带来显著的降本增效等商业价值，否则得不偿失。
4. 技术能力匹配： 选择AI擅长处理的任务和场景，如自然语言理解和生成，视觉理解和生成等。
5. 风险评估： 考虑可信赖度、准确度、用户体验、法律和隐私风险等。

简单场景并不适合使用AI Agent，因为反而会增加复杂性；而复杂场景，尤其涉及多环节且环节顺序灵活的任务，AI Agent能够通过大模型规划实现高效编排。 中等复杂度任务则可以考虑大模型规划。

2. 有限资源下的AI Agent应用

面对大模型高昂的算力成本，专家们提出了以下应对策略：

1. 模型能力的持续提升： 大模型的性能正在急剧提升，参数规模不断压缩，同时推理优化也在加速，服务成本显著下降。
2. 小模型的有效利用： 通过有效利用私域数据并精准描述场景任务，小模型也能实现低成本、高效推理。
3. SaaS模式的兴起： 大模型API的出现将促进国内SaaS模式的进一步发展，降低用户部署成本。
4. “面壁定律”： 大模型的知识密度在短时间内快速提升，未来小模型将在端侧解决更多问题。

需要注意的是，国内SaaS推广存在文化障碍，企业更倾向于“看得见、摸得着”的私有化部署。

3. AI Agent与人机交互的未来形态

专家们对未来AI Agent与人类的交互形态进行了展望：

1. 智能助理/伙伴： AI Agent将成为人类的得力助手，帮助处理事实类和认知类问题，并逐步明确模糊意图，高效处理单一、多任务意图。
2. 交互形态多样化： 从简单的机器人到高度智能的虚拟助手，甚至具身智能机器人，未来AI Agent的形态将更加多样化。
3. 系统架构优化： 类似于“思考，快与慢”的系统架构，将系统分为前端的“talker”和后端的“reasoner”，以提升效率。
4. 打破信息孤岛： AI Agent将打破信息孤岛，在不同平台提供更全面的服务。
5. 智能设备进化： AI Agent将不再局限于人形机器人，而是以更适合的形态存在，例如通过WiFi路由器感知异常情况。

改进AI意图识别是提升人机交互体验的重要方面，需要解决任务切换、恢复和跳转等问题。

总而言之，AI Agent领域充满机遇与挑战，需要合理选择应用场景，有效利用资源，并持续提升技术能力，才能最终实现人机高效协同。

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