自主 AI 代理：未来的生产力引擎

开篇

开门见山的说，人工智能就是利用计算机，通过使用数据、机器学习让人类具备完成各项工作的能力。人类可以通过 AI 来创建内容、回答问题以及生成逼真的艺术作品。

无论如何针对上述任务而已，人类都需要指导 AI 告诉它如何执行任务，从而得到结果。如果人类并不想提供任何指令，仍旧希望 AI 系统通过自己思考的方式完成任务，可能吗？

答案是肯定的，那就是今天要提到的“自主 AI 代理”。

一、什么是自主 AI 代理？

自主代理由 AI 驱动，当给定目标时，它们可以自己创建、处理以及完成任务。这是通过自我指导指令实现的，这些指令通过循环运行的方式，从而在每次迭代时产生行动。

你可以使用自主 AI 代理来管理你的社交媒体账户，创建工作待办事项清单，甚至写一本书。这些能力是目前最热门的话题，人们想了解更多关于 AI 自主代理的信息。由于其快速的发展，我们也对相关产品抱有更大的期望。

听起来疯狂吧？但只需给出一个目标，自主 AI 代理就可以为你做剩下的事情。它就像另一个员工、队友甚至朋友。

目前，已经有一些自主 AI 代理问世了，比如 AutoGPT 和 BabyAGI。

这是人工通用智能（AGI）的开始吗，当一个计算机程序可以以与人类相同的能力执行任何智能任务？

二、自主 AI 代理能做什么？

只要给定目标，自主 AI 代理就可以完成任何任务，例如：

• 内容创建

• 个人助手

• 个人财务管理

• 研究和数据分析

• 访问大型语言模型（LLM）工具，如 GPT

• 访问网络

三、自主 AI 代理如何工作？

自主 AI 代理的受欢迎程度逐渐升温，越来越多的人希望更加深入地了解 AI 代理的框架。那么，成功的自主 AI 代理需要哪些主要元素呢？

• 知识：AI 系统的知识库非常重要。他们不仅需要把最权威的知识作为训练数据，还要从各种不同的渠道收集和解释数据。

• 记忆： 就像人类一样，拥有资源并且对其进行了解，然后就需要记住它们。自主 AI 代理不仅需要学习新数据力，还需要回忆过去的经验。

• 学习： 所以你有知识和记忆，但你真的在学习你需要学习的东西吗？

自主 AI 代理使用诸如强化学习的技术 - 一种关于训练模型，它会产生一系列决策的机器学习，以最大化累积奖励的方式进行学习。使用强化学习允许模型通过提供反馈，优化策略，并通过试错产生成功的输出来改进。

另一种提高自主 AI 代理学习能力的方式就是：与其他系统以及用户进行交流，从而进行信息交换和任务协作。也可以通过提供知识资源来帮助自主 AI 代理在决策过程中增强学习过程，例如：浏览外部源，查询数据库等。

决策制定

当有良好的知识库和记忆能力之后，自主 AI 代理会帮助你实现决策过程。对于自主 AI 代理，决策制定需要系统分析数据，遍历过去的数据，对选项进行权衡，并选择最适合用户目标的行动。

另一个需要考虑的因素是，自主 AI 代理需要详细的行动计划，这个工作需要大量的规划 - 这在执行决策过程之前就需要进行周密考虑。

为了更好地理解自主 AI 代理的框架，让我们分解下面的图片：

上面的系统图像被分解成 6 个步骤，这些步骤在无限循环中运行：

1. 用户提供一个目标/任务。

2. 目标/任务进入任务队列，并移动到“执行代理”，存储在“记忆体”中。这里需要保证目标/任务存储在记忆体中。

3. 目标/任务添加上下文（回忆过去的经验和知识库）之后，它被发送到“执行代理”，该代理将任务结果发送到“任务创建代理”。

4. 任务已经被创建并添加到“任务队列”。

5. 任务然后必须通过“任务优先级代理”进行优先级排序。

6. 最后一步是代理在“任务优先级代理”阶段清理任务列表。

四、为什么自主代理重要？

几个月前，ChatGPT 有了新版本的发布，很多人开始使用它。很多企业也在试图将其应用到业务中，并寻找将其整合到运营中的新方法。同时，开发者疯狂地开发 GPT 的插件，也表明 AI 正在成为生态系统的重要组成部分。

对于一些人来说，这可能看起来好像是昙花一现。然而，科技世界正在接受大量的投资，并以饱满的激情高速成长。日常生活中人工智能的发展和应用比我们想象的要快得多，而且离我们越来越近。

我们生活在一个快节奏的数字化环境中，自主 AI 代理有潜力提高不同行业的生产力和运营。这将使企业能够高效发展，同时保持竞争力。

自主 AI 代理不像人类。他们不需要睡觉，午餐休息等。他们可以 24/7 工作以确保有效的生产，更快地拿到结果，并为员工减少繁琐的工作。

公司将看到劳动成本的减少，有效生产力的提升。然而，我们也发现，自主 AI 代理的增加将在涉及重复性任务的行业中造成工作流失，比如制造业。

你会发现涉及创造性，高级问题解决和创新思维的工作需求有明显增加。更需要数据分析，数据伦理和 AI 系统监控这样的角色，这些角色的主要任务是监控基于 AI 的系统。

五、举个相似的例子

近 10 年间，甚至连传统企业都开始大面积数字化时，我们发现开发内部工具的过程中，大量的页面、场景、组件等在不断重复，这种重复造轮子的工作，浪费工程师的大量时间。

针对这类问题，低代码平台把某些重复出现的场景、流程，具象化成一个个组件、api、数据库接口，避免了重复造轮子。极大的提高了程序员的生产效率。

低代码是什么？一组数字技术工具平台，能基于图形化拖拽、参数化配置等更为高效的方式，实现快速构建、数据编排、连接生态、中台服务等。通过少量代码或不用代码实现数字化转型中的场景应用创新。它能缓解甚至解决庞大的市场需求与传统的开发生产力引发的供需关系矛盾问题，是数字化转型过程中降本增效趋势下的产物。

介绍一款程序员都应该知道的典型软件 JNPF 快速开发平台，一款基于 SpringBoot+Vue3 的全栈开发平台，采用微服务、前后端分离架构，基于可视化流程建模、表单建模、报表建模工具，快速构建业务应用，平台即可本地化部署，也支持 K8S 部署。

应用体验地址：https://www.jnpfsoft.com/?infoq，操作一下试试吧！

六、总结

自主 AI 代理是否会被企业和组织采用，这是大势所趋，全面应用只是时间问题。

如果是你，你会做什么准备呢？寻找创建其他人可以使用的自主代理？还是雇佣自主代理以提高生产力和个人生活？