Trong những năm gần đây, các AI Agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã không ngừng phát triển về kiến trúc, bộ nhớ, nhận thức, suy luận và hành động, thể hiện tiềm năng tái định nghĩa các khả năng trong nhiều lĩnh vực.
Nguồn gốc: AI Agents : Research & Applications (Accelxr)
Tác giả: Rituals
Biên dịch: Bạch Ngữ Blockchain
Ảnh bìa: Ảnh bởi Trophim Lapteff trên Unsplash
Trong những năm gần đây, khái niệm về AI Agent đã trở nên ngày càng quan trọng trong nhiều lĩnh vực như triết học, trò chơi và trí tuệ nhân tạo. Theo nghĩa truyền thống, một AI Agent là một thực thể có thể hành động độc lập, đưa ra lựa chọn và có ý định, những đặc điểm này thường được liên kết với con người.
Tuy nhiên, trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khái niệm về AI Agent trở nên phức tạp hơn. Với sự xuất hiện của các AI Agent tự chủ, những AI Agent này có thể quan sát, học hỏi và hành động độc lập trong môi trường, biến khái niệm trừu tượng về AI Agent thành một hình thức cụ thể của hệ thống tính toán. Những AI Agent này gần như không cần can thiệp của con người, thể hiện khả năng có ý định tính toán, mặc dù không phải là ý thức, có thể đưa ra quyết định, học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với các AI Agent khác hoặc con người theo cách ngày càng phức tạp.
Bài viết này sẽ thảo luận về lĩnh vực mới nổi của AI Agent tự chủ, đặc biệt là các AI Agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và ảnh hưởng của chúng trong các lĩnh vực như trò chơi, quản trị, khoa học và robot. Trên cơ sở thảo luận về các nguyên tắc cơ bản của AI Agent, bài viết sẽ phân tích kiến trúc và ứng dụng của AI Agent. Thông qua cách tiếp cận phân loại này, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về cách thức mà các AI Agent này thực hiện nhiệm vụ, xử lý thông tin và không ngừng phát triển trong khung hoạt động cụ thể của chúng.
Mục tiêu của bài viết bao gồm hai phần chính:
- Cung cấp tổng quan hệ thống về AI Agent và nền tảng kiến trúc của chúng, với trọng tâm là các thành phần như bộ nhớ, nhận thức, suy luận và lập kế hoạch.
- Thảo luận về các xu hướng mới nhất trong nghiên cứu AI Agent, nhấn mạnh vào các ứng dụng của chúng trong việc tái định nghĩa các khả năng.
Lưu ý: Do giới hạn về độ dài, bài viết này đã được rút gọn so với bản gốc.
Mục lục
