当前生成式模型的主要目的是内容创作和信息过滤。然而,最近对AI智能体(能够自主参与用户设定目标的外部工具使用者)的研究和讨论表明,如果为AI提供类似于1990年代互联网的经济通道,AI可能会得到实质性的解锁。
在这种情况下,智能体需要代理他们可以控制的资产,因为传统的金融系统并不适合它们。
这就是加密货币发挥作用的地方:加密货币提供了一种具有快速结算、数字支付和所有权层的解决方案,特别适合构建AI智能体。
本文将向您介绍智能体及其架构的概念,研究中的示例如何证明智能体具有超越传统LLM的新兴特性,以及围绕基于加密的智能体构建解决方案或产品的项目。
什么是智能体?
AI智能体是由LLM驱动的实体,能够规划并采取行动,以实现目标,并在多次迭代中不断优化。
智能体架构
智能体架构可以是单个智能体或多个智能体的组合,共同解决问题。
单智能体架构:一个语言模型独自执行推理、规划和工具执行,没有其他智能体的反馈机制,但可以接受人类的反馈。
多智能体架构:涉及两个或多个智能体,每个智能体可以使用相同或不同的语言模型和工具,每个智能体通常都有自己的角色和任务。
智能体架构配置文件
智能体具有配置文件或个性,定义了对LLM行为和技能的影响,这取决于特定的应用场景。
智能体架构记忆
智能体的记忆存储从环境中感知到的信息,并利用这些信息制定新的计划或行动,使其能够自我进化和行事。
智能体架构规划
复杂任务被解构为更简单的子任务,单独解决。
无反馈规划:智能体在采取行动后不会收到影响未来行为的反馈。
带反馈规划:智能体根据外部反馈调整和优化子任务的完成。
智能体架构行为
智能体的决策转化为具体结果的过程,包括任务完成、通信、环境探索等。
智能体架构能力获取
智能体必须具备特定任务的能力才能在动作空间内正确执行行为,这可以通过微调或无需微调的方法实现。
文献中的智能体示例
生成式智能体:在虚拟环境中模拟人类行为交互,能够自主执行多智能体系统的社交行为。
描述解释计划选择 (DEPS):能够在Minecraft中完成多达70个任务的零样本多任务智能体。
Voyager:在Minecraft中实现终身学习,探索世界并获取新技能的智能体。
CALYPSO:设计用于Dungeons & Dragons游戏的智能体,协助创作和讲述故事。
Minecraft中的幽灵 (GITM):在Minecraft中执行任务的能力一般的智能体。
SayPlan:使用3D场景图形规划长期任务的智能体。
一些值得关注的智能体项目
AIWay Finder:去中心化的知识图谱,允许用户识别智能体使用的可行路径并获取奖励。
Ritualnet:设置多智能体架构的网络节点,监听链上或链下请求并输出可选证明。
Morpheus:点对点网络,为个人通用AI提供支持,能够执行用户代表任务。
这些改写和结构调整将有助于提高文章的质量和搜索引擎的可搜索性,确保内容清晰而详尽地展示了智能体在不同环境下的应用和优势。