小米华为vivo理想一起发了篇论文,想给AI定个规矩
2024-01-19 16:26

小米华为vivo理想一起发了篇论文,想给AI定个规矩

本文来自微信公众号:新硅NewGeek(ID:XinguiNewgeek),作者:刘白,编辑:张泽一,视觉设计:疏睿,题图来自:视觉中国

文章摘要
该篇文章介绍了由小米、华为、vivo和理想共同制定的AI Agent的标准,并展望了AI Agent的发展趋势和应用前景。

• 📱 AI Agent将成为下一个平台,未来5年内将实现通过语音指令处理用户请求

• 🚀 AI Agent被分为五个能力等级,从L1-L5不同级别的可交互性和个性化服务

• 💡 AI Agent的部署方式、模态选择和交互方式等都被调查和讨论,为其提供最佳用户体验和效率

中文互联网上一直流传着一则著名鸡汤:一流企业做标准,二流企业做品牌,三流企业做产品。


去年各家卷大模型的热潮已经过去,今年AI应用呼之欲出,概念最火的当属人工智能代理(AI Agent)


比尔·盖茨说:Android、iOS和Windows都是平台,AI Agent将成为下一个平台……未来5年内,我们不用打开应用去做事儿,只要对你的手机或电脑说你想做什么,它们就能够处理你的请求。[1]


手机在努力,用AI帮你P图、记笔记、做总结、发信息。


PC在努力,用AI帮你设置系统、操作软件、提升画质、提高游戏战斗力。


AI pin和Rabbit r1这样新概念随身设备从出生就在往AI Agent的方向努力,帮你实时访问GPT-4、自动操控手机应用和电脑软件。


产品层出不穷的同时,标准也随即诞生——由清华大学智能产业研究院(AIR)与小米、华为、Vivo、理想几家大公司联合出品,邀请产业专家依照Agent的能力,将其分成了L1-L5的五个能力等级。




L1-L3级别的Agent需要用户给它定个目标。


L1级别用户说一步做一步,并且只能按照开发人员预制的步骤执行任务。


L2可以根据用户的目标自己拆解步骤,并操作相关App或者调用API。


L3可以执行更复杂的任务,一边推测用户意图,一边调用手头所有资源,还要根据每步的反馈及时调整计划,直到完成任务。


而L4-L5级别的Agent已经不需要用户指挥,能主动感知当前的环境和用户状态,并且结合历史数据,主动给用户提供个性化服务。


这个分级和自动驾驶很类似,在L3之前都还需要人类高度介入,而到了高阶水平就可以完全替代人类。


在共同制定行业标准之外,产业大佬们还从385篇论文中总结出了AI Agent的过去、现在与未来。


过去我们就不回顾了,就看看现在,然后顺便展望一下未来。


Agent在大佬们眼中的样子


我们先来看看围绕Agent部署的问题,大佬们的见解是怎样的。



88%的人首选本地与云端混合方案,而且81.82%的人对现有的仅云端方案不满意。


不满意的原因主要是云端服务延迟高、个人隐私泄漏风险以及云服务的成本实在太高了。


仅本地的方案排名第二,主因是当下本地硬件的算力还无法支持高阶的Agent服务。


研究人员还调研了大佬们认为部署在个人设备上的AI Agent最需要哪种模态、最重要的能力以及哪种交互方式最有前景。


模态方面,大家可能是考虑到了本地部署,所以文本互动得分最高。


不过也有20%的人认为,影像(图片和视频)是未来AI Agent不可或缺的能力。



能力方面,虽然学术界对LLM处理长文本十分关注,但到了Agent应用这里,语言理解才是压倒性的第一。


毕竟你的Agent要是连用户的意图都识别不了,那接下来的推理和执行都进行不下去。


交互方式方面,大家目前最推崇的还是语音,即便VR今年有卷土重来的趋势,大佬们仍然觉得它价高不好推广且用户体验不佳。


Vision Pro那种空间交互方式压根就没在考虑范围内。


最后来看一下行业大佬未来想用Agent给客户提供些什么样的服务。



别说瞧见数字分身还真有点心动,克隆一个自己替自己上班的这天终于快来了(兴奋搓手)


看了大佬们对Agent的见解不难发现,虽然LLM是Agent的灵魂,但只靠LLM是做不出一个好Agent的,或者说做不出一个L4-L5的Agent。


LLM之于AI Agent,就像中央处理器之于计算机,做的是对资源进行管理和调度。



LLM首先通过获取顶层各种技能为用户提供服务,这些技能就像操作系统(OS)中的应用程序,可以添加也可以删除。


为了支持这些技能,LLM还要取得管理底层本地资源的能力,比如通过你的智能手表获取你的实时心率。


想要更智能的个性化服务,LLM最好还能获取当前用户的状态和历史资料。


比如结合你跟相亲对象的聊天记录和见面时的心率变化,判断你喜欢的类型,然后继续帮你在交友App、社交网络里寻觅这个类型并主动搭话,提升你相亲的成功率。


Agent的基础能力


功能架构基本捋清了,那为了给Agent打造这些功能,都需要哪些底层能力呢?



帮人干活,首先要有手(执行),再有眼(感知),最好再有个脑子(记忆)


执行能力,也就是让LLM去触发帮用户干活的技能,主要有两种实现方式:通过代码或直接上手操作图形界面(UI)


通过代码可以用传统的人工硬编码方式,也可以训练Agent自己写代码调用其他应用的API。


但是总有那么一些不爱配合别人的应用它不开放API,这个时候代码方式就不管用了。


所以有了第二种方式,让Agent直接模仿人类用户,通过滑动、点击等类人姿势操作应用以达成目的。


最近大火的Rabbit r1所用的LAM(Large Action Model)就是第二种。


不过UI方式执行复杂指令能力有限,让它点点手机App点个外卖是可以的,让它操作一下Blender这类3D建模的软件怕是连参数面板都找不全。


上下文感知主要是自动为Agent提供周围环境和用户信息,可以让Agent有主动判断主动执行的能力。


比如当Agent知道我现在身处图书馆,就可以自动帮我接听快递小哥的电话,然后把对话内容总结成文字发给我。


要感知这个世界,Agent可以从硬件传感器(GPS、麦克风、摄像头、光感、温度...…)和软件内(应用使用情况、通话记录、打字习惯)获得信息。


还可以把多个来源的信息综合到一起判断更复杂的事情,比如通过耳机和手机麦克风的声差进行动作检测。


通过这些感知,Agent需要分析出两个状态:环境状态和用户状态。


根据不同的环境,Agent可以侧重更场景化的应用,例如在会议室的时候集中精力做会议记录和安排工作计划;在健身房的时候就好好检测用户的呼吸和心率。


用户状态分为短期和长期两种,短期方面更聚焦于情绪、压力、动态,如果检测到压力指数上升,Agent可以通过聊天、推荐音乐电影等方式帮你缓解。


长期方面则是作为一个陪伴用户的老师、指导的形象而存在,比如可以根据用户的喜好、技能、市场环境来进行贴身的职业规划。


记忆能力,一方面是指Agent记录、管理、利用用户历史数据的能力,另一方面则是Agent本身可以不断学习新技能、新知识的能力。


获取记忆的方式有两种:直接从感知到的原始数据里获得,或者从原始数据里推理出来。


比如说原始数据是用户每天回家路上都会在一个特定的地点停留5分钟,Agent通过位置信息和支付记录推理发现,用户每天停留是为了买烤肠。


那Agent就会记录下用户喜欢吃烤肠这一爱好。


记忆的类型还分为短时记忆和长时记忆。


短时记忆也称为工作记忆,也就是Agent在处理某一项任务周期内调用的所有相关信息。


长时记忆则用来储存每一次任务周期产生的经验,可以在今后遇到相似任务时再调出来参考。


有了长时记忆的Agent好比一个记吃又记打的孩子,可以一点点建立自己对这个世界的认知了。


想端侧,提效率


有了这些能力,Agent要是还住在看不见摸不着的云服务器里,那对用户来说还是用处不大。


一个能帮上忙的Agent,还是要做到真正融入用户的生活,那部署方式最后还要选择端侧。


但是端侧的算力和能源十分有限,要想在有限的资源里提升Agent的智能水平,那就只能从效率入手。


这篇综述里给大家整理了3大类8小项,具体20种提升端侧Agent效率的方式。



首先,LLM推理能力是重中之重,任务规划、调度执行资源、上下文和记忆的理解调用都需要用到推理,处理不好直接就成了Agent的性能瓶颈。


文中总结常用的推理提效方式有:把模型变小(模型压缩)、加速推理过程(增强上下文计算效率)、内存优化和从软硬件入手减少能耗。


然后,满足不同用户需求的必经之路是定制化,快速定制服务于不同用户群不同场景的Agent,以及让它低成本的与时俱进,是商业化必啃的一块硬骨头。


所以现在大家都忙着提升微调效率和上下文加载效率。


最后的内存优化管理则不只是Agent领域的提效方式了,不过的确是Agent要达到L5不得不做好的一件事。


Agent之后要打交道的数据不止文字,还有图片、语音、视频,还有可穿戴设备传回的健康情况,还有智能家居检测的环境状况。


单个用户的数据信息跨度动辄以年为单位,颗粒度甚至细致到每秒,如何管理如此庞大的数据库并提取出有效信息,还是个未解的难题。


这篇论文总结分析了很多,但硅基君看来,更像是大厂们联合起来发了个声明:以后做Agent,就都按照我们这套体系来评级吧。


参考资料:

[1] 比尔·盖茨都为之倾倒的AI Agent,究竟是什么|36氪

[2] Personal LLM Agents: Insights and Survey about the Capability, Efficiency and Security. arXiv preprint arXiv:2401.05459.


本文来自微信公众号:新硅NewGeek(ID:XinguiNewgeek),作者:刘白,编辑:张泽一,视觉设计:疏睿

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