介绍
Gemini Deep Research 和 ChatGPT Deep Research 等人工智能代理的兴起标志着人工智能向“代理时代”的重大转变。这些代理变得越来越自主，能够执行复杂的任务，例如进行深入研究、综合不同来源的发现，甚至生成创意内容，所有这些都需要最少的人为干预。虽然像 Gemini 和 GPT 这样的大型语言模型 (LLM) 是这些代理的核心“大脑”，但它们的高级功能是通过其他几种关键技术的协同作用来实现的。本文深入探讨了开发法学硕士以外的高级人工智能代理所需的基本技术，探索了为这些智能系统提供支持的工具、框架和技术。
1.Gemini深度研究和ChatGPT深度研究所使用的技术
虽然 Gemini Deep Research 和 ChatGPT Deep Research 中使用的具体架构和算法尚未公开，但我们可以根据其功能和对 AI 代理的研究推断出一些关键组件。
两种代理都可能利用：
- 自然语言处理 (NLP)：这是以类似人类的方式理解和响应用户请求、从各种来源提取关键信息以及生成综合报告和摘要的基础。
- 信息检索（IR）：从大量数据中有效地搜索和检索相关信息至关重要。这涉及网络抓取、索引和语义搜索等技术来定位最相关的来源。
- 知识表示和推理：以允许代理推理、推论和连接不同概念的方式组织和存储信息至关重要。这可能涉及知识图、本体或其他知识的结构化表示。
- 机器学习 (ML)：除了核心法学硕士之外，机器学习技术还可能用于诸如信息分类、识别关键主题以及根据用户交互个性化代理响应等任务。
Gemini Deep Research 作为一个多模式系统，可能还包括：
- 计算机视觉：处理和理解图像和视频以提取相关信息和上下文。
- 音频处理：分析和解释音频数据，可能用于语音交互或从音频源提取信息。
2. AI Agent开发常用技术
开发先进的人工智能代理需要法学硕士以外的多种技术。这些包括：
- 机器学习框架： TensorFlow 和 PyTorch 等工具为构建、训练和部署机器学习模型奠定了基础，从而增强了法学硕士的能力。
- 自然语言处理 (NLP) 库： NLTK 和 spaCy 等库提供文本处理、分析和理解的功能，增强代理与人类语言交互的能力。
- 计算机视觉库：像 OpenCV 这样的库提供图像和视频处理工具，使智能体能够“看到”并解释视觉信息。
- 机器人流程自动化 (RPA)：自动化数字系统中的重复性任务（例如数据输入或网页抓取）可以集成到代理工作流程中以提高效率。
- 数据管理工具：有效存储、管理和访问数据至关重要。这可能涉及 SQL 数据库、NoSQL 数据库或基于云的存储解决方案。
- 开发环境： Google Colab 和 Jupyter Notebooks 等平台为开发和测试 AI 代理提供了交互式环境。
- 部署平台： Docker 等容器化平台和 Kubernetes 等编排工具有助于大规模部署和管理 AI 代理。
代理架构
人工智能代理可以设计成不同的架构，每个架构都有自己的优点和缺点：
- 演绎推理代理：这些代理使用逻辑规则和推理来做出决策。它们非常适合具有明确规则和可预测结果的任务，但可能会在复杂或不确定的情况下陷入困境。
- 实用推理智能体：这些智能体专注于通过规划和执行行动来实现特定目标。它们比演绎代理更具适应性，但需要更复杂的规划和决策能力。
- 反应性代理：这些代理根据预定义的规则或学习的模式直接响应其环境。他们能够高效地完成简单的任务，但缺乏计划或推理未来结果的能力。
- 混合代理：这些代理结合了不同架构的元素，例如反应式和审议式方法，以实现效率和适应性之间的平衡。
优化人工智能代理
优化人工智能代理对于确保其效率、可扩展性和可靠性至关重要。关键优化技术包括：
- 负载平衡：在多个代理或服务器之间分配工作负载，以最大限度地缩短响应时间并提高整体系统稳定性。
- 自动扩展：根据需求自动调整分配给代理的资源，即使在高峰使用期间也能确保最佳性能。
- 对话分析：分析用户交互，以确定代理响应、对话流程和整体用户体验方面需要改进的领域。
3. 增强人工智能代理中法学硕士的技术
可以使用多种技术来增强人工智能代理中法学硕士的能力：
- 检索增强生成（RAG）：将法学硕士与信息检索系统相结合，使代理能够访问和处理外部知识源，从而提高其准确性和事实基础。这对于需要最新信息或访问专业知识库的任务至关重要。
- 领域自适应法学硕士：针对特定领域或任务微调通用法学硕士可以显着提高专业应用程序中代理的准确性和效率。这使得代理能够更好地理解特定领域的细微差别并生成更相关的响应。
- 强化学习：训练智能体通过反复试验进行学习，根据环境反馈优化其行为，可以使智能体更具适应性和效率。这对于需要在动态或不可预测的环境中运行的代理特别有用。
- 知识图：以结构化图格式表示知识，使代理能够推理概念之间的关系、得出推论并理解复杂信息。这使得代理能够超越简单的模式匹配并执行更复杂的推理任务。
- 向量存储和嵌入：使用词嵌入等技术，基于语义相似性存储和检索信息，使代理能够找到相关信息，即使查询中没有明确提及。这使得信息检索更加灵活和直观。
- 多模态数据处理：处理和集成来自不同模态（例如文本、图像和音频）的信息的能力是高级人工智能代理的关键特征。这使得客服人员能够更全面地了解他们的环境和用户需求，从而做出更准确和全面的响应。
- 可解释的人工智能（XAI）：将可解释性纳入人工智能代理对于建立信任和问责制至关重要。 XAI 技术帮助用户了解代理如何做出决策，使他们的行为更加透明和可解释。
4. 用于人工智能代理开发的开源库和框架
多个开源库和框架简化了 AI 代理的开发：
| 库/框架 | 描述 | 主要特点 |
|---|---|---|
| 浪链 | 用于构建 LLM 支持的应用程序的流行框架 | 链和代理抽象、与多个法学硕士集成、内存管理、即时工程 |
| 自动生成器 | 微软用于创建多代理人工智能应用程序的框架 | 多代理架构、高级定制、代码执行、与云服务集成 |
| 骆驼指数 | 连接法学硕士与外部数据的框架 | 数据连接器、索引、查询、检索增强生成 |
| 船员人工智能 | 用于构建和部署多代理工作流程的平台 | 基于角色的架构、动态任务规划、代理间通信、与各种法学硕士集成 |
| 迪菲 | 用于构建人工智能代理的无代码平台 | 用户友好的界面、快速编排、多模型支持、检索增强生成 |
| 郎图 | 用于创建复杂人工智能工作流程的编排框架 | 无缝 LangChain 集成、状态管理、人机交互、动态工作流程支持 |
| 语义内核 | 微软的 SDK，用于将人工智能模型集成到应用程序中 | 多语言支持、任务管理编排器、内存管理、灵活的模型选择 |
5. 高级人工智能代理开发研究论文
几篇研究论文为高级人工智能代理开发提供了宝贵的见解：
- “AI 代理的社会行为建模” ：本文探讨了如何对代理之间的社会行为和交互进行建模，从而实现对人类行为进行更真实、更复杂的模拟。这对于开发能够在社交环境中有效交互的智能体至关重要。
- “AI代理的可见性” ：这项研究的重点是使AI代理的决策过程更加透明和易于理解，提高信任和问责制。这对于确保负责任且合乎道德地使用人工智能代理至关重要。
- “人工智能和虚拟世界——迈向人类级人工智能代理” ：本文探讨了在虚拟世界中开发人类级人工智能代理的挑战和机遇，强调了体现和情境的重要性。这项研究探索了创建能够以更类似于人类的方式与世界互动的人工智能代理的潜力。
- “TPTU：基于大型语言模型的AI代理的任务规划和工具使用” ：这项研究研究了如何提高基于LLM的代理的任务规划和工具使用能力，提出不同的代理架构并评估其性能。这项研究旨在创建能够有效规划和执行复杂任务的代理。
- “上下文感知多智能体系统调查：技术、挑战和未来方向” ：本文全面概述了上下文感知多智能体系统，讨论了各种技术、挑战和未来的研究方向。这是了解多代理系统当前技术水平的宝贵资源。
- 《多智能体深度强化学习：一项调查》 ：本文回顾了多智能体深度强化学习的最新进展，探讨如何让AI智能体有效地组队。这项研究对于开发能够协作和合作以实现共同目标的代理至关重要。
- “利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏” ：这项研究展示了神经网络在复杂决策任务中的力量，这是人工智能代理的一项关键技能。这项研究证明了人工智能代理在具有挑战性的领域中实现超人表现的潜力。
- “图学习能否改善基于 LLM 的代理的规划？” ：这项研究展示了图学习如何增强基于 LLM 的代理的规划能力，特别是在使用 GPT-4 作为核心模型时。这项研究为将图结构集成到代理规划系统中提供了经验证据。
- “千人生成代理模拟” ：斯坦福大学和 Google DeepMind 之间的这一合作突破取得了显著成果，仅使用两小时的音频数据就模拟了 1,000 个独特的个体。这项研究为大规模行为建模和模拟开辟了新的可能性。
- “通过符号学习改进人工智能代理” ：本文探讨了基于 LLM 的多代理系统的进展和挑战，重点关注问题解决和世界模拟应用。这项调查为基于法学硕士的多智能体系统的未来发展提供了重要的见解。
6. 当前人工智能代理技术的局限性
尽管其功能令人印象深刻，但当前的人工智能代理技术仍然面临局限性：
- 自主决策：人工智能代理可能很难在复杂且不可预测的现实场景中做出真正的自主决策。部分原因是他们推理不可预见的情况和适应新情况的能力有限。
- 多代理协作：有效协调多个代理的行动和通信仍然是一个挑战。这是因为代理可能有不同的目标、观点或获取信息的方式，这可能会导致冲突或效率低下。
- 偏见和歧视：人工智能代理可能会从训练数据中继承偏见，从而导致不公平或歧视性的结果。这是一个重大问题，因为有偏见的代理人可能会延续甚至加剧现有的社会不平等。
- 隐私和安全：保护用户数据并确保人工智能代理的安全运行至关重要。这是因为特工通常可以访问敏感信息，他们的行为可能会对个人和组织产生重大后果。
- 意想不到的后果：人工智能代理的复杂性可能会导致难以预测或控制的不可预见的结果或行为。这是因为代理可能会以其创建者未完全理解的方式学习和适应，从而可能导致意外甚至有害的行为。
- 人在环系统：为了解决其中一些限制，研究人员正在探索人在环系统的使用。这些系统允许人类监督和干预代理的行为，确保安全并解决代理可能无法自主处理的边缘情况。
人工智能安全保障
确保人工智能代理的安全至关重要，尤其是当它们变得更加自主和有能力时。主要考虑因素包括：
- 防止恶意使用：人工智能代理可能被滥用于恶意目的，例如自动网络攻击或传播错误信息。开发人员需要实施保护措施，以防止未经授权的访问和恶意使用这些强大的工具。
- 针对对抗性攻击的鲁棒性：人工智能代理可能容易受到对抗性攻击，其中恶意行为者试图操纵他们的输入或行为来造成伤害。研究人员正在开发技术，使代理能够更强大地抵御此类攻击。
- 解决潜在偏差：如前所述，人工智能代理可以从训练数据中继承偏差。开发人员需要仔细策划和评估培训数据，以减少潜在的偏见并确保公平和道德的结果。
结论：构建人工智能代理的未来
开发像 Gemini Deep Research 和 ChatGPT Deep Research 这样的先进人工智能代理需要采取多方面的方法，而不仅仅是简单地利用法学硕士。通过集成机器学习框架、NLP 库、知识图谱、强化学习和多模态数据处理等技术，开发人员可以创建更强大、适应性更强、更值得信赖的代理。具体技术和架构的选择将取决于代理的具体应用和所需功能。
虽然当前的人工智能代理技术在自主决策、多代理协作和解决潜在偏见等领域仍然面临局限性，但正在进行的研究和开发正在为更复杂、更可靠的智能系统铺平道路。确保人工智能代理的安全也至关重要，因为这些强大的工具可能会被滥用或用于恶意目的。
通过应对这些挑战并持续创新，我们可以充分发挥人工智能代理的潜力，改变我们与信息交互的方式，自动化复杂的任务，并解决各个领域的现实问题。
原文： https://atlassc.net/2025/02/14/build-deep-research-beyond-llms