Chat with Wiki - 使用AGI类工具时，用户应该注意些什么

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使用 AGI 类工具时，用户应注意以下几点：

理解工具：全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zero-shot learning 和 few-shot learning 能力，可通过描述工具功能和参数的 zero-shot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务，应先将其分解为子任务，再组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。
使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为，了解行为后果，并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化，人类反馈包括显性评价和隐性行为。
关注工具选择：对于 Tools 类工具，开发者需选到合适的工具，并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识，提升工具使用的准确率，把精力放在这方面而非工程化上。

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References

理解工具：AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解，Agent使用工具的过程将变得不可信，也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力，AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时，单一工具往往是不够的。因此，AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于LLM的推理和规划能力，当然也包括对工具的理解。使用工具：AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，以及了解其行为的后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。具身智能在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展，认为智能不仅仅是对预设数据的处理，更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库，进行决策并产生具体行动，以此改变环境，这一系列的行为被称为“具身行动”。

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

AI Agent产品经理血泪史（一）：一年来我摸过的那些石头【Tools篇】

我跟小伙伴们一路关注着OpenAI各个版本模型能力的迭代，把模型能力摸的一清二楚。虽然官方没有任何明确的说明，但是从各版本模型迭代的路线来推断，Tools大概率是OpenAI押注AGI的方式。开头的报道截图其实也能够证明这点。可能有很多人对AI Agent的认知是从Plan-and-Execute开始的，比较有名的可能就是当时的AutoGPT，BabyAGI，以及国内一个项目Xagent。我不否认Plan Agent是一种解决问题的方式，但它绝对不是AI Agent该有的智能。这里就不展开去聊Plan Agent了，毕竟去年那些Plan Agent项目至今都很难有落地的。而Tools则是给了一种全新的解题思路。而开发者也只需要关注两个事情：1、选到合适的工具；2、填写准确（优秀）的参数；所有事情的优化，都可以从这两个方面下手。把业务上的knowhow，快速地转化为Agent的知识，提升它在上面两个事情的准确率，把精力放在这个事情上，而不是在工程化上。Sam虽然是个忽悠大王，但是有些话缺不无道理。有些模型迭代能去解决的问题，不要花太多精力去做，也许你哼哧哼哧搞几个月，还没上线下个版本模型就解决了。