最新 AI 開發範式 - Agent 多重智慧體自動產生應用

吳畏（Delta）

非凡資本合夥人，中歐EMBA。2017年，創辦非凡資本，已投資耀途資本、寒武創投、梅花創投、FancyTech、聯諦科技等數隻創業投資基金及早期專案，累計投資和服務的創業公司達數百家。2023年，開始關注AI應用，創辦的非凡產研已經成為AI應用研究領域國內領先的行業智庫。

第1 部分 AI 的演進與大型模型的興起

▌CHAPTER 1 AI 的起源與進化

1.1　 從桌面應用到雲端運算

1.1.1　 桌面應用時代：個人電腦提升個人辦公效率

1.1.2　 網際網路應用時代：軟體從桌面擴充到網路

1.1.3　 行動應用程式時代：軟體走進生活

1.1.4　 雲端運算與SaaS 時代：軟體服務化

1.2　 從早期萌芽到深度學習

1.2.1　 早期萌芽時代（20 世紀50 年代—60 年代）

1.2.2　 知識工程時代（20 世紀70 年代—80 年代中期）

1.2.3　 統計學習時代（20 世紀80 年代末—20 世紀末）

1.2.4　 深度學習時代（21 世紀初至今）

 

▌CHAPTER 2 大型模型時代的AI

2.1　生成式AI 的崛起

2.1.1　 影像生成

2.1.2　 文字生成

2.1.3　 音訊生成

2.1.4　 生成式AI 的發展歷程

2.1.5　 應用與展望

2.2　 大型模型時代狂飆猛進

2.2.1　 語言模型的發展歷程

2.2.2　 LLM 的關鍵技術

2.2.3　 LLM 的典型應用

 

第2 部分 大型模型驅動的智慧體

▌CHAPTER 3 什麼是智慧體

3.1　智慧體的定義與特點

3.1.1　 智慧體的定義

3.1.2　 智慧體的特徵

3.1.3　 智慧體的應用

3.2　 智慧體與傳統軟體的關係

3.2.1　 智慧體與傳統軟體的區別

3.2.2　 智慧體在軟體開發中扮演的角色

3.2.3　 智慧體與傳統軟體的整合

3.2.4　 智慧體在軟體開發中的案例

3.3　 智慧體與LLM 的關係

3.3.1　 回顧LLM 的神奇之處

3.3.2　 智慧體與LLM 的互動

3.3.3　 智慧體與LLM 的合作實例

3.3.4　 智慧體與LLM 融合中的技術挑戰

3.3.5　 對智慧體與LLM 合作的展望

 

▌CHAPTER 4 智慧體的核心技術

4.1　 NLP

4.1.1　 NLP 的核心技術

4.1.2　 倫理、偏見與技術挑戰

4.1.3　 NLG

4.1.4　 多模態處理和NLP

4.1.5　 回顧和展望

4.2　 從ChatGPT 到智慧體

4.2.1　 ChatGPT 的特點

4.2.2　 AI 和NLP 的演進

4.2.3　 技術突破與倫理挑戰

4.3　 智慧體的五種超能力

4.3.1　 記憶

4.3.2　 規劃

4.3.3　 工具使用

4.3.4　 自主決策

4.3.5　 推理

4.3.6　 應用展望

 

第3 部分 下一代軟體可以不必是軟體

▌CHAPTER 5 自然語言帶來互動革命

5.1　 從圖形化使用者介面到自然語言的進化

5.1.1　 互動介面的進化

5.1.2　 圖形化使用者介面

5.1.3　 自然語言互動

5.1.4　 階段介面興起

5.1.5　 互動介面的未來

5.2　 如何改變使用者體驗

5.2.1　 使用者體驗演變

5.2.2　 自然語言互動崛起

5.2.3　 未來展望

 

▌CHAPTER 6 高度自動化帶來生產力革命

6.1　人機協作的方法和框架

6.1.1　 人機協作的重要性

6.1.2　 人機協作的核心目標

6.1.3　 人機協作的方法和框架

6.1.4　 人機協作的典型案例

6.1.5　 生產力革命

6.1.6　 未來展望

6.2　 企業級應用與任務規劃

6.2.1　 企業級應用的需求

6.2.2　 任務規劃的作用

6.2.3　 企業如何選擇工具

6.2.4　 機遇與挑戰

6.2.5　 未來展望

 

▌CHAPTER 7 多智慧體系統的未來

7.1　 單智慧體系統與多智慧體系統的差異

7.1.1　 單智慧體系統的特點

7.1.2　 多智慧體系統的特點

7.1.3　 技術進步與分析和比較

7.1.4　 對企業的影響與未來趨勢

7.2　 模擬真實世界的組織結構與工作流程

7.2.1　 組織結構模擬

7.2.2　 工作流程模擬

7.2.3　 技術進步與實踐應用

7.2.4　 根據模擬結果進行組織結構和工作流程最佳化

7.2.5　 未來趨勢

 

第4 部分 典型案例和商業應用

▌CHAPTER 8 史丹佛小鎮專案：生成式智慧體的典型案例

8.1　 實驗背景與目的

8.1.1　 非凡之旅

8.1.2　 概念框架

8.1.3　 核心技術

8.1.4　 生成式智慧體設計

8.1.5　 實驗目的

8.2　 生成式智慧體架構設計

8.2.1　 基礎架構

8.2.2　 記憶和檢索

8.2.3　 反思

8.2.4　 規劃和反應

8.2.5　 行為和互動

8.2.6　 使用者參與

8.3　 對未來的啟示

8.3.1　 生成式智慧體的潛力無限

8.3.2　 生成式智慧體的倫理挑戰

8.3.3　 潛力與倫理並重的未來

 

▌CHAPTER 9 自主式智慧體的典型案例

9.1　 AutoGPT：透過自然語言的需求描述執行自動化任務

9.1.1　 AutoGPT 的核心功能

9.1.2　 AutoGPT 的技術架構

9.1.3　 AutoGPT 的應用範圍

9.1.4　 未來展望

9.2　 BabyAGI：根據任務結果自動建立、排序和執行新任務

9.2.1　 BabyAGI 的核心功能

9.2.2　 BabyAGI 的技術架構

9.2.3　 未來展望

9.3　 MetaGPT：重塑生成式AI 與軟體開發介面的多智慧體架構

9.3.1　 MetaGPT 的核心功能

9.3.2　 MetaGPT 的安裝和配置

9.3.3　 石頭、剪刀、布遊戲開發中的實例分析

9.3.4　 在軟體開發市場中的競爭地位與競爭優勢

9.3.5　 未來展望

9.4　 AutoGen：下一代LLM 應用的啟動器

9.4.1　 AutoGen 的核心功能

9.4.2　 AutoGen 的技術架構

9.4.3　 AutoGen 的應用案例

9.4.4　 AutoGen 的核心優勢

9.4.5　 未來展望

9.5　 ChatDev：重塑軟體開發的AI 群眾智慧協作框架

9.5.1　 基本介紹

9.5.2　 ChatDev 的技術架構

9.5.3　 ChatDev 的實際應用

9.5.4　 ChatDev 的優勢和挑戰

9.5.5　 未來展望

9.6　 Camel.AI：引領自主與交流智慧體的未來

9.6.1　 Camel.AI 的核心概念

9.6.2　 Camel.AI 的技術架構

9.6.3　 Camel.AI 的實際應用

9.6.4　 Camel.AI 的實驗和性能評估

9.6.5　 未來展望

 

第5 部分 智慧體的潛能與機遇

▌CHAPTER 10 從智慧體到體現智慧

10.1　 體現智慧的定義與特點

10.1.1　 智慧體與體現智慧的區別

10.1.2 體現智慧的核心概念

10.1.3　 體現認知理論的重要性

10.2　 感知和解析環境與自主決策

10.2.1　 感知和解析環境的技術

10.2.2　 從感知到行動的過程

10.2.3　 自主決策的重要性

10.2.4　 互動式學習與決策最佳化

10.3　 從軟體到硬體的進化

10.3.1　 軟體的角色與硬體的配合

10.3.2　 硬體進化對軟體的影響

10.3.3　 體現智慧在硬體設計中的應用

10.3.4　 軟硬體協作發展的未來展望

10.4　 體現機器人的應用場景

10.4.1　 體現機器人在工業領域的應用

10.4.2　 體現機器人在醫療領域的應用

10.4.3　 體現機器人在日常生活中的應用

10.4.4　 體現機器人的發展趨勢

10.5　 體現智慧研究的挑戰與機遇

10.5.1　 當前的研究困難與挑戰

10.5.2　 解決方案與研究方向

10.5.3　 體現智慧對未來社會的影響

10.5.4　 體現智慧的商業潛力與市場前景

10.6　 體現智慧的核心與未來

10.6.1　 重新檢查智慧體的重要性

10.6.2　 對研究者和實踐者的建議

 

▌CHAPTER 11 智慧體與未來的關係

11.1　 重塑Web3.0 格局的可能性

11.1.1 Web3.0 的定義與特點

11.1.2　 智慧體在Web3.0 中的角色

11.1.3　 智慧體在Web3.0 中的應用案例

11.2　 智慧體在元宇宙裡的應用

11.2.1　 元宇宙的定義與發展

11.2.2　 元宇宙裡的智慧體應用

11.2.3　 智慧體在元宇宙裡的應用案例

 

第6 部分 展望：安全、發展、邊界和挑戰

▌CHAPTER 12 資料治理與社會倫理

12.1　 資料隱私保護與資料安全問題

12.1.1　 資料收集與處理的風險

12.1.2　 資料治理的重要性

12.2　 自主決策與人類的倫理界限

12.2.1　 自主決策的倫理考量

12.2.2　 倫理原則與自主AI 的選擇

12.2.3　 決策邊界的確定和調整

 

▌CHAPTER 13 技術邊界與未來無限

13.1　 當前技術的局限性

13.1.1　 資料存取和資料品質問題

13.1.2　 邏輯程式設計的局限性

13.1.3　 應用領域的多方面挑戰

13.1.4　 決策過程中的偏見問題

13.1.5　 處理複雜任務和理解人類意圖的侷限

13.2　 技術的發展趨勢

13.2.1　 技術不斷進步引領未來

13.2.2　 資料科學與AI 技術的進步

13.2.3　 與其他先進技術的結合