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随着大语言模型（LLM）在23年的快速发展，大模型逐步收敛为以闭源为代表的ChatGPT和以开源为代表的Llama2。

大模型本身也在朝着多模态的方向发展，这意味着模型能够处理不同类型的数据，如：文本、图片、视频和音频，其本质是丰富模型的信息处理与生成能力，能够更好地理解现实世界，处理复杂问题。

AI agent是智能体的一种实现，特指那些应用了人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习技术的智能体。这些智能体拥有处理复杂任务的能力，能够进行自然语言理解和生成、推理、规划等高级认知功能。在实现上，AI agent通常依赖于大型的语言模型或其他类型的深度学习模型作为其核心决策和处理单元。比如，聊天机器人、语音助手、推荐系统等。

或者说，所有AI agent都是智能体，但并非所有智能体都是AI agent。智能体强调的是自主行动和环境交互的能力，而AI agent强调的是实现这一能力的先进人工智能技术。随着技术的发展，AI agent在智能体中的角色越来越像人类的代理，能够在没有人类直接指导的情况下，实现更为复杂的任务和目标。智能体是一个更广泛的概念，可以包括各种类型的软件程序，而AI agent则是指利用人工智能技术的特殊类型的智能体，具有更强的感知、学习和推理能力。

一、LLM vs Agent 虽然大语言模型的能力足够强大，但它依旧是被动的响应用户的指令，并且生成的效果取决于使用者如何使用它。 而AI Agent（智能代理）的出现，将改变这一现状。 它是一个自动化的程序，它具备自主规划和执行的能力，它也被视为通往AGI（通用人工智能）的钥匙。 从NLP -> AGI 的发展路线分为五个级别，From:《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》，分别是：语料库、互联网、感知、具身和社会属性。 目前的大语言模型已经来到了第二级，具备互联网实时访问的多模态内容输出。AI Agent在LLM的基础之上在往感知、具身和社会属性的方向方展；当其具备感知环境与行动的能力时，将进入到第三和第四级别；再进一步，当多个Agent通过它们之间的互动、合作，且具备情感属性，能够处理更加复杂的任务或反映现实世界中的社会行为时，Agent将进入第五级。

“大语言模型如何在真实商业场景中快速、有效落地”成为技术厂商目前最关注的首要问题，实在智能最新推出的RPA Agent 智能体数字员工真正做到将人机协同下的业务流程自动化生成提拔到了一个更智能，全可视，低门槛的‘平民化’高度。

实在智能的未来展望充满了无限可能性和惊喜。作为一家在AI领域有着深厚技术积累的公司，实在智能将继续致力于产品创新和迭代，不断优化和完善其大语言模型和RPA Agent智能体数字员工等核心产品，帮助更多国内外企业寻找真正适合其业务发展特点的数字化转型之路。

应用的功能 这些应用的功能有以下几点：

AutoGPT：它可以利用 GPT-4 或 GPT-3.5的强大能力自主创建和处理各种工作，比如报告创作、内容创建和数据分析等。它从海量数据中学习，创造出具有凝聚力和相关性的内容。它还可以自我改进，通过反馈调整自己的策略。 AgentGPT：它可以让你配置和部署自主的人工智能代理，给它们起名字并设定任何目标。它会通过想出任务、执行任务和从结果中学习来达成目标。它还可以使用多个语言模型协同工作，提高效率和灵活性。 Think Agent：它可以让你创建和管理智能代理，给它们分配任务，监控它们的进度，和它们交流，还可以让它们互相协作。它还可以让你使用不同的算法、数据源和工具来定制你的代理。 ChatGPT：它可以让你和人工智能进行对话，选择不同的主题、语言和个性。它还可以帮你写文章、生成代码、做数学题等等。它还可以根据你的反馈调整自己的回答风格。 Bard AI：它可以让你用人工智能创作音乐，选择不同的风格、乐器和情感。它还可以帮你写歌词、生成旋律、混音等等。它还可以根据你的喜好推荐音乐或者改变音乐风格。

优缺点 这些应用的优缺点有以下几点：

优点：这些应用都利用了最先进的人工智能技术，为用户提供了方便、快捷、高效和有趣的服务。它们都有很强的自主性和学习能力，可以根据用户的需求和反馈进行调整和优化。它们都有很多实用和创新的功能，可以满足用户在各个领域的需求。 缺点：这些应用也有一些潜在的风险和挑战，比如数据安全、法律责任、伦理道德、社会影响等。它们也可能存在一些技术上的局限性和不稳定性，比如准确性、可靠性、可解释性、可扩展性等。它们也可能需要一些技术知识和经验，才能更好地使用和管理。