AA 003|你知道自動代理人系統是如何運作的嗎?

閱讀時間約 1 分鐘

記得在ChatGPT剛發表那個時候,


就出現了一門手藝稱為「提示工程 Prompt Engineering」。


那時候用戶們分享各種技巧,可以讓ChatGPT的輸出內容品質更高,更穩定。


然而,試多了就會發現,提示工程能做的還是很有限,


而且提示工程需要不斷迭代,反思,迭代,反思。


逐漸把這些經驗自動化,就成為了第一代的「代理人系統 Agent Systems」:AutoGPT [1]。


根據Micheal Lanham 的著書,《AI Agents in Action》[2]的圖1.8,


AutoGPT作為第一代「自動代理人系統 Autonomous Agent Systems」,


Agent 被設計成根據用戶的目標,來迭代出一串任務序列。


Agent 會根據任務的每一步迭代,評估任務完成後是某有達到用戶的目標。


如果任務沒有完成,Agent會基於新的知識或「人類回饋 Human Feedback」,


重新規劃任務序列,再試一次。基本上,背後的機制是:


人類用戶:設定目標


AI Agent:定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks),執行任務 (Task Execution),評估 (Evaluation)


而這途中,AI Agent可以使用大語言模型,可以使用網路,可以使用其他工具。


然而,自動代理人系統真的要運作,需要「信任 Trust」。


而我們人類對自動代理人系統還了解的不多,也因此還難以產生信任。


Reference

[1] https://news.agpt.co/

[2] https://www.manning.com/books/ai-agents-in-action

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剛開始唸博士的時候,做實驗總會有種神奇的心態,就是覺得自己設計的實驗一定有道理,還沒找到特別好的結果,可能只是某個設定不對,只要我加班加點,各種嘗試,一定可以突破!然而,這就是博士生會有的「盲目的自信」。當自己能開始想Idea,想實驗的設計時,都會想要自己的實驗能有個驚天動地的發現。
「經驗:第一次接觸的領域,業務內容,用自己的思考去行動,累積經驗。」 「復盤:透過各種角度,利用各種觀點,復盤經驗。」 「概念化:將從一個經驗得到的啟發,應用到其他的場景,形成自己的持論。」 「試行:持論化的東西,在新的場經中實驗看看。」
「你應該在你做的任何事情裡嘗試使用AI來幫忙。」 「隨著你的實驗,你會發現AI的幫忙可能是滿意,可能是很鳥, 可能很垃圾,也可能令你很不安。」「由於AI是“通用科技 (General Purpose Technology)”, 並不會有一本書能幫助你了解它全部的價值,以及他全部的限制。」
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為什麼說簡單到複雜也要,複雜到簡單也要呢?其實,更精確的答案應該是:研究的問題描述要簡化,從複雜到簡單比較好;而研究的解決方案要深化,從簡單到有意義的複雜會比較好。然而,剛開始做研究的博士生,常常是相反的:研究的問題從簡單變成複雜,偏離現實狀況;研究的解法卻從複雜變簡單,得到文獻裡早有的答案。
我理解那種追求卓越, 或者說追求自己心中理想的那個形象的堅持, 但我一直覺得こだわり翻譯成「拘泥」或者「堅持」都不是那麼貼切。 而今天讀到井上新八寫到的「紀錄「自己的(こだわり)」吧!」時, 我獲得了如何翻譯こだわり的啟發: こだわり,其實指的就是「你對事物的審美」。
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