AA 002｜AI代理人的四種互動方式如何改變你的生活？
目前，「AI代理人 AI Agent」這個字，
大概就是指人類如何與「大語言模型 (Large Language Model; LLM)」互動。
而在Micheal Lanham 的著書，《AI Agents in Action》的第一章[1]，提到了四種人類與大語言模型互動的方式：
1 直接用戶互動 Direct User Interaction
2 代理人 Agent / 助理代理 Assistant Proxy
3 代理人 Agent/ 助理 Assistant
4 自動代理人 Autonomous Agent
第一種方式，
就是指直接去跟ChatGPT討論問答案，
也是我每天主要使用大語言模型的方式。
第二種方式，
則是指LLM根據我的要求，
去調用專門做我指定的任務的另一個Agent，
來滿足我的需求。
例如在ChatGPT使用Dall-E 3畫圖，
或者呼叫自己定義的GPTs，都屬於這個方式。
第三種方式，
則是將LLM當作是一種「外掛 Plugin」，
在其他的程式使用。
例如我曾在Obsidian[2]軟體上使用外掛安裝語言模型，
來讓語言模型分析我的數位筆記。
但效果不太好，後來我就放棄使用了。
第四種方式則很進階且理想，
就是你可以跟AI代理人說一個模糊的任務，
然後AI代理人自己去想辦法解決，
而且中間還會涉及AI代理人要自己去做決定。
我覺得這個想像空間很大，
例如報稅，報帳，規劃旅遊行程這類的事情，
我都很不喜歡花時間做。
要是有個自動代理人能幫我完成這些，
那就真的非常理想了。
期待那樣的世界趕快來臨。
Reference
[1] Section 1.1, https://www.manning.com/books/ai-agents-in-action
[2] https://obsidian.md/
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在第四章中，將會談論以下主題：
定義機器翻譯
人類轉導與翻譯
機器轉導和翻譯
評估機器翻譯
預處理 Workshop on Machine Translati
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
你對 AI 的認識有多少？你在生活或工作上有運用哪些 AI 的應用服務嗎？一起來了解這個目前很夯的議題。
根據 google 對 AI（artificial intelligence，縮寫為AI）的解釋：AI 是人工智慧，定義是打造電腦與機器的科學領域，可以進行推論、學習以及採取行動。這些過往需要
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型 (LLM) 在最近幾年取得了重大進展，並引起了人們對生成式AI將如何影響工作方式的廣泛重視。雖然 LLM 具有強大的文本生成、翻譯和理解能力，但它們對工作的影響仍然是一個複雜且充滿爭議的話題。
本文摘要自MIT 史隆管理評論，分析LLM 對工作帶來的影響。
AI 是人工智能 (Artificial Intelligence) 的縮寫。它指一種模擬、模仿人類智能的技術與系統。主要使機器能夠執行需要人類智慧才能完成的任務。應用於各領域，包括自動駕駛車輛、語音助手、推薦系統、金融分析、醫學診斷、工業自動化等。不僅可提高效率和準確性，還可解決複雜的問題和挑戰。
本文將探討人工智能對生活上的影響和改變，同時，例如規劃時間，安排選擇等等，附上一些建議與推薦工具。
在今天，大語言模型開通全球，我們可以輕易的使用人工智能對話，和他們對話，交流，討論，但是，除了娛樂以外，在生活上，我們還有什麼用法呢？
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121，我們完成書籍：Transformers for Natural Language Proc
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在第四章中，將會談論以下主題：
定義機器翻譯
人類轉導與翻譯
機器轉導和翻譯
評估機器翻譯
預處理 Workshop on Machine Translati
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
你對 AI 的認識有多少？你在生活或工作上有運用哪些 AI 的應用服務嗎？一起來了解這個目前很夯的議題。
根據 google 對 AI（artificial intelligence，縮寫為AI）的解釋：AI 是人工智慧，定義是打造電腦與機器的科學領域，可以進行推論、學習以及採取行動。這些過往需要
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型 (LLM) 在最近幾年取得了重大進展，並引起了人們對生成式AI將如何影響工作方式的廣泛重視。雖然 LLM 具有強大的文本生成、翻譯和理解能力，但它們對工作的影響仍然是一個複雜且充滿爭議的話題。
本文摘要自MIT 史隆管理評論，分析LLM 對工作帶來的影響。
AI 是人工智能 (Artificial Intelligence) 的縮寫。它指一種模擬、模仿人類智能的技術與系統。主要使機器能夠執行需要人類智慧才能完成的任務。應用於各領域，包括自動駕駛車輛、語音助手、推薦系統、金融分析、醫學診斷、工業自動化等。不僅可提高效率和準確性，還可解決複雜的問題和挑戰。
本文將探討人工智能對生活上的影響和改變，同時，例如規劃時間，安排選擇等等，附上一些建議與推薦工具。
在今天，大語言模型開通全球，我們可以輕易的使用人工智能對話，和他們對話，交流，討論，但是，除了娛樂以外，在生活上，我們還有什麼用法呢？