AI Pioneer Shows The Power of AI AGENTS - "The Future Is Agentic"

Summary

在本次演讲中，Dr. Andrew Ning分享了他对代理（agents）的乐观看法，特别是像GPT 3.5这样的模型如何通过代理工作流程提升到GPT 4的水平。他强调了多代理协作和迭代的重要性，并通过案例研究展示了代理工作流程的显著效果。他还讨论了代理设计模式，如反思、工具使用、规划和多代理协作，以及这些模式如何推动人工智能的未来。最后，他提出了对快速生成令牌和代理推理设计模式的期待，认为这些将为实现更广泛的AI任务打开大门。

Takeaways

• 🧠 Dr. Andrew Ning 是一位计算机科学家，曾是Google Brain的联合创始人和首席科学家，目前在人工智能领域具有重要影响力。
• 🌟 Sequoia 是硅谷最著名的风险投资公司之一，其投资的公司总市值占纳斯达克市场的25%以上。
• 📈 通过使用代理工作流，即使是GPT 3.5这样的模型也能实现接近GPT 4的性能水平。
• 🔄 代理工作流的核心优势在于迭代，通过多个具有不同角色和能力的代理不断改进任务结果。
• 🤖 代理可以采用不同的设计模式，包括反思、使用工具、规划和多代理协作，以提高问题解决的效率。
• 🔧 反思工具使大型语言模型能够自我评估并改进其输出，从而提高性能。
• 🛠️ 工具使用允许代理使用预定义的工具，如API调用和外部库，以增强其功能。
• 📝 规划使代理能够慢下来，计划步骤，通过逐步推理来提高输出质量。
• 🤼‍♂️ 多代理协作通过不同代理之间的合作，模拟人类团队合作解决问题的方式。
• 🚀 快速生成令牌（tokens）对于代理工作流至关重要，因为它允许代理快速迭代和改进。
• 🌐 随着模型变得更加商品化，未来可能会看到更多关于代理和推理速度的改进，这将推动人工智能的发展。

Q & A

Dr. Andrew Ning 是谁？

Dr. Andrew Ning 是一位计算机科学家，曾是 Google Brain 的联合创始人和首席科学家，也是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。他在人工智能领域有着举足轻重的影响力。

Sequoia 是一家怎样的公司？

Sequoia 是一家传奇的硅谷风险投资公司，其投资组合中的公司占纳斯达克总市值的25%以上，投资过的知名公司包括 Apple、Instagram、Zoom 等。

什么是非代理性工作流程？

非代理性工作流程是指用户向 AI 模型提出问题，模型生成答案，类似于人一次性写作一篇文章，不使用退格键进行修改。

代理性工作流程有什么特点？

代理性工作流程是一种迭代的过程，涉及多个具有不同角色、背景、人格和工具的代理，它们共同协作，通过多次迭代来完成任务。

Dr. Andrew Ning 为什么认为代理性工作流程如此强大？

Dr. Andrew Ning 认为代理性工作流程的强大之处在于可以结合多个代理的力量，每个代理都有不同的专长，通过迭代和协作来达到最佳的结果，这与人类的工作方式相似。

在编程基准测试中，使用零次射击提示的 GPT 3.5 和 GPT 4 的正确率是多少？

在使用零次射击提示时，GPT 3.5 的正确率是 48%，而 GPT 4 的正确率是 67%。

Dr. Andrew Ning 介绍了哪些代理性工作流程的设计模式？

Dr. Andrew Ning 介绍了四种代理性工作流程的设计模式：反思（reflection）、工具使用（tool use）、规划（planning）和多代理协作（multi-agent collaboration）。

反思在代理性工作流程中是如何应用的？

反思是指让大型语言模型对其输出进行反思，找出改进的方法并返回改进后的结果。这种方法可以使模型的性能得到显著提升。

工具使用在代理性工作流程中的作用是什么？

工具使用允许给大型语言模型提供额外的工具，如自定义编码工具、API 调用或复杂的数学库，从而扩展模型的功能和应用范围。

多代理协作如何提高工作流程的效率？

多代理协作通过让不同的代理扮演不同的角色，如编码者、批评者、设计师等，共同协作完成任务。这种协作可以产生更好的结果，并且能够模拟人类的协作方式。

Dr. Andrew Ning 对于未来 AI 发展的趋势有何看法？

Dr. Andrew Ning 认为代理性工作流程将是未来 AI 发展的重要趋势，他预计 AI 能够完成的任务范围将会因为代理性工作流程而大幅扩展。同时，他也看好推理速度的提升和模型的进一步商品化。