Agent AI (智能体人工智能)2025年重点发展赚钱

This is a mind map about Agent AI (智能体人工智能)2025年重点发展赚钱，Main content: 7. 伦理考量，6. Agent AI 的挑战，5. Agent AI 的训练和评估，4. Agent AI 的应用领域，3. Agent AI 的集成，2. Agent AI 的类型，1. 定义和概述。

Agent AI (智能体人工智能) 2025年重点发展赚钱方向

• 1. 定义和概述
  • Agent AI 是一种交互式系统，可以感知视觉刺激、语言输入和其他环境数据
  • 它能够产生有意义的具身行动
  • Agent AI 利用现有的大型基础模型作为构建模块
  • 它通过在物理和虚拟环境中嵌入智能体，促进模型处理和解释视觉和上下文数据
  • Agent AI 是通往通用人工智能（AGI）的一种有前景的途径
  • 通过结合生成式 AI 和多个独立的数据源，提供了一个与现实无关的训练框架
  • 在跨现实数据上训练后，可应用于物理和虚拟世界
• 2. Agent AI 的类型
  • 通用智能体 (Generalist Agents):
    • 分类：具有广泛能力的智能体，可以在不同领域执行多种任务
    • 例如，能够预测用户行动和进行任务规划
  • 具身智能体 (Embodied Agents)
    • 分类：在物理或虚拟环境中具有身体的智能体
    • 行动智能体 (Action Agents)：侧重于执行动作，例如机器人导航
    • 交互智能体 (Interactive Agents)：侧重于与环境和用户互动
  • 仿真和环境智能体 (Simulation and Environment Agents)
    • 在模拟环境中运行的智能体
    • 用于测试和开发新算法
  • 生成智能体 (Generative Agents):
    • 可以生成新内容或环境的智能体
    • 例如，用于 AR/VR/混合现实的智能体
  • 知识和逻辑推理智能体 (Knowledge and Logical Inference Agents):
    • 具有推理和知识获取能力的智能体
    • 知识智能体 (Knowledge Agent)：能够利用外部知识进行决策
    • 逻辑智能体 (Logic Agents)：能够进行逻辑推理
    • 情绪推理智能体 (Agents for Emotional Reasoning)：理解和模拟情绪
    • 神经符号智能体 (Neuro-Symbolic Agents): 结合神经和符号方法的智能体
  • 子主题
• 3. Agent AI 的集成
  • 与大型基础模型 (Large Foundation Models) 的集成:
    • 利用 LLM 和 VLM 作为 Agent AI 的基础
    • 使用预训练模型来启动 Agent AI 的训练
  • Agent Transformer 的创建:
    • 利用 LLM 和 VLM 生成的数据来训练 Agent Transformer 模型
    • 针对特定任务和领域进行定制
    • 可以作为比大型专有语言模型更便宜的选择
    • 包含环境和感知，智能体学习，记忆，智能体行动，和认知等模块
• 4. Agent AI 的应用领域
  • 游戏 (Gaming):
  • 机器人 (Robotics):
    • LLM/VLM 用于机器人任务规划和控制
    • 视觉语言导航 (VLN) 任务，在 3D 环境中导航
    • 利用强化学习和自监督模仿学习来提高 VLN 性能
    • 机器人系统中，用户需要演示每个动作，并提取视频中包含的参数
    • 机器人不应完全复制人类动作，而是适应真实环境的变化
  • 医疗保健 (Healthcare):
    • LLM 用于医疗聊天机器人，提供患者诊断
    • GPT-4V 在医疗图像理解方面的应用，例如，识别医疗设备和程序
    • 用于分析医疗视频，例如超声波
  • 自然语言处理 (NLP):
    • 基于 LLM 的智能体用于各种 NLP 任务。 * 知识选择器智能体提高开放域问题回答系统的性能
    • 利用外部知识和自动反馈改进 LLM
• 5. Agent AI 的训练和评估
  • 训练方法:
    • 使用预训练的 LLM/VLM 作为基础模型。
    • 利用多模态数据进行训练
    • 使用人类反馈来改进模型
  • 持续改进:
    • 通过用户交互数据和模型生成的数据进行自我改进
  • 数据集和基准测试:
    • "CuisineWorld" 数据集用于多智能体游戏
    • "VideoAnalytica" 数据集用于智能体视觉语言任务
    • 音视频语言预训练数据集
  • 评估指标:
    • 使用 "cos" 自动指标来评估多智能体协作效率
    • 人工评估用户参与度和交互质量
• 6. Agent AI 的挑战
  • 幻觉 (Hallucinations):
    • LLM/VLM 可能产生不正确或无意义的输出
  • 偏见和包容性 (Biases and Inclusivity):
    • 可以通过提示工程 (Prompt Engineering) 来约束模型的焦点
  • 数据隐私和使用 (Data Privacy and Usage):
    • 在医疗和法律等领域需要特别注意数据隐私
  • 可解释性 (Interpretability and Explainability):
    • 理解 Agent AI 的决策过程是一个重要挑战
  • 监管 (Regulation)：
    • Agent AI 的发展需要相应的监管框架
  • 跨模态和跨领域：
    • 开发能够在不同模态和领域之间无缝工作的 Agent AI 仍然是一个挑战
  • 从模拟到真实 (Sim-to-Real Transfer):
    • 将在模拟环境中训练的 Agent AI 应用于真实世界仍然具有挑战性
• 7. 伦理考量
  • Agent AI 的伦理影响需要认真考虑
  • 多样性声明是确保公平和包容性的重要步骤