上周倒腾了一下AIAgent,前天参加了ai16z在北京的活动,想看看AIAgent现在实际上能干啥,思考一下它未来能干啥。
(这里大家脑补画面,我尝试让AI生成这个图片,发现AI不能理解藏)
AIAgent框架当前扮演一个粘合剂的作用,把client(Twitter,Discord,Telegram等)和各种插件(各链等)粘合起来,然后框架提供一个基础库(记忆存储,会话隔离,上下文生成)等,后面对接各种AI平台接口。
从去年AI火爆以来,各种平台和工具涌现,最关键就是要解决一个问题,AI如何和应用结合。有AI平台尝试提供插件的方式,有的打造工作流模型,也有传统应用在应用内嵌入AI的方式。但这里面的关键是:1.应用的交互入口在哪里?2.AI如何和现有业务逻辑结合。
各AI平台给用户提供的应用的交互入口都是一个类似聊天窗口的对话框,显然大家都认为和AI应用的交互方式应该是一种拟人的方式。而这点上AIAgent聪明之处在于它直接接入了所有的开放IM以及社交系统,显然比新搞一个更容易接受。
AI如何和现有业务逻辑结合。AIAgent提供的方案是让开发者把AI的决策融入到业务场景中。编程语言需要确定性,if的条件只能是true或者false,无法处理模糊的业务逻辑。而通过AI可以将复杂的逻辑转换成精确的条件,然后就可以无缝融入到业务场景中去了。
比如群内回复消息这个功能,传统的IMBot需要通过一些明确的消息指令才能触发,而通过AI可以实现一个方法shouldReplyMessage,给他上下文,它返回trueorfalse。
AI在业务逻辑场景中的作用主要是:
1.意图发现:通过提示词中的说明,让AI根据上下文发现用户文本消息中的意图,把意图映射到具体的代码。
2.协助决策:通过AI将模糊的复杂条件转换成确定的true/false或者枚举类型,然后结合到业务逻辑中去。
看到这里,很多人可能对AIAgent要失望了,很多人以为的AIAgent就是教一下AI它就啥都会了。实际上因为大模型的上下文限制的难题,没办法(至少当前)打造一个万能的AI,让它可以干任何事情。但好消息是程序员不用担心失业了,AI后面还是需要藏着大量的程序员,还需要有人来堆ifelse,但关键的区别是程序可以处理的业务边界在扩展。
在活动上,问了@shawmakesmagic一个问题,市场对AIAgent有两种期望,1.AIAgent自己扮演一个角色,有自己的 ID,品牌,给用户提供服务。2.用户有个人AIAgent,相当于个人助手,可以协助用户处理一些业务。这两种AIAgent哪种会更受欢迎?他觉得两个方向都会不错,也有可能结合起来。
现在市面上大家主要探索的还是第一个方向。这个方向类似于服务AIAgent化,未来可能没有App界面了,App都AIAgent化了,拟人化了。而第二个方向则是应用客户端的Agent化,未来的应用客户端会是助手Agent的一个插件,应用本地数据变成了Agent记忆库的一部分,同时这个插件也负责和云端的服务Agent沟通。而这是一种新的应用架构模式,会改变整个基础设施。
1.基础设施要实现无准入门槛(Permissionless),不然AIAgent会被各种防攻击策略限制,服务应该用经济成本的方式(Gas)防攻击。这点上开放程度比较差的平台会面临比较大的冲击,当年Web2初期的开放平台热会重新被点燃。
2.AIAgent需要能操作资金来付费,用以解决上面的问题。
也就是说,未来的服务,无论是否是基于区块链的,都需要支持Crypto的私钥模式的身份验证以及基于Crypto的支付。
除了上面提到的两点,AIAgent如何和链结合是大家正在探索的一个方向。在活动上,和@Mikkke_acc聊它正在搞的focEliza。前面提到的两种AIAgent,至少第一种是需要链提供的运行或者验证环境。因为一旦一个AIAgent对外提供服务,就会有信任问题,它所扮演的角色实际和智能合约一样。
关于智能合约这个名字当年有个争议,它只是一段代码,哪里智能了,AI可以让智能合约名副其实。难题是智能合约环境中如何调用AI接口。如果说让大模型运行在一个可验证的环境中这条路还比较远,用类似Oracle的方案是更切实可行的路径。
而围绕着AIAgent会衍生出非常多的需求,AIAgent的公共知识如何获取?AIAgent如何对事实进行判定?AIAgent如何识别不同平台上的同一个用户?智能合约中的记忆如何存储?如果我有多个设备,各装了一个AIAgent,它们如何共享记忆?
你就会发现原来Web3中搞过的数据上链,关系上链,DID,P2P网络等等,都有新的意义和场景。
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