北京
今天，分享一个国外知名投资机构Bessemer发布的关于Agent的报告。
Bessemer提出了通过观察案例的成熟度，来揭示不同行业以及同一垂直行业的AI代理的准备情况。
大致来说，Bessemer把AI代理的发展分为以下7个阶段：
1️⃣无代理机构
我们不认为手动控制的人工智能系统（例如提示、基于规则的界面或低代码无代码自动化）符合被视为代理的标准。例如：开发人员使用聊天界面提示 LLM 生成代码。
2️⃣思路推理
代理需要展现智能才能真正提供可靠性保障。思维链推理技术能够实现这一点，它允许代理基于上下文进行推理并进行自我审查，就像人类在提交之前会检查自己的工作一样。
我们预计基础模型将逐渐吸收我们目前在代理应用中看到的思路链推理。然而，我们预计在应用层面仍需要思路链，以便对中间步骤提供更强的控制力和可见性，尤其是在受监管的行业中。
例如：AI能够感知上下文线索，从而提供更优的代码建议，并具备逻辑可追溯性。此外，它还会进行自我批评，从而随着时间的推移提高其编码能力。
3️⃣有条件的代理作为副驾驶
这一级别的区别在于，人工智能不仅可以提供相关信息，还能准确消化信息并感知周围环境，从而提出行动建议。然而，人机交互仍然是驾驶员，智能体需要人工审核其建议，并且/或者需要获得人类授权才能执行操作。
例如：Code co-pilot可以在集成开发环境 (IDE) 中生成代码完成建议，但开发人员需要部署代码和/或人工经理需要批准代码代理将更改直接推送到存储库。
4️⃣具有高度自主执行任务的能力
AI代理拥有操作系统的权限和权利，因此它能够自主完成任务，并提供强有力的可靠性保证。例如：代码代理可以生成代码并直接正确地对代码库进行更改，而无需人工经理进行审查。
5️⃣执行工作
完全自主的人工智能员工可以通过理解周围环境并驾驭复杂有序的工作流程来设定并实现目标。他们可以完成从未见过的任务。例如： AI代理完全充当软件工程师。
6️⃣代理团队
代理可以通过共享上下文和协同执行任务来成功交互和协作，以实现共同目标。例如：AI代理的表现就像软件工程师特警队一样。
7️⃣管理代理团队
代理不仅可以成功协作，而且现在还可以招募和评估其他人工智能、指导它们、提供反馈，甚至在必要时替换它们。例如：AI工程经理或AI产品经理协调和批评其他AI的功能发布。
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