我们距离AGI还有多远？6个认知框架，看懂智能体、智能自动化与自主工作的级别分类
我们距离AGI还有多远？6个认知框架，看懂智能体、智能自动化与自主工作的级别分类
随着AI技术的快速发展，AI Agent（智能体）作为连接用户与AI能力的重要桥梁，其发展水平备受关注。本文从多个维度探讨了AI Agent的分级体系，包括学术研究、行业实践等多个角度，帮助读者全面了解AI Agent的发展现状和未来趋势。
AI Agent的分级框架
1. 学术研究提出的5个级别框架
2024年5月，一篇名为《Levels of AI Agents: from Rules to Large Language Models》的论文在学术圈和技术领域广为传播。该论文受美国汽车工程师学会（SAE）提出的自动驾驶六个级别启发，将个人大语言模型Agent分为5个级别：
- L1-简单步骤跟随：Agent通过遵循用户或开发人员预定义的精确步骤来完成任务。
- L2-确定性任务自动化：基于用户对确定性任务的描述，AI Agent在预定义的操作空间中自动完动化成步骤。
- L3-战略任务自动化：根据用户指定的任务，AI Agent使用各种资源和工具自主规划执行步骤，并根据中间反馈迭代计划直到完成。
- L4-记忆和上下文：Agent感知用户上下文，理解用户记忆，有时主动提供个性化服务。
- L5-数字角色：Agent代表用户完成事务，代表用户与他人进行交互，保证安全可靠。
2. OpenAI的5级量化表
2024年7月，OpenAI发布了其根据自身技术研发与产品开发的通往AGI的五级量表。OpenAI 将 AI 开发分为五个阶段：
- 第 1 级：聊天机器人 — 具有对话语言技能的AI；
- 第 2 级：推理者 — 能够在人类层面解决问题的AI；
- 第 3 级：Agents — 可以代表用户执行操作的AI；
- 第 4 级：创新者 — 可以协助发明的AI；
- 第 5 级：组织者 — 可以管理组织任务的AI
3. Kore.ai的详细技术分级
Kore.ai首席宣传官COBUS GREYLING提出了更详细的AI Agents 5级量化：
- L5：基于LLM的AI+工具(意图+行动+推理与+记忆+反思+自主学习+泛化+人格(情感+性格)+协作行为(多AI Agent)
- L4：基于LLM的Al+工具(意图+行动+技艺精湛者相理与决策+记忆与反思+自主学习泛化)
- L3：基于LLM的AI+工具(意图+行动+推理与决策+记忆与反思
- L2：基于IL/RL的AI+ 工具(意图 +)动作+推理 &决策
- L1：基于规则的AI+ 工具(意图+行动)
- L0：没有人工智能工具(意图+规则+操作)
4. Semae.ai的自动化分级
Semae.ai联合创始人Antti Karjalainen提出了智能体自动化的五个级别：
- 0 级：固定自动化
- 第 1 级：AI 增强自动化
- 第 2 级：Agent助理
- 第 3 级：计划和反思
- 第 4 级：自我完善
- 第 5 级：自主性
5. Salesforce的自主工作6个层次
Salesforce首席数字宣传官Vala Afshar等人开发了一个认知框架-自主工作的六个层次：
- 级别（Level）：从1级任务到6级团队管理
- 阶段（Phase）：增强阶段（1-3级）和替代阶段（4-6级）
- AI角色（Al Role）：描述AI的主要能力及其与人类同事的关系
- 人类角色（Human Role）：描述人类与AI之间的关系及其相对责任和能力
- 采纳（Adoption）：预计主流采纳者开始在每个级别应用AI的日期
AGI的发展现状与展望
2024年5月，伊利诺伊大学香槟分校的研究团队及其合作者发表了一篇名为《How Far Are We From AGI?》的论文。这篇120页的论文深入探讨了通用人工智能（AGI）的当前发展状态和未来挑战，提出了AGI的三个发展阶段：
- 胚胎期AGI
- 超人类AGI
- 终极AGI
论文强调了负责任地发展AGI的重要性，并提出了一系列评估AGI能力的指标和挑战，包括系统挑战、内部能力、接口能力和系统效率。同时也探讨了AGI对齐、评估和未来发展路线图，旨在促进对AGI的集体理解和公共讨论。
结语
AI Agent的发展正在加速，从简单的规则执行到复杂的自主决策，从单一任务到跨领域协作，AI Agent正在逐步展现出其巨大的潜力。然而，要实现真正的AGI，仍然需要克服许多技术和伦理上的挑战。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI Agent将在未来的智能社会中扮演越来越重要的角色。