AI Agent智能体的6个能力级别剖析

AI Agent智能体的6个能力级别剖析

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/bugyinyin/article/details/144285591

AI Agent智能体是一种能够感知环境、进行决策并实施行动的人工智能实体。借鉴美国汽车工程师学会（SAE）关于自动驾驶的六级分类，论文《Levels of AI Agents: from Rules to Large Language Models》的作者将智能体按照效用和强度划分为以下6个级别：

1. AI Agent智能体的6个能力级别

L0 级别：不具备人工智能，仅有具备感知能力的工具加上行动功能。

L1 级别：采用基于规则的人工智能系统。

L2 级别：采用模仿学习（IL）/强化学习（RL）的人工智能，取代基于规则的系统，并增强推理与决策功能。

L3 级别：采用大型语言模型（LLM）的人工智能，替代 IL/RL 系统，并增设记忆与反思模块。

L4 级别：在 L3 级别的基础上，提升自主学习和泛化能力。

L5 级别：在 L4 级别的基础上，融入个性（情感与性格）和协作行为（多智能体交互）。

2. Level 0: 无 AI 能力

• 技术手段：缺乏人工智能，仅依赖于基础规则和手动操作。
• 性能：不具备人工智能，无法展现智能化的行为。
• 能力：缺少人工智能属性，仅能执行既定的规则和操作步骤。
• 关键特性：不具备智能行为，缺乏自主决策的能力，完全遵循预设的规则执行。
• 应用场景：不适用。

3. Level 1: 基于规则的 AI + 工具

• 技术手段：结合基于规则的 AI 和工具，执行一系列简单的操作步骤。
• 性能：与技能水平较低的初级人类相似。
• 能力：仅限于执行那些有明确步骤指导的任务。
• 关键特性：严格遵循既定规则来完成任务，适应变化的能力有限。
• 应用场景：比如：使用语音助手来执行特定的命令（如启动应用程序或阅读电子邮件）。

4. Level 2: 基于监督学习/强化学习的 AI + 工具

• 技术手段：利用监督学习和强化学习技术，具备推理和决策功能。
• 性能：相当于拥有 50% 技能水平的成年人。
• 能力：在用户设定的任务框架内进行逻辑推理和决策执行。
• 关键特性：能够在特定行业内，通过数据分析进行自我优化和调整，但应用范围受限。
• 应用场景：比如：进行天气查询、使用简单的对话型 AI，它们可以根据输入信息完成既定的任务。

5. Level 3: 基于大模型的 AI + 工具

• 技术手段：依托大型语言模型（LLM），拥有理解意图、采取行动、逻辑推理、做出决策、记忆以及反思的能力。
• 性能：与拥有 90% 技能水平的成年人相当。
• 能力：拥有自动执行任务的战略性能力，能够利用工具自主规划任务流程，并根据反馈进行执行步骤的优化。
• 关键特性：在用户指定的任务范围内，能够独立完成复杂任务，展现出卓越的推理和记忆能力。
• 应用场景：AI 能够独立规划并实施任务，比如：通过多轮对话处理用户提出的复杂需求。

6. Level 4: 基于大模型的 AI + 工具 + 自主学习

• 技术手段：基于 LLM 和工具，具备自我学习、泛化和推理能力，记忆与反思功能得到进一步加强。
• 性能：与拥有 99% 技能的成年人相当，接近人类顶尖专家的表现。
• 能力：能够根据上下文进行感知，提供高度定制化的服务，主动迎合用户的需求。
• 关键特性：拥有深入的理解和记忆能力，能够在复杂情境中提供最佳解决方案或服务。
• 应用场景：个性化虚拟助手能够根据用户的需求主动调整和优化其行为。

7. Level 5: 超人类 AI

• 技术手段：结合 LLM 与多智能体协作的 AI，拥有超越人类的推理、记忆、反思、自主学习及决策能力，情感、个性和协作能力亦得到进一步的发展。
• 性能：超出 100% 技能的成年人，展现出超越人类智能的特质。
• 能力：拥有真正的数字化个性，能够在模拟人类的角色中执行任务，确保操作的安全性和可靠性。
• 关键特性：AI 能够在复杂的社交互动中代表用户执行任务，并能与他人进行有效的交流。
• 应用场景：能够代替用户进行交流，并以安全可靠的方式完成复杂任务。

这里展示了 AI Agent 智能体的6个级别，从最基础的规则驱动系统到潜在的超级智能，逐步提升了 AI 的能力和应用范围。每个级别的性能与功能均依赖于不同的技术手段，展示了 AI 逐渐从简单的任务自动化向复杂的、自主学习的系统发展。