用AI运行AI：工具与研究综述
用AI运行AI：工具与研究综述
AI运行AI，顾名思义就是使用AI来统筹调用其他AI来解决复杂问题。常见的AI运行AI工具有：AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI、Godmode等。其中，Godmode相较其他工具更加友好，可以随时调整执行计划，可以以10分钟为单位分段执行查看执行结果，且不需要魔法上网就可以访问（但需要谷歌或推特账号登录）。
Godmode使用示例
Godmode界面非常简洁，在输入框中输入你要完成的任务，模型就会自动将该任务进行切分：
用户可以根据自己的需要决定是否将子任务加入执行清单，当然在后续步骤中还可以对子任务的描述进行修订。将以上子任务都选中，开始执行后，左侧会显示子任务列表，右边显示执行状态：
可以看到，执行状态中会显示模型的执行思路和理由。
还会有执行的具体指令，可以看到，模型打算使用谷歌在油管上搜索相关视频。再下面可以对指令进行修正，例如将Hongyi改成正确的Hungyi。
下面的【Approve this plan】按钮是开始执行这个子任务，右下角的时钟按钮可以以10分钟为单位来执行这个子任务（按一次执行10分钟）。当然实际上执行效果不一定如你所愿，在上例中模型认为需要先写一个Video summarize的工具，结果写的代码无法执行，一直处于死循环状态。
概念
用AI运行AI就是将要执行的任务进行拆解，得到每个子任务后再来执行，当然每个工具拆解程度不一样，Godmode如下图所示，只拆解一次，而AutoGPT会将子任务继续拆分，这样做虽然可执行性会变高，但是拆解的任务会有重复，则会陷入循环之中。
当然，用AI运行AI有不同的实现方式，下面通过几篇论文来讲解他们的思路。
Recursive Reprompting and Revision(Re3)
注：应该是Re 3 \text{Re}^3Re3
这个模型主要用于完成故事的编写。文章本身只有10来页，但是后面的故事示例就长得离谱，共计有86页。模型总体思路如下：
先是给出故事发生的情境（Premise）
然后模型要给出计划（Plan），主要包括：地点、人物（名字、年龄，人物关系等）、故事大纲等。
然后根据故事大纲，每一点都按Draft，Rewrite，Edit的步骤走一遍。Draft是写草稿：
Rewrite主要保证草稿要有一定的连贯性和相关性。
Edit将草稿的内容与Plan中的设定做一些比较，查看是否出现偏差，例如性别、姓名之类的。当然还要保证整体连贯性。
Language Models as Zero-Shot Planners
这是一篇来自UC伯克利的文章：Language Models as Zero-Shot Planners: Extracting Actionable Knowledge for Embodied Agents
主要是让语言模型与虚拟世界的人物角色进行交互，上图中下达的指令为：获取一杯牛奶。这里涉及到两个难点：
1.如何自动根据大任务规划一系列子任务；
2.如何把子任务对应到可执行的动作。
模型整体框架如下：
第一步：动作规划
动作规划直接用LLM来完成，如上图左侧所示，先给出一个示例，告诉模型刮胡子分三个步骤，然后让大模型生成擦乳液需要什么步骤。下图给出了一些大模型生成步骤的例子：
当时GPT-3是最新的大模型，图中GPT-2表现最差，只生成了一个步骤就over了。
第二步：翻译步骤
由于生成的步骤在虚拟世界中不一定能够识别，因此需要进行将其翻译成虚拟角色可以识别的指令。做法很简单，就是将虚拟角色可以执行的指令全部列出来，将生成的步骤与指令列表做匹配 ，挑选相似度最高的来执行。例如框架图中的例子生成的步骤为：
Step 1: Squeeze out a glob of lotion
匹配到的指令为：
Step 1: Pour lotion into right hand
实验结果如下：
纵轴是步骤的正确性，横轴是步骤的可执行性。
步骤的正确性上GPT-3已经超过了人类灰色虚线，但其可执行性不行。
经过翻译后（实际上是匹配指令列表）的Translated GPT-3在正确性上有小许下界，但可执行性大大提高。
HuggingGPT
浙大的文章（但是严格说是微软的东东）：HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face
看文章题目就知道挺有意思。整体框架如下：
大体路线也是分解任务，执行任务，得到结果，但是在执行任务这块，这里使用了HuggingFace的外挂模型来帮忙，所以多了Model Selection这个步骤。
例子：
任务是：Please generate an image where a girl is reading a book, and her pose is the same as the boy in the image example.jpg, then please describe the new image with your voice.
一看这个任务就是精心设计的，分别涉及到人体姿势识别，图片生成，语音生成等子任务。
第一步：计划任务
从图中可以看到，每个子任务都有任务和参数，如子任务T1要做的是姿势检测，参数是example.jpg。
当然这些子任务不一定合理，例如T3和T4其实没有必要。
第二步：选择模型
先从HuggingFace找一系列候选模型，这些模型都会有Model Cards来进行描述。然后就是可以根据任务Query来匹配具体的模型。
第三步：执行任务
第四步：生成回答
将每个子任务的结果进行总结，让GPT生成最后的回答。
Language models can solve computer tasks
来自加州大学的文章：Language Models can Solve Computer Tasks，用语言模型来控制我们的电脑。
上图给出了很多例子，例如让鼠标点击灰色按钮，点赞，查询指定内容并选择某个查询结果，等等。
当然模型不可能像人一样用眼睛看屏幕，模型得到的输入是一个网页的HTML代码。模型的输出是控制鼠标、键盘完成相应动作。这里面涉及到控制鼠标、键盘的代码是用MiniWoB++(Mini World of Bits++)完成的。
从动作到具体鼠标键盘的指令是根据一段冗长的Prompt得到的（具体看原文的附录D）：
例子：
任务是要使用终端删除一个后缀为.rb的文件。
第一步：计划。模型给出的计划是：
Here is a plan to solve the task using the instructions specified:
- Type “rm [filename]” command to delete the file ending with “.rb”.
- Press “enter” key
第二步：反省（这个步骤前面的模型都没有）。自己给自己下Prompt：Find problems with this plan. 得到如下结果：
This plan does not specify the filename of the file ending with the extension .rb. Without knowing the filename, the agent cannot delete the file.
可以看到，模型找到bug，要有文件名才能删除文件
第三步：改进。自己给自己下Prompt：Based on this, the improved plan for the agent to complete the task are as follows.
- Type “ls” command to list all files in the terminal.
- Type “rm [filename]” command to delete the file ending with “.rb”.
- Press “enter” key after typing each command to execute the command.
可以看到，这里加了一个步骤，就是先用ls查看有哪些文件。
到这里任务分解完成，但是分解后的子任务不一定能够执行，因此就进入下面粉色框框的内容。
这里是以改进结果的步骤2进行举例：
第一步：先问模型要干嘛
According to the current plan, the next proper instruction should be ‘type "rm [filename]"‘. \text{According to the current plan, the next proper }\ \text{instruction should be } \color{red}\text{type "rm [filename]".}According to the current plan, the next proper instruction should be ‘type "rm [filename]"‘.
第二步：根据当前的状态，判断要做的事情，获得State grounding
Considering the output on the webpage, the specific instruction for solving the task should be ‘type‘ instruction with "rm code.rb" command \text{Considering the output on the webpage, }\ \text{the specific instruction for solving the task should be}\ \color{red}\text{type instruction with "rm code.rb" command}Considering the output on the webpage, the specific instruction for solving the task should be‘type‘ instruction with "rm code.rb" command
第三步：生成具体可以执行的指令，获得Agent grounding
Therefore, the single instruction that matches one of the regular expressions is ‘type "rm code.rb"‘ \text{Therefore, the single instruction that matches}\ \text{one of the regular expressions is } \color{red}\text{type "rm code.rb"}Therefore, the single instruction that matchesone of the regular expressions is ‘type "rm code.rb"‘
可以看到，这个模型更加精致，不再像前面早期的模型在指令翻译上采用的匹配指令的方式。