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过去一年时间，Agent 的飞速发展超出了我们预期，并且快速取得了行业共识，成为承载大模型应用的基本范式。围绕 Agent 正在逐步形成一套系统的方法论，和吸引了无数开发者、创业公司、资本及巨头的关注。

如果你想快速了解行业发展脉络、跟上行业共识，那最少需要了解以下内容：

AI Agent 发展大事记

  • 2023年3月，微软发布 Microsoft 365 Copilot，提示了一种基于 LLM 的应用开发范式，也就是今天形成行业共识的 Agent。
  • 2023年4月，以 AutoGPT 为代表的 Autonomous Agent 热度快速蹿升，同期比较受关注的类似项目还有 TaskMatrix.ai、HuggingGPT、AgentGPT、Toolformer、BabyAGI 等等。
  • 2023年6月，Lilian Weng 发布知名博文「LLM Powered Autonomous Agents」，进一步推升了 Agent 的热度。
  • 随后，Multi-Agent 框架相继发布并展示了解决复杂问题的能力，目前比较火的包括 Camel、MetaGPT、AutoGen。
  • 2023年11月，OpenAI 举办开发者大会 DevDay，推出官方 Agent 开发框架 Assistant API，使开发者能基于 GPT 模型开发 Agent。
  • 2024年1月，OpenAI 正式发布定制化 GPTs 和 GPT mentions，并随后上线 GPTStore。字节跳动海外版 Coze / 国内版扣子、Dify、百度千、天工、钉钉等国产 Agent 开发部署平台陆续被广大开发者熟知。

11 个顶级开源 Agent 框架

  1. AutoGPT：基于中岛洋平的论文开发，是一个用于构建和运行定制AI代理的工具包，使用OpenAI的GPT-4和GPT-3.5大型语言模型。
    https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
  2. BabyAGI：中山的任务驱动自主代理的简化版本，这个Python脚本只有140行代码，使用OpenAI和向量数据库来创建、优先处理和执行任务。
    https://github.com/yoheinakajima/babyagi
  3. SuperAGI：AutoGPT的更灵活、用户友好的替代品，包含构建、维护和运行自己代理所需的一切，包括插件和一个云版本。
    https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI
  4. ShortGPT：一个框架，允许使用大型语言模型来简化视频创作、语音合成和编辑等复杂任务。
    https://github.com/RayVentura/ShortGPT
  5. ChatDev：被打造成「一个虚拟软件公司」，使用多个代理人扮演传统开发组织中的不同角色，合作处理各种任务。
    https://github.com/OpenBMB/ChatDev
  6. AutoGen：微软开发的用于开发和部署多个代理的开源框架，这些代理可以共同工作以自主实现目标。
    https://github.com/microsoft/autogen
  7. MetaGPT：模仿传统软件公司结构的框架，代理被分配为产品经理、项目经理和工程师的角色，并协作完成用户定义的编码任务。
    https://github.com/geekan/MetaGPT
  8. camel：早期的多智能体框架之一，采用独特的角色扮演设计，使多个智能体能够相互通信和合作。
    https://github.com/camel-ai/camel
  9. Loop GPT：Toran Bruce Richards 的 AutoGPT 的一个迭代版本，改进了对 GPT-3.5 的支持，集成和自定义代理能力。
    https://github.com/farizrahman4u/loopgpt/tree/main
  10. JARVIS：以 ChatGPT 作为其「决策引擎」，处理任务规划、模型选择、任务执行和内容生成。
    https://github.com/microsoft/JARVIS
  11. OpenAGI：一个开源的AGI（人工通用智能）研究平台，结合了小型专家模型和来自任务反馈的强化学习（RLTF）来改进它们的输出。
    https://github.com/agiresearch/OpenAGI

LLM based Agent 初创公司分类

中间层infra：这类公司专注于提供实用的 Agent 框架，降低开发 Agent 的复杂性，并促进 Agent 间的合作。

  • 拿到知名机构投资的代表项目包括 AutoGPT、Imbue、Voiceflow、Fixie AI、Reworked、Cognosys、Induced ai等。

Vertical Agent：这类公司深入特定的行业领域，理解专家的工作流程，并运用 Agent 的思路来设计产品。

  • 拿到知名机构投资的代表项目包括：Dropzone（安全领域）、Middleware（大模型可观察性领域）、Parcha（Fintech领域）、Luda（游戏领域）、Outbound AI（医疗领域）、Fine（软件开发领域）。

创业建议

微软亚研院首席研究经理 谭旭

  • AI Agent 领域如何构筑护城河：要深入到 AI Agent 各个环节，提升其解决实际需求的能力，并在实际场景中得到优化方向的反馈。但是，AI Agent领域目前缺乏一个评估体系，指导这个设计和优化过程。
  • 阻碍相关研究落地的主因在于效果：目前唯一的瓶颈是现有研究效果无法达到落地指标，只有 AI 的效果能够真正达到我们的需求标准时，才会被大规模广泛使用。

来也科技联合创始人&CTO 胡一川

  • AI Agent 落地数字员工时的挑战：① 模型的能力需要更强，因为业务复杂度可能超出现有模型的能力；② 应用生态需要更开放；③ 许多工作流程需要被优化和重构，以适应 AI Agent 的运作方式。
  • 开发者选择大模型时的三个考量指标：① 效果考量，即需要在特定领域任务中表现出色；② 成本考量；③ 开源与闭源，服务B端客户时需要结合开源模型建立数据闭环。

真格基金管理合伙人 戴雨森

  • 回溯移动互联时代，对于中国早期AI创业者的三条建议：① 要灵活，用动态的眼光看待技术本身，适应技术的高速发展变化；② 商业化应先关注用户新增，再思考用户留存；③ 先关注用户价值，再思考商业模式，如果产品能带来用户价值，就始终有办法从中提取一部分成为商业化收入。
  • 创业公司如何把握入场时机：① 创业需要寻找大趋势和小拐点结合的时机，然后迅速做出行动；② 从经验注意的角度出发，如果你相信一件事迟早会发生，那么剋有每隔五年尝试一次。

真格基金EIR 季逸超

  • 不去抢有限的时间：让用户愿意为价值付费：① 在新平台出现之前， To C 创业者都是在与 TikTok/抖音争用户的注意力和时间；② (争不过) 所以，要寻找不需要长时间交互，但用户愿意付费的服务机会；③ 也就是说，不再跟成熟的产品去抢占用户有限的时间。