AI自治代理
他们都在这里，更多的人即将到来。
在过去的几个月里，人工智能代理获得了巨大的人气——AutoGPT 在 GitHub 上已经达到了 140，000 颗星，我们看到几乎每周都有新公司成立。从审查代码的代理（Sweep AI）到像Lindy这样的虚拟个人助理。
我们绘制了AI代理的格局，并探索了50多个代理，并将其汇总到一个列表中。以下是我们对生态系统现状的结论。
什么是 AI 自治代理？
开发人员和创始人一直渴望通过各种代理项目为代理商名单做出贡献。不过，我们必须问一个先决条件问题。如何定义自治 AI 代理？例如，如何区分人工智能代理和基于LLM的聊天机器人？
代理使用短期记忆（上下文学习）和长期记忆（从外部向量存储中检索信息），有能力计划，通过逐步“思考”将目标分解为更小的任务，并反思自己的表现。此外，许多代理可以使用工具，例如抓取网站、使用 Google 日历或在开发人员的终端中运行命令。由于最近的OpenAI对函数的明确支持，开发人员更容易实现工具的使用。
我们的目标是根据这一经验定义纳入项目和公司。
五大关键经验
在 56 个项目中，我们观察到开源项目与闭源项目的比例约为 50：50。
闭源项目通常更善于为其代理传达用例。
最受欢迎的用例是编码助手，其次是生产力助手和通用代理。
有大量的无代码/低代码平台用于构建自定义代理。这些平台的用户必须对LLM的技术细节有所了解，才能有效地使用它们。
代理的开发人员通常很难测试/评估、调试、监视和确定其代理在哪一步中断以及原因。
下一步是什么
然而，围绕AI代理的炒作很强烈，尽管AI代理令人兴奋且有前途，但仍存在很多挑战，尤其是在其可靠性方面。我们认为人工智能代理正在成为软件的未来，并变得普遍，就像现在网站很常见一样。但是，要实现这一目标，首先需要为开发人员提供更好的工具。特别是帮助开发人员使其代理更可靠并使开发人员更有信心其代理按预期工作的工具。
