AutoGPT hat 100.000 Sterne überschritten. Dies ist der erste Artikel, der autonome Agenten systematisch vorstellt.

Auf GitHub hat die Anzahl der Sterne von AutoGPT 100.000 überschritten. Dies ist eine neue Art der Mensch-Computer-Interaktion: Sie müssen der KI nicht sagen, was sie zuerst und was als nächstes tun soll, sondern ihr einfach ein Ziel setzen, auch wenn es so einfach ist wie „das Beste schaffen“. Eis der Welt.“ Ähnliche Projekte umfassen BabyAGI und so weiter. Was bedeutet diese Welle autonomer Agenten? Wie funktionieren sie? Wie werden sie in Zukunft aussehen? Wie kann man diese neue Technologie zu diesem Zeitpunkt ausprobieren? In diesem Artikel geht Matt Schlicht, CEO und Mitbegründer von Octane AI, näher darauf ein.

Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um sehr spezifische Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel Inhalte zu empfehlen, Texte zu verfassen, Fragen zu beantworten und sogar Fotos zu erstellen, die nicht vom echten Leben zu unterscheiden sind. Sie sagen der KI, welche Aufgabe sie erledigen soll, und sie erledigt diese Aufgabe ganz einfach.

Aber was ist, wenn Sie der KI nicht dabei helfen möchten, all diese Aufgaben aufzulisten? Was ist, wenn Sie einen Teamkollegen mehr als nur ein Werkzeug wollen? Was wäre, wenn Sie möchten, dass eine KI selbstständig denkt?

Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein KI-Tool erstellt, das Ziele festlegen könnte, sogar so vage wie „das beste Eis der Welt herstellen“, und es würde eine To-Do-Liste erstellen und hinzufügen neue basierend auf dem Fortschritt. Anschließend wird dieser Vorgang so lange wiederholt, bis das Ziel erreicht ist.

Genau das tun „autonome Agenten“. Sie gehören zu den am schnellsten wachsenden Trends unter KI-Entwicklern, aber die meisten Menschen wissen bisher nichts davon. (Zum jetzigen Zeitpunkt hat keine Mainstream-Publikation über autonome Agenten geschrieben. Und nur eine Handvoll hat seit seiner Einführung darüber berichtet. Wenn Sie dies also lesen... ... dann sind Sie einer der Ersten, die das lesen erfahren Sie mehr)

Was ist ein autonomer Agent? Warum stecken große Chancen dahinter? Wie funktionieren sie? Wie werden sie in Zukunft aussehen? Wie kann ich es erstellen oder verwenden?

Genau diese Frage werde ich für Sie beantworten.

「[Intelligente] Autonome Agenten sind oft der natürliche Endpunkt der Automatisierung. Im Prinzip können Agenten verwendet werden, um jeden anderen Prozess zu automatisieren. Es ist nicht schwer vorstellbar, dass, sobald diese Agenten hochentwickelt und zuverlässig sind, verschiedene Bereiche und Industrien Der Grad der Automatisierung wird exponentiell zunehmen“ –—Bojan Tunguz, NVIDIA-Experte für maschinelles Lernen

Was ist ein autonomer Agent?

Autonome Agenten sind Programme, die durch KI unterstützt werden. Wenn ihnen ein Ziel vorgegeben wird, können sie selbst Aufgaben erstellen, die Aufgabe abschließen, neue Aufgaben erstellen, die Aufgabenliste neu priorisieren, neue Top-Aufgaben erledigen und diesen Vorgang wiederholen, bis das Ziel erreicht ist.

Bitte lesen Sie die obige Beschreibung noch einmal, sie ist einfach, aber verrückt.

„Dem Entwicklungstrend autonomer Agenten nach zu urteilen, wird von jedem erwartet, dass er Manager wird.“ – Yohei Nakajima, Gründer von BabyAGI

Autonome Agenten können für alles Mögliche konzipiert werden, von der Verwaltung von Social-Media-Konten bis hin zur Investition in die Märkte, um die bestmöglichen Kinderbücher zu schaffen.

„Ist das wahr? Kann es jetzt erreicht werden?“

Ja, ich weiß, es klingt wie Science-Fiction, aber diese sind real. Wenn Sie wissen, wie man programmiert, können Sie in wenigen Minuten eines entwerfen. Und das ist erst der Anfang.

„Menschen verschwenden oft zu viel Zeit mit mühsamer manueller Arbeit. Wenn Computer diese Aufgaben erledigen können, können Menschen freier sein, kreativeren Beschäftigungen nachzugehen oder Dinge zu tun, die derzeit nur Menschen tun können. Dinge, die zu tun sind. Autonome Agenten werden es den Menschen ermöglichen.“ mehr Arbeit in kürzerer Zeit zu erledigen, und mit der Zeit wird auch die Zeit, die Menschen damit verbringen, auf Bildschirme zu starren, reduziert“ – Erica Brescia, Geschäftsführerin, Redpoint

Die Programmiertechnologie und die KI, die zur Realisierung autonomer Agenten erforderlich sind, sind sehr realistisch und äußerst neuartig. Viele Open-Source-Projekte wie AutoGPT, BabyAGI und Microsofts Jarvis erfreuen sich in der KI-Community und auf Github großer Beliebtheit.

In den ersten zwei Wochen nach der Erstellung der Open-Source-Codebasis für autonome Agenten haben fast 100.000 Entwickler autonome Agenten erstellt, sie optimiert und die Obergrenzen ihrer Fähigkeiten ermittelt, und das geschah erst, bevor diese Konzepte überhaupt erfunden wurden paar Wochen. Heutzutage steigt die Zahl der Entwickler, die diese Technologie nutzen, immer weiter an. „KI-Agenten werden überall sein.“ Beliebte Codebasen wie Laravel, Bitcoin, Django und Pytorch.

Auto-GPT Github erfreut sich exponentiell wachsender Beliebtheit, schneller als jede andere Codebasis in der Geschichte.

Das ist keine Science-Fiction. Viele glauben, dass diese autonomen Agenten der Beginn einer echten künstlichen allgemeinen Intelligenz oder „AGI“ sind – ein Begriff, der verwendet wird, um künstliche Intelligenz zu beschreiben, die Empfindungsvermögen erlangt hat und „lebendig“ geworden ist.

„Autonome Agenten könnten irgendwann alle Anwendungen von Faktenwissen zur Ware machen. Wenn auch der Zugang zu Faktenwissen allgemein verfügbar wird, werden menschliche Qualitäten wie Kreativität, Emotion und strategische Vision noch wertvoller und einzigartiger. Aber Wissen ist auch wahrscheinlich.“ wird immer proprietärer, da Einzelpersonen und Unternehmen in einer Welt, in der die Anwendung von Faktenwissen zu stagnieren beginnt, wirtschaftliche Vorteile anstreben“ – ehemaliger US-Bundesermittlungsdirektor und Mitbegründer von Bondoo AI

Schauen Sie sich diesen autonomen Agenten an, der gerade von HyperWrite veröffentlicht wurde. Sie können ihn im Browser installieren sehen, um Leuten beim Bestellen von Pizza zu helfen.

Alles, was Sie tun müssen, ist zu sagen: „Bestellen Sie eine große Pizza ohne Belag, die von Dominos an One Vanderbilt geliefert wird“, und schon bestellt sich die Pizza von selbst.

Der autonome Agent von HyperWrite steuert den Browser, um Pizza zu bestellen.

Oder schauen Sie sich dieses Experiment aus einer Zusammenarbeit zwischen der Stanford University und Google an, bei der sie eine virtuelle Stadt mit 25 autonomen Agenten erstellten und einem von ihnen sagten, er solle eine Valentinstagsparty organisieren. Dieses Beispiel ist vielleicht noch beeindruckender.

Die von diesen autonomen Agenten simulierten Menschen gingen ihrem Alltag nach, redeten miteinander, bildeten neue Erinnerungen, und schließlich hörten die meisten von ihnen von der Valentinstagsparty und kamen schließlich dorthin.

Quelle: „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“

Autonome Agenten sind also real ... Dies führt zu einer Frage: Sagen Sie dem Agenten einfach, was das Ziel ist. wird es sich dann für immer selbst regieren?

Die Antwort ist ja.

Sie müssen nur ein Ziel festlegen, den Rest erledigt der autonome Agent. Es ist wie ein wirklich guter Mitarbeiter oder Teamkollege. Wenn Sie möchten, können Sie jedoch Ihre eigenen autonomen Agenten entwerfen, die Sie in bestimmten wichtigen Entscheidungsmomenten kontaktieren, damit Sie ihre Arbeit in Echtzeit gemeinsam steuern können.

"Dies ist primitives AGI. Es ist erwähnenswert, dass Sie durch einfaches Einbinden eines LLM in eine Schleife einen autonomen Agenten erhalten können, der selbständig argumentieren, planen, denken, sich erinnern und lernen kann. Wenn Sie das Einschließen und die Eingabeaufforderungen richtig sind, LLM kann mit endlosem Potenzial und Flexibilität freigesetzt werden. Obwohl das gesamte Konzept noch nicht einmal einen Monat alt ist, kann ich es kaum erwarten zu sehen, welche Auswirkungen die von LLM entwickelte komplexe Intelligenz auf die Welt haben wird

Neben der Fähigkeit, Ziele zu analysieren und Aufgaben zuzuweisen, verfügen autonome Agenten auch über eine Reihe von Fähigkeiten, wie zum Beispiel:

• Im Internet surfen und Anwendungen nutzen;
• Langfristig und kurzfristig Gedächtnis;
• Kontrollieren Sie Ihren Computer;
• Verwenden Sie große Sprachmodelle (LLM) wie GPT, um zu analysieren, zusammenzufassen, Meinungen vorzubringen und Antworten zu geben.

Darüber hinaus wird es diese autonomen Agenten in allen Formen und Größen geben. Einige laufen hinter den Kulissen ab, ohne dass der Benutzer weiß, was sie tun, während andere sichtbar sind, wie im obigen Beispiel, sodass Benutzer jeden „Gedanken“ der KI verfolgen können.

„Autonome Agenten lassen jeden wie ein Staatsoberhaupt leben! Fragen Sie einfach und die autonomen Agenten kümmern sich um den Rest. Sie müssen Ihre Gehirnenergie nicht für Routine- oder Alltägliches verschwenden.“ —— „Blitzscaling.“ " 》Chris Yeh, einer der Autoren

Als nächstes verwenden wir ein leicht verständliches Beispiel zur Veranschaulichung: Angenommen, es gibt einen autonomen Agenten, der bei der Recherche helfen kann, und wir möchten eine Zusammenfassung der neuesten Nachrichten zu einem bestimmten Thema Thema, wie zum Beispiel Neuigkeiten über Twitter:

• Wir sagen dem Agenten: „Ihr Ziel ist es, die neuesten Nachrichten über Twitter herauszufinden und mir eine Zusammenfassung zu senden“
• Nachdem der Agent die Zielaufgabe gesehen hat, mit Hilfe von OpenAIs GPT- 4 Warten Sie, bis die KI versteht, was sie liest, und schlagen Sie die erste Aufgabe vor, nämlich „Aufgabe: Suche nach Nachrichten im Zusammenhang mit Twitter auf Google“
• Dann sucht der Agent nach Twitter-Nachrichten auf Google, findet beliebte Artikel und gibt eine verknüpfte Liste zurück. Erste Aufgabe erfüllt;
• Dann überprüft der Agent sein Hauptziel (die neuesten Nachrichten über Twitter finden und dann eine Zusammenfassung senden) und was er gerade erreicht hat (einen Haufen Nachrichtenlinks über Twitter erhalten) und entscheidet, was sein muss die nächste Aufgabe;
• Danach kommen zwei neue Aufgaben: 1) Eine Nachrichtenzusammenfassung schreiben. 2) Lesen Sie den Inhalt eines über Google gefundenen News-Links
• Nun hält der Agent einen Moment inne, bevor er seine Arbeit fortsetzt, er muss sicherstellen, dass die Reihenfolge dieser Aufgaben korrekt ist. Sind Sie sicher, dass Sie zuerst die Zusammenfassung schreiben sollten? Der Agent ist anderer Meinung und entscheidet, dass die erste Priorität darin besteht, den Inhalt des über Google gefundenen Nachrichtenlinks zu lesen.
• Der Agent liest den Inhalt des Artikels und geht dann wieder zur To-Do-Liste zurück. Es möchte eine neue Aufgabe hinzufügen, um den Inhalt zusammenzufassen, aber die Aufgabe befindet sich bereits in der To-Do-Liste, sodass der autonome Agent sie nicht hinzufügt
• Der Agent überprüft die To-Do-Liste und den einzigen verbleibenden Eintrag ist, es zusammenzufassen Lesen Sie den Inhalt, also tut es das. An diesem Punkt wird die vom Benutzer angeforderte Zusammenfassung gesendet.

Das Diagramm unten zeigt, wie ein autonomer Agent funktioniert:

Quelle: BabyAGI von Yojei Nkajima

Dieses neue Paradigma hat gerade erst begonnen, aber es ist nicht perfekt, das ist es nicht Bisher hat es die Welt im Sturm erobert, aber das Konzept ist sehr wirkungsvoll, und mit kontinuierlicher Weiterentwicklung und Experimenten wird es bald in unser tägliches Leben integriert werden.

„Das wird bald viele Branchen verändern. Durch den Einsatz autonomer Agenten können Menschen viele Dinge einfacher gleichzeitig erledigen. Geben Sie ihm einfach eine Aufgabe und es wird es erledigen. Bisher ist dies ein sehr leistungsstarkes Konzept.“ .. „——Barsee, Gründer des AI Valley Newsletter

Nachdem wir verstanden haben, was autonome Intelligenz in einem höheren Maße ist, wollen wir diskutieren, warum autonome Intelligenz so große Chancen mit sich bringen kann?

Lassen Sie uns näher darauf eingehen.

„Wenn wir die Informationen, die wir brauchen, schneller erhalten können, können wir uns dann auf das Denken und Handeln konzentrieren? Da dieser KI-Agent mehr Aufgaben ausführen kann, können die Menschen weniger Zeit in die Arbeit investieren. Werden die Menschen sich bessere und mehr einfallen lassen?“ kreative Ideen für diese mühsamen Aufgaben?“ – Marina Pérez, Director of Account Management bei Octane AI

Warum kann autonome Intelligenz so großartige Möglichkeiten bieten? Menschen als Mitarbeiter, aber auch KI in Form autonomer Agenten.

„Ich glaube, dass die Zahl der 1-2-Personen-Startups mit einer Kombination aus Tools wie AutoGPT und ChatGPT schon bald enorm zunehmen wird. Sie werden in der Lage sein, das zu erreichen, was Sie früher mit einem 100-Personen-Startup erreicht haben.“ „Der Fortschritt, den Sie sich wünschen. Langfristig glaube ich, dass die meisten Jobs durch AutoGPT ersetzt werden können und werden.“ – Nathan Lands, Gründer von Lore

werden nicht schlafen, sie werden nicht aufhören und sehr effizient arbeiten.

„Ein Teil meiner Vision, als ich 2013 mit Product Hunt begann, war der Glaube, dass die Hürden bei der Entwicklung von Softwareprodukten weiter sinken würden, sodass kleinere Teams (oder einzelne Einzelpersonen) Software schneller als je zuvor erstellen können Durch intelligente und autonome Agenten war dies noch nie so wahr wie heute. Dies weckt bei einigen die Möglichkeit, diese Technologie mit weniger Personal und Mitteln zu nutzen, um ihre Ideen zu erweitern und umzusetzen Wettbewerb zwischen Unternehmen und das kontinuierliche Aufkommen neuer Lösungen.“ - Ryan Hoover, Gründer von Weekend Fund und ProductHunt Die Bilder unten zeigen nur einige Beispiele:

Die Liste ließe sich endlos fortsetzen.

Was Menschen können, werden autonome Agenten (irgendwann, aber bald und in einigen Fällen bereits) besser können.

„Die Musikindustrie drängt zu viele unnötige Dinge zwischen Künstlern und Erfolg auf. Diese Dinge kosten Künstler fast 35 % ihres Nettoeinkommens. Autonome Agenten werden in der Lage sein, Marketingstrategien zu entwickeln und umzusetzen, mit Fans zu interagieren und Communities aufzubauen.“ , Veranstaltungsorte buchen und Verträge aushandeln usw. Sparen Sie Künstlern Geld und Zeit“ – – Troy Carter, Mitbegründer von Venice Music und ehemaliger Manager von Lady Gaga

Wie kann man die Gelegenheit nutzen? Es gibt zwei sehr reale Chancen.

Erstellen Sie selbst autonome Agenten und machen Sie sie für andere anwerbbar.

Stellen Sie autonome Agenten ein, die Ihnen jetzt dabei helfen können, Ihre persönliche Lebensqualität oder Geschäftsproduktivität zu verbessern.

„Autonome Agenten sind die nächste Welle – nicht nur in der Technologie, sondern in der Wirtschaft insgesamt. Ich gehe davon aus, dass es innerhalb von 10 Jahren mehrere Milliarden-Dollar-Unternehmen geben wird, die vollständig von autonomen Agenten geführt werden.“ Ben Parr, Mitbegründer und Präsident von Octane AI

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der eine Person ein Unternehmen aufbaut, in dessen Team nur autonome Agenten sind. Im Laufe Ihres Lebens werden Sie wahrscheinlich erleben, dass ein Team aus einer Person in der Lage ist, dies zu tun und eine Marktkapitalisierung von über 1 Milliarde US-Dollar zu erreichen, wozu normalerweise eine sehr große Anzahl von Menschen zusammenarbeiten muss, um dies zu erreichen.

„Personalisierung im großen Maßstab wird ein sehr interessanter Anwendungsfall sein.

Sie werden in der Lage sein, die selbstfahrenden mehrstufigen Prozesse, die Menschen heute durchführen, unabhängig zu steuern, einschließlich der Erstellung personalisierter Bilder, Videos, Websites usw sogar E-Mails in großem Maßstab.

Einer der Anwendungsfälle, der großes Interesse weckt, ist die Vertriebsentwicklung

“ – Omar Pera, Meta Artificial Intelligence Product Leader

Jetzt, in der Anfangsphase, werden First Mover, egal ob sie autonome Agenten bauen oder nutzen, einen enormen Vorteil gegenüber Wettbewerbern erlangen, die diese Systeme noch nicht genutzt haben.

„In naher Zukunft würde ich gerne Mittagsbesprechungen, Telefongespräche und Interviews in meinem Kalender sehen, ohne dass ich daran beteiligt bin. Sowohl meine Agenten als auch deren Agenten können das tun, sich darum kümmern Details. Ich muss einfach auftauchen.“ – Hugh Howey, New York Times-Bestsellerautor von WOOL

Wenn Sie diesen Artikel lesen, sind Sie bereits 99 % der Welt voraus. Lassen Sie uns näher auf die Funktionsweise dieser autonomen Agenten eingehen.

„Autonome Agenten haben das Potenzial, die Leistung kleinerer Content-Ersteller und Community-Mitglieder zu verbessern, insbesondere derjenigen mit kreativer Vorstellungskraft. Dies wird für viele Web3-Projekte ein Segen sein.“ („Web3.0“ ist eine Anspielung auf eine Ableitung von das „World Wide Web“, das zugrunde liegende Protokoll des aktuellen Internets. Es bedeutet, dass Maschinen alle Informationen verstehen können, Websites eine intelligente Auswahl treffen und bessere Informationen auf der Grundlage der Informationen bereitstellen können (künstliche Intelligenz) und das Internet überall ist (Internet of). Dinge). , und was noch wichtiger ist, der Besitz von Daten im Internet wird dezentralisiert.)“ – Jeffrey Zirlin, Mitbegründer von Axie Infinity Idee: Ich verstehe nicht, wie autonome Agenten funktionieren, aber ich dachte, es wäre hilfreich, Ihnen eine Version des Gesamtrahmens zu geben und einige Beispiele für autonome Agenten Schritt für Schritt aufzuschlüsseln.

„Ich denke jetzt an KI als Ganzes, und wir sind gerade dabei, sie zu Assistenten für künstliche Intelligenz weiterzuentwickeln, wie wir sie in Filmen sehen – wie in „Iron Man“ Jarvis oder TARS in Interstellar

Jetzt ist es an der Zeit, das Framework aufzubauen, denn die KI selbst verbessert sich immer noch und die Antworten sind möglicherweise nicht perfekt, aber es können Fehler auftreten. Wie weit die künstliche Intelligenz in den letzten Monaten fortgeschritten ist, können wir uns meiner Meinung nach kaum vorstellen „Hier geht es darum, so früh wie möglich zu experimentieren und Vorkehrungen für die Zukunft zu treffen.“ —— Jenny, Consumer Insights Manager bei Microsoft Autonomer Agent:

Initialisierungsziel: Definieren Sie das Ziel der KI;

Aufgabenerstellung: Die KI überprüft ihren Speicher auf die zuletzt abgeschlossenen X-Aufgaben (falls vorhanden) und verwendet dann ihre Ziele und der Kontext kürzlich abgeschlossener Aufgaben, um eine neue Aufgabenliste zu erstellen;

Speicherung von Aufgaben: Aufgaben und Ausführungsergebnisse werden in einer Vektordatenbank gespeichert; KI sammelt Feedback zu erledigten Aufgaben in Form von externen Daten oder KI-internen Dialogen. Die Ergebnisse dieses Feedbacks werden für die nächste Iteration der adaptiven Prozessschleife verwendet.

Neue Aufgabengenerierung: KI generiert neue Aufgaben basierend auf gesammeltem Feedback und internem Dialog.
Aufgabenpriorität: KI besteht Überprüfungsziel und überprüfen Sie die zuletzt erledigten Aufgaben, um die Aufgabenliste neu zu priorisieren;
Aufgabenauswahl: Die KI wählt die obersten Aufgaben aus der Prioritätenliste aus und fährt mit ihnen wie in Schritt 3 beschrieben fort;
Iterativ: KI Wiederholt die Schritte 4 bis 8 in einer kontinuierlichen Schleife, sodass sich das System an neue Informationen, Rückmeldungen und sich ändernde Anforderungen anpassen kann.
• Gabriel Menezes, Director of Engineering bei Octane AI, sagte: „Autonome Agenten faszinieren mich wirklich, weil sie die Eigenschaften des ultimativen Produktivitätssteigerers verkörpern, der großen Wert auf die Automatisierung monotoner Aufgaben oder sich wiederholender Aufgaben legt.“ I Die Entdeckung dieser Agenten hat das Potenzial, unsere Arbeitsweise zu revolutionieren und es uns zu ermöglichen, unsere mentale Energie auf sinnvollere Beschäftigungen umzulenken
Beispiel-Showcase
Beispiel 1: Social Media Manager Autonomous Agent

• Angenommen, Sie möchten keinen Social-Media-Manager mit der Verwaltung Ihrer Social-Media-Konten beauftragen, sondern möchten, dass autonome Agenten alles zu sehr geringen Kosten und mit Informationen rund um die Uhr für Sie erledigen.

  „Es ist nicht nur ein virtueller Assistent. Es ist eine Revolution, die die gesamte Online-Arbeit, Recherche und sogar Unterhaltung beschleunigt. Was früher online Stunden, Tage, Monate gedauert hat, kann jetzt in wenigen Minuten im Hintergrund erledigt werden.“ — Sharon Zhou, CS-Fakultät an der Stanford University und ehemalige Produktmanagerin für maschinelles Lernen bei Google

  So könnte ein autonomes Agenten-Framework aussehen:

  • Ziele initialisieren: Legen Sie anfängliche Parameter fest, wie z. B. Zielgruppe, Social-Media-Plattform, Inhaltskategorie und Veröffentlichungshäufigkeit;
  • Datenerfassung: Sammeln Sie Daten zu vergangenen Social-Media-Beiträgen, Benutzerinteraktionen und plattformspezifischen Trends. Dazu können Likes, Shares, Kommentare und andere Engagement-Kennzahlen gehören.
  • Inhaltsanalyse: Analysieren Sie gesammelte Daten, um Muster, Trendthemen, Hashtags und Influencer zu identifizieren, die für Ihre Zielgruppe relevant sind. Dieser Schritt kann die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelle Lerntechniken umfassen, um den Inhalt und seinen Kontext zu verstehen.
  • Inhaltserstellung: Generieren Sie auf der Grundlage von Analysen Inhaltsideen und erstellen Sie Social-Media-Beiträge, die der Plattform und den Vorlieben des Publikums entsprechen. Dies kann die Verwendung von KI zur Generierung von Texten, Bildern oder Videos sowie die Einbindung von benutzergenerierten Inhalten oder kuratierten Inhalten aus anderen Quellen umfassen.
  • Planung: Bestimmen Sie jeden Beitrag anhand plattformspezifischer Trends, der Zielgruppenaktivität und der gewünschten Häufigkeit Zeit für Inhalte. Planen Sie Beiträge entsprechend;
  • Leistungsüberwachung: Verfolgen Sie die Leistung jedes Beitrags basierend auf Engagement-Kennzahlen wie Likes, Shares, Kommentaren und Klickrate. Sammeln Sie nach Möglichkeit Benutzerfeedback, um Ihr Verständnis der Zielgruppenpräferenzen weiter zu verfeinern.
  • Iterieren und verbessern: Analysieren Sie Leistungsdaten und Benutzerfeedback, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Aktualisieren Sie die Content-Strategie sowie die Erstellungs- und Planungsprozesse, um diese Erkenntnisse einzubeziehen. Wiederholen Sie die Schritte 2–7, um Ihr Social-Media-Managementsystem kontinuierlich zu verfeinern und seine Wirksamkeit im Laufe der Zeit zu steigern.

  „Menschen werden persönliche Agenten haben, die mit anderen Menschen und unternehmenseigenen Agenten kommunizieren. Die meisten Computergeräte werden hauptsächlich als Kommunikationsgeräte verwendet, um mit Agenten zu sprechen.“ – Conner Ruhl, Senior Software Engineer, Stability AI

  Durch die Integration dieses wiederkehrenden Systems in Ihr Social-Media-Management können Sie eine dynamische, adaptive Strategie erstellen, die sich an die Vorlieben Ihres Publikums und die sich ständig ändernde Social-Media-Umgebung anpasst. Dies wird dazu beitragen, das Engagement, die Reichweite und die Gesamteffektivität Ihrer Social-Media-Bemühungen zu steigern.

  „Ein weiterer Anwendungsfall für autonome Agenten, der mich begeistert, ist der Einsatz bei der Musikerstellung. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI-gesteuerten Algorithmen können diese Agenten meine persönlichen Vorlieben, Lieblingsgenres und sogar meine spezifischen musikalischen Elemente analysieren, die bei mir ankommen.“ Sie können dann originelle Melodien, Harmonien und Rhythmen generieren, um gemeinsam Musik zu kreieren und mir die Möglichkeit zu geben, neue Stile zu erkunden Darüber hinaus können autonome Agenten wertvolles Feedback zu meiner Arbeit geben und mir Verbesserungsvorschläge machen. Die Integration von künstlicher Intelligenz und menschlicher Kreativität in den Musikkreationsprozess kann zu innovativen und einzigartigen Ergebnissen führen Grenzen des künstlerischen Ausdrucks.“ – Katya Sapozhnina, Produktdirektorin, Octane AI Position und möchte einen KI-Assistenten um Hilfe bitten.

  Ich hoffe, dass die Aufgaben des Agenten nicht schwierig sein müssen, aber sie erfordern einige Zeit und Mühe. Dinge wie die Buchung eines Fluges würde ich gerne an einen Agenten auslagern. ” ——Sahil Lavingia, Gründer und CEO von Gumroad

  • Ursprüngliches Ziel: Gewinnen Sie die Wahl, indem Sie eine Mehrheit der Stimmen sicherstellen; Daten zu Themen, Wahlkampfnachrichten und anderen relevanten Informationen; 🎜🎜# Hintergrundanalyse: Analysieren Sie gesammelte Daten, um Trends, Chancen und Herausforderungen zu identifizieren. Nutzen Sie diese Analyse, um anfängliche Ziele in spezifische Unterziele zu verfeinern, wie z. B. die Ansprache unentschlossener Wähler, die Erhöhung der Wahlbeteiligung in Schlüsselbereichen oder die Verbesserung der Kampagnenbotschaft zu bestimmten Themen; Aufgabengenerierung: Generieren Sie Aufgaben im Zusammenhang mit verfeinerten Unterzielen, z. B. der Planung der Wählerwerbung, der Erstellung zielgerichteter Anzeigen oder der Entwicklung von Richtlinienempfehlungen Aufgaben, Zuweisung von Ressourcen und Zuweisung von Teammitgliedern nach Bedarf;
  • Leistungsüberwachung: Durch Verfolgung wichtiger Kennzahlen wie Wählerengagement, öffentliche Meinung und Fundraising-Kennzahlen. Leistungsindikatoren zur Bewertung der Wirksamkeit der erledigten Aufgaben. Bewerten Sie den Erfolg einzelner Aufgaben und den Fortschritt der gesamten Kampagne in Bezug auf Unterziele und anfängliche Ziele um Kampagnenstrategien zu aktualisieren. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8, um Ihr Kampagnenmanagementsystem kontinuierlich zu verfeinern und seine Wirksamkeit im Laufe der Zeit zu steigern.
  • „Ich bin sehr begeistert von den rekursiven Selbstklonungsfunktionen. KI-Agenten können Kopien von sich selbst erstellen, Missionsanweisungen weitergeben und beginnen, mit ihren eigenen Geschwistern zu sprechen.“ „Das ist eine sehr bemerkenswerte, aber seltsame aufstrebende Fähigkeit.“ —NVIDIA-Wissenschaftler für künstliche Intelligenz Jim Fan Er hätte einen großen D-Vorteil gegenüber allen anderen, aber stellen Sie sich vor, wie es wäre, wenn jeder Anwärter einen Agenten hätte ... oder Agenten.
  • „Ich glaube nicht, dass jeder autonome Agenten nutzen wird. Trotz ihrer Allgegenwart wird es mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz eine Renaissance der Arbeit mit menschlicher Beteiligung geben. Viele Menschen werden zur Arbeit zurückkehren.“ Denken Sie an Stift und Papier, wollen Sie, dass Kunst von Menschen gemacht wird ... Wir werden sehen, dass viele Produkte und Kreationen mit der Bezeichnung „vollständig von Menschen gemacht“ beworben werden, je schneller sich die Technologie weiterentwickelt, je mehr Sie es genießen für längere Zeit komplett offline, umso mehr wirst du bald die Zeit „frei von KI“ genießen“ – Loic Le Meur, Gründer und CEO von PAWA | Loic
  # 🎜🎜## 🎜🎜#
  Beispiel 3: Autonomer Agent, der Mathematik unterrichtet
  #🎜 🎜#Es wird auch welche geben autonome Agenten, die Kindern Mathematik beibringen sollen.
  • „Dies ist ein bahnbrechendes Paradigma mit viel Raum für Erkundung. Obwohl frühe Experimente nur begrenzte Agenten-Suchanfragen haben, werden wir eine breite Palette von Forschungs- und Hilfsprojekten für autonome Agenten sehen.“ ausgestattet mit neuen Tools. Und jeder Satz von Tools wird seine potenziellen Anwendungsfälle erheblich erweitern.“ – Pete Huang, Gründer des Neuron Daily AI-Newsletters
  • Anfangsziel: Ermitteln Sie den aktuellen Mathematikkompetenzstand des Kindes und richten Sie einen personalisierten Lernpfad ein, um es bei der Verbesserung zu unterstützen.
  • Datenerfassung: Sammeln Sie Informationen über den Lernstil, den Lernprozess und die Lernleistung des Kindes durch Bewertung, Interaktion und Feedback-Informationen;
  • Kontextanalyse: Analysieren Sie die gesammelten Daten, um die Stärken, Schwächen, Lernpräferenzen und alle externen Faktoren zu identifizieren, die den Fortschritt des Kindes beeinflussen;
  • Aufgabengenerierung: basierend auf den Bedürfnissen und dem Lernpfad des Kindes Generieren Sie Nachhilfeaufgaben, wie z. B. die Auswahl geeigneter Übungen, die Bereitstellung von Erklärungen oder die Bereitstellung von Beispielen und Anwendungen aus der Praxis.
  • Aufgabenpriorisierung: Sortieren Sie Nachhilfeaufgaben nach ihrer potenziellen Auswirkung auf das Lernen und die Kompetenzentwicklung des Kindes. Finden Sie die Balance zwischen Herausforderung und engagiert;
  • Aufgabenausführung: Führen Sie die Aufgaben mit der höchsten Priorität aus und passen Sie die Nachhilfemethoden und die Bereitstellung von Inhalten nach Bedarf an, um die Lernkompetenz und das Engagement Ihres Kindes zu maximieren.
  • Leistungsüberwachung: Bewerten Sie die Wirksamkeit der Nachhilfe durch die Verfolgung wichtiger Leistungsindikatoren ( KPIs), wie Fortschritte bei der Erreichung von Lernzielen, Verbesserung der mathematischen Fähigkeiten sowie Engagement und Zufriedenheit des Kindes;
  • Feedback-Schleife: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihres Kindes und aktualisieren Sie die Schritte zur Kontextanalyse, Aufgabengenerierung und Aufgabenpriorisierung auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse. Passen Sie die anfänglichen Ziele und Lernpfade nach Bedarf an, um die Entwicklung der mathematischen Fähigkeiten Ihres Kindes besser zu unterstützen.
  • Iterieren und verbessern Sie: Analysieren Sie die Leistung Ihres Kindes und aktualisieren Sie die Schritte zur Kontextanalyse, Aufgabengenerierung und Aufgabenpriorisierung auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse. Passen Sie die anfänglichen Ziele und Lernpfade nach Bedarf an, um die Entwicklung der mathematischen Fähigkeiten Ihres Kindes besser zu unterstützen. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 9, um das Bildungsmanagementsystem kontinuierlich zu verbessern und seine Wirksamkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

  Dieses autonome Agentenzyklussystem beschreibt die Unterrichtserfahrung von Mathematiklehrern, die Kinder adaptiv unterstützen und anleiten, wobei der Schwerpunkt auf kontinuierlicher Verbesserung und Bereitstellung liegt personalisierte Beratungsprogramme, die auf den Bedürfnissen und Fortschritten des Kindes basieren.

  

  Die Zukunft autonomer Agenten

  Der Mensch befindet sich jetzt in der Anfangsphase der Entwicklung autonomer Agenten. Wir stöbern herum, machen Dinge kaputt, experimentieren, erschaffen Dinge, die gut oder schlecht sind.

  „Indem Sie um die Hilfe autonomer Agenten bitten, werden diese Ihre Ideen in die Realität umsetzen. Diese Agenten können als Freunde, Kollegen und Mitarbeiter fungieren und Ihnen reichlich Freizeit bieten. Ich würde gerne wissen, wie Sie wählen.“ um diese neu gewonnene Freizeit zu verbringen?“ ——Kazuki Nakayashiki, Mitbegründer und CEO von Glasp

  Jetzt gibt es fast keine kommerziellen autonomen intelligenten Produkte, die sich noch in der Entwicklungsphase befinden. Aber bald wird sich das ändern. Autonome Agenten werden überall auftauchen.

  „Anstatt sich darauf zu konzentrieren, die Arbeitsplätze der Menschen zu ersetzen, sollten Sie sich darauf konzentrieren, sie zu befähigen. Früher bedeutete es, seine Daten über eine API verfügbar zu machen. Bei der nächsten Generation von Intelligenz wird es darum gehen, zu fragen, wie das Produkt Ihnen besser helfen kann.“ Beispielsweise kann eine „intelligente“ E-Mail-Adresse auf der Grundlage Ihrer Präferenzen auf interessante Weise agieren, E-Mails überwachen, um zu erfahren, wann Artikel, an denen Sie interessiert sind, verfügbar sind, Preisvergleiche durchführen und sogar Preise für Sie aushandeln Um privat zu verstehen, wie viel Sie für einen Artikel schätzen und was Sie bereit sind, dafür zu zahlen.“ ——Matt, geschäftsführender Gesellschafter bei Factorial Capital, Investor bei HuggingFace ihre Aktivitäten, Entscheidungen und Handlungen. Wenn wir irgendwann in der Zukunft neuronale Implantate hätten, würde das alles auf natürliche Weise passieren, so wie man heute im eigenen Kopf denkt.

  „Jeder kann kostenlos oder gegen eine geringe Gebühr Zugang zu virtuellen Forschern, Assistenten, Autoren oder Mitarbeitern haben. Dieser Zugang ist universell.“ ——Jeremiah Owyang, Investor für künstliche Intelligenz

  Unten ist meine Prognose für die Zukunft der autonomen Agenten:

  • Mehrere kommerzialisierte autonome Agenten für Spiele, persönlichen Gebrauch, Marketing und Vertrieb werden im Jahr 2024 erscheinen, aber sie haben keine allgemeine Akzeptanz gefunden; Einführung autonomer Agenten in jeder erdenklichen Kategorie;
  • 2026 Die meisten Menschen in Ländern der Ersten Welt werden jeden Tag von einer großen Anzahl autonomer Agenten unterstützt
  • In den nächsten 2-5 Jahren werden die meisten Menschen dies tun für autonome Agenten statt für Menschen arbeiten.
  • „Ich sehe Holodecks, die Augmented Reality verwenden, fast vollständig von KI gesteuert, wobei viele Dinge mit automatischen und manuellen Eingabeaufforderungen passieren. Ja, Menschen werden für KI arbeiten. Jeder wird sie nutzen, aber nur wenige wissen was.“ Sie sind oder wie man sie macht, werden sich aufgrund des Aufkommens großer Sprachmodelle (LLMs) und kommender autonomer Agenten und Systeme grundlegend verändern ?LLM kann jetzt auf billigen Computern ausgeführt werden, ohne dass eine Verbindung zu einem zentralen Server besteht. Der autonome Agent sorgt dafür, dass alles fast automatisch ausgeführt wird Vom Wetter bis zur Pizzalieferung geschieht das im Grunde automatisch, fast ohne Eingreifen des Menschen.“ – Robert Scoble, Chief Strategy Officer von Infinite Retina AI-First
  • Die Zukunft wird verrückt. Wie erstellt und verwendet man autonome Agenten?
  „In dieser Zukunft wird wahrscheinlich jeder autonome Agenten in irgendeiner Funktion einsetzen, sei es für die persönliche Produktivität, den Geschäftsbetrieb oder für kreative Aktivitäten. In den meisten Fällen werden die Menschen als „Meister“ dieser KI-Agenten fungieren und Ziele festlegen Wir werden für sie arbeiten und sie vorantreiben, genauso wie wir innerhalb der Grenzen von Unternehmen, Prozessen und anderen Systemen arbeiten müssen. Ich denke jedoch, dass dies in vielen Fällen besser sein wird die Unternehmen und Systeme in der heutigen Gesellschaft und wird Möglichkeiten schaffen, die allen zugute kommen.“ – Joe Heitzeberg, Mitbegründer von Crowd Cow Tauchen Sie kopfüber in die Welt der autonomen Agenten ein. Ich liste die Ressourcen auf, die Sie benötigen, um mit dem Aufbau oder der Verwendung autonomer Agenten zu beginnen.

  „Suchen Sie einen spezifischen B2B-Anwendungsfall, der eine große Anzahl sich wiederholender Aufgaben enthält. Zum Beispiel Verkaufsvorgänge, Werbevorgänge, Projektvorgänge, Buchhaltungsdienstleistungen usw. Es stehen jetzt viele Aufgaben zur Auswahl.“ ——Elizabeth Yin , Mitbegründer von Hustlefund

  „Schrägen Sie zunächst den Umfang Ihrer Anwendungsfälle so weit wie möglich ein und entwerfen Sie dann ein Produkt, das einen Human-in-the-Loop beinhaltet, eine Möglichkeit, den Erfolg des Prozesses zu bewerten.“ , und schrittweise die Automatisierung steigern und schließlich auf angrenzende Anwendungsfälle ausweiten“ – – Itamar Friedman, Mitbegründer und CEO von Codium AI

  Aufbau autonomer Agenten

  

  Es gibt verschiedene Optionen für den Aufbau autonome Agenten.

  • Erstellen Sie es selbst: Schauen Sie sich die Frameworks an, die ich zuvor bereitgestellt habe, und machen Sie sich auf den Weg, alles von Grund auf neu zu erstellen! Das ist nicht so beängstigend, wie es klingt. Zu den empfohlenen Softwarelösungen gehören OpenAIs GPT-4, die Pinecone-Vektordatenbank und das LangChain-Framework.
  • Auto-GPT: Dies ist eine beliebte Open-Source-Option, die von Toran Richards entwickelt wurde. Es umfasst Optionen wie die Verbindung mit dem Internet, die Verwendung von Apps, das Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis und mehr.
  • BabyAGI: Eine weitere beliebte Open-Source-Option, erstellt von Yohei Nakajima. Obwohl dieses noch nicht mit dem Internet verbunden ist, ist es mit weniger als 200 Codezeilen sehr prägnant.
  • Jarvis von Microsoft: Sehr ähnlich zu Auto-GPT und BabyAGI, aber leistungsfähiger, bereitgestellt von Microsoft und HuggingFace.

  „Ich denke, wir werden zunächst autonome Agenten in vertikalen Domänen haben. Diese Agenten sind auf einen bestimmten Datensatz genau abgestimmt, sodass sie in dieser Domäne funktionieren können. Bisher haben wir viele große Einsatzmöglichkeiten gesehen.“ Sprachmodelle Die (einzigen?) beiden Bereiche von (LLM) sind Texterstellung und Programmierung. Es macht Sinn, dass die in diesen beiden Bereichen eingesetzte KI wahrscheinlich in naher Zukunft autonomer werden wird Künstliche Intelligenz wird Sie dazu auffordern, Text zu schreiben oder zu programmieren, und Sie erhalten automatisch jeden Tag neue Vorschläge, die Sie berücksichtigen müssen, ohne dass Sie sie zuerst aktivieren oder ihnen Anweisungen geben müssen.“ – Lonis Hamaili, Erfinder von .space

  Verwendung autonomer Agenten

  Bereit für Ihren eigenen Agenten? Hier sind einige Optionen.

  Sie können wie oben erwähnt Ihren eigenen Agenten erstellen, indem Sie eine der Optionen auswählen!

  • AgentGPT: Erstellen und führen Sie autonome Agenten (AutoGPT) über die Website aus, keine Anmeldung erforderlich.
  • HyperWrite Assistant: Fügt eine Chrome-Erweiterung hinzu, mit der Sie Befehle an den Browser erteilen können, der diese dann ausführt.

  „Menschen aus allen Gesellschaftsschichten können von Fachwissen und effizienten Methoden profitieren, die bisher der Elite der Gesellschaft vorbehalten waren. Diese Universalisierung persönlicher Assistenten kann zu größerer Produktivität und besserer Balance sowie einer besseren Arbeits- und Lebenserfahrung führen.“ , sodass sich die Menschen mehr auf ihre Interessen, Kreativität und persönliches Wachstum konzentrieren können, während ihre Assistenten mit künstlicher Intelligenz die eintönigeren Teile ihres täglichen Lebens erledigen “ – Matt Shumer, Gründer und CEO von HyperWrite Nein, ich ermutige Sie, ein paar Stunden damit zu verbringen, diese Dinge auszuprobieren. Es ist nicht so kompliziert oder schwierig, wie es scheint, und je schneller Sie anfangen, desto schneller werden Sie autonome Agenten verstehen.

  „Als Investor bin ich wirklich begeistert von der Idee, autonome Agenten einzusetzen, um die Arbeit von Analysten und Assistenten zu erledigen oder ihre Arbeit zumindest erheblich zu erleichtern. Sie können so programmiert werden, dass sie Geschäfte unter bestimmten Bedingungen finden.“ Bedingungen, Analysieren Sie bestimmte Faktoren und senden Sie mir eine individuelle E-Mail, um ein Gespräch zu beginnen.“ ——Brayton Williams, Mitbegründer von Boost VC

  Autonome Agenten sind jetzt offen für Interpretationen und Innovationen. Da 99 % der Anwendungsfälle noch erstellt oder ausprobiert werden müssen, sind die Möglichkeiten endlos und die Chance liegt in Ihren Händen.

  „Ich interessiere mich sehr für die Orchestrierung und Modularisierung kleinerer Programmieraufgaben, um größere Endziele zu erreichen. Wir wissen, dass große Sprachmodelle gut für die problembasierte Programmierung geeignet sind, aber wir haben keine Beweise dafür gesehen, dass sie vollständig portiert werden können.“ Codebasen von Android auf iOS übertragen oder sogar Apps von Grund auf erstellen. Ich denke, dass Agenten mit dem richtigen Orchestrierungsschema und der richtigen Speicherstruktur dieses Ziel erreichen können.“ – Curai-Mitbegründer und CEO. Neal Khosla

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAutoGPT hat 100.000 Sterne überschritten. Dies ist der erste Artikel, der autonome Agenten systematisch vorstellt.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!