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吴恩达:与其争论Agent,不如探讨Agentic
发布日期:2024-06-24 14:43:56 浏览次数: 1601

最近工作中听到了好多Agent的概念,尤其是一些老师看到各个媒体上写的文章中无所不能的Agent后,要求算法工程师们来把之前的项目、产品、功能全部Agent化。

正如比尔盖茨所说,在科技领域,我们总是高估在一年或者两年中能够做到的,而低估五年或者十年中能够做到的。本人作为一名一线的大模型算法工程师,深知目前Agent的实用性远不如工作流编排。本着实事求是的态度,本人也一直在想着如何向同事分享这个观点。

恰巧,近期大牛吴恩达(Andrew Ng)老师再社交媒体上发布了他对于Agent概念的理解,在此翻译后分享给大家。

有需要看英文原文的,直接跳至最后,点击阅读原文即可。

TL;DR

unsetunset机器学习的包容性unsetunset

  • 机器学习领域包容各种研究和算法,从未排斥不同方法的尝试。
  • 历史上,像勒让德和高斯在19世纪初使用的线性回归算法,即使没有计算机,仍被视为机器学习的一部分。
  • 相比之下,统计学领域曾经对机器学习有所排斥,导致其发展速度较慢,但近年来已经变得更开放。

unsetunsetAgentic系统的定义和包容性unsetunset

  • 在开发agentic系统时,不应以二元的方式判断某个系统是否为agent,而是考虑其在不同程度上具有agent特性
  • “Agentic”这一形容词使人们能够更广泛地包容和研究这类系统

unsetunset模糊地带和包容性unsetunset

  • 许多系统介于明显不是agent(例如只提示一次的大语言模型)和明显是agent(例如自主规划执行多步任务的系统)之间。
  • 通过承认系统在agent特征(反思工具使用规划多Agent协作)上的不同程度,可以包容更多的研究和研究人员。

unsetunset社区文化和研究发展unsetunset

  • 新人建议从简单的agentic工作流开始,逐步构建更复杂的系统。
  • 技术人员更倾向于使用“agentic”这个词,这使得相关讨论和文章更具专业性和技术性。

中文翻译

机器学习成功的一个原因是我们的领域包容各种各样的研究。我甚至想不到有一个例子,某人开发了他们称之为机器学习的算法,而我们社区的高级成员批评说:“那不是机器学习!”事实上,早在19世纪初,数学家勒让德和高斯就使用了基于最小二乘法的线性回归算法,尽管那时还没有计算机,但机器学习领域已经接受了这些算法,并且我们在入门课程中通常称之为“机器学习”。

相比之下,大约20年前,我看到一些大学的统计学系在面对机器学习的发展时说:“那并不是真正的统计学。”这是机器学习在计算机科学领域比统计学系发展更快的原因之一。(幸运的是,自那时起,大多数统计学系已经对机器学习更加开放了。)

几个月前,当我思考如何谈论使用反思、工具使用、规划和多Agent协作等设计模式的agentic系统时,这种对比浮现在我脑海中,因为这些系统比零样本提示能产生更好的结果。我曾参与过关于某些系统是否应该被视为“agents”的讨论。我认为,与其非要用二元方式判断某个系统是否是agent,不如将这个系统视为在不同程度上具有agent特性

与名词“agent”不同,形容词“agentic”使我们能够考虑这样的系统,并将它们全部纳入这一不断发展的领域中。

越来越多的人正在构建使用类似agent设计模式的系统,例如多次提示大语言模型。但是,在显然不是agent(只提示模型一次)和显然是agent(例如,根据高级指令计划、使用工具并执行多个迭代处理步骤的自主agent)之间存在一个模糊地带。

与其争论要包括或排除哪些工作是真正的agent,我们可以承认系统在agent特征上存在不同的程度。然后我们可以更容易地包容所有想要从事agentic系统研究的人。我们还可以鼓励新人从构建简单的agentic工作流开始,并逐步使他们的系统更加复杂。

在过去的几周里,我注意到,虽然技术人员和非技术人员有时使用“agent”这个词,但主要只有技术人员使用“agentic”这个词(目前为止!)。因此,当我看到一篇谈论“agentic”工作流程的文章时,我更有可能阅读它,因为它不太可能是营销宣传,而更可能是由理解这项技术的人撰写的。

让我们继续致力于agentic系统的研究,并欢迎任何想要加入我们领域的人!



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