AI学习交流会丨AI超级助手——打造专属AI产品人的Agent

8月7日下午，以“AI超级助手——打造专属AI产品人的Agent”为主题的学习交流会在珠海中科先进技术研究院七楼大会议室举行。

本次交流会以线上和线下的形式同步进行，特别邀请到人工智能大数据分析与应用中心主任张志刚、数据处理项目负责人滕宇博士，李巍海博士作为主讲老师。珠海先进院副院长姜长安、脑健康研究中心主任欧阳雁南、智能装备研究中心主任汪震以及各中心科研人员代表等参加会议。

三位主讲嘉宾进行了精彩的主题分享。

张志刚主任作主题分享，他表示，LLM是“Large Language Model”的缩写，指的是基于深度学习技术，特别是神经网络技术，训练出来能够处理和生成自然语言文本的模型，LLM本质是一种技术或模型，其核心在于对自然语言的理解和生成能力。LLM通常使用海量的文本数据进行训练，这些数据来源于互联网、书籍、文章、对话等多种形式的文本。训练过程中，LLM会学习到语言中的规律和模式，从而实现对自然语言的理解和生成。但是，大家在实际应用中还是非常困惑大模型带来的结果不准确和空洞，现在利用LLM+外部知识库的RAG系统能极大提高知识回答的准确性和专业性。但目前LLM对复杂问题的解决能力还有待提升。

今天，我们希望通过召开这个学习交流会，让大家一起学习Agent这类新的AI功能，了解它对我们将有哪些帮助。

Agent指的是一种具有智能的实体，这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人或智能计算机系统等，甚至也可以是人。Agent具有属于其自身的计算资源和局部于自身的行为控制机制，能够在没有外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信息，决定和控制自身的行为。Agent本质是一种具有自主行为和智能决策的实体，能够与环境进行交互并作出反应。

滕宇博士分享时提到，LLM的主要功能在于理解和生成自然语言，包括文本翻译、摘要、信息抽取等任务。它们能够捕捉到语言中的复杂模式和细微差别，从而实现对自然语言的深入理解。LLM广泛应用于自然语言处理领域，如聊天机器人、文本生成、语言翻译等。它们可以作为各种智能系统的核心组件，提供强大的语言处理能力。Agent的功能更加广泛，它们不仅具有语言处理能力，还能够感知环境、作出决策、执行任务等。Agent能够与其他Agent或人类进行交互，协同完成复杂任务。Agent的应用领域非常广泛，包括智能家居、智能医疗、智能制造等。它们可以作为独立的智能实体，在特定环境中自主运行并完成任务。

参会人员听取李巍海博士线上分享

李巍海博士在分享时说到，目前而言，仅依赖LLM来解答非常复杂问题，其效果还是不太理想。虽然结合LLM与外部知识库的RAG系统能提供某种帮助，但要全面回答复杂的问题，还需要更进一步将其拆解成多个子问题和应用提示词，其次需要通过特定的工具和流程进行解决，最终获得所需解决方案。此外，LLM智能体还需调用各种工具，从而制定解决方案的规划和记忆模块，这有助于智能体追踪操作流程、监控和评估整体进展状态。

最后，张志刚主任作总结发言，AI agent充当了大型AI模型与现实世界之间的桥梁，使得AI的智能能够以更加具体和实用的方式服务于人类社会。通过AI代理，大型AI模型的潜力得以扩展和实现，从而在各个领域发挥其作用。AI Agent（人工智能代理）在当前的科技发展中具有重要意义，其不仅代表了人工智能技术的一个重要方向，还在多个领域展现了广泛的应用潜力和深远的影响。AI Agent作为人工智能领域的一个重要概念和技术方向，具有推动技术进步、实现自动化决策与任务执行、拓展应用领域、促进人机协同以及推动数字化转型等多重意义。随着技术的不断发展和应用的不断深入，AI Agent的未来发展前景将更加广阔。

主题分享后，姜长安副院长作简短发言，当前人工智能和大数据技术迅猛发展，这些技术在科研工作和学术研究等方面展现出较大的潜力和价值，希望技术不断优化迭代，未来必将有更广泛的应用和突破。随后，其他参会人员结合自身的问题与想法，积极与主讲老师进行深入的交流和探讨。

类似的学习交流会将持续进行，张主任表示，下一期，将会给大家分享如何利用AI为科研工作者定制专属的“科研小助手”，敬请期待。