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編譯：Jiayu,Cage
AIAgent是我們緊密追蹤的范式變化，Langchain的一系列文章對理解Agent的發(fā)展趨勢很有幫助。在本篇編譯中，第一部分是Langchain團隊發(fā)布的StateofAIAgent報告。他們采訪了1,300多位從業(yè)者，包含開發(fā)者、產品經理、公司高管，揭示了Agent在今年的現(xiàn)狀和落地瓶頸：九成公司都對AIAgent有計劃和需求，但Agent能力的局限讓用戶只能在少數(shù)流程和場景中落地。比起成本和latency，大家更在乎Agent能力的提升，和對其行為的可觀測和可控性。
第二部分我們編譯了LangChain官網的IntheLoop系列文章中對AIAgent關鍵要素的分析：規(guī)劃能力、UI/UX交互創(chuàng)新和記憶機制。文中分析了5種LLM-native產品的交互方式，類比了3種人類的復雜記憶機制，對理解AIAgent，對理解這些關鍵要素有所啟發(fā)。在這一部分我們還加入了一些有代表性的Agent公司casestudy，如ReflectionAI創(chuàng)始人的訪談，來展望接下來2025年AIAgent的關鍵突破口。
在這個分析框架下，我們期待2025年AIAgent應用開始涌現(xiàn)，步入人機協(xié)作的新范式。對于AIAgent的規(guī)劃能力，以o3為首的模型正在展現(xiàn)出很強的反思和推理能力，模型公司的進展正在從reasoner逼近到Agent階段。隨著推理能力持續(xù)提升，Agent的“最后一公里”會是產品交互和記憶機制，這更可能是創(chuàng)業(yè)公司突破的機會。關于交互，我們一直期待AI時代的“GUI時刻“；關于記憶，我們相信Context會成為Agent落地的關鍵詞，個人層面的context個性化、企業(yè)層面的context統(tǒng)一都會讓Agent的產品體驗得到大幅提升。
01. Agent使用趨勢：
每個公司都在計劃部署Agent
Agent領域的競爭正在變激烈。在過去一年中，許多Agent框架變得普及：例如使用ReAct結合LLM進行推理和行動、使用multi-agent框架進行編排，或者是使用類似LangGraph這樣更可控的框架。
關于Agent的討論并不全是Twitter上的炒作。大約51%的受訪者目前正在生產中使用Agent。根據(jù)Langchain按公司規(guī)模的數(shù)據(jù)，100-2000員工的中型公司在Agent投入生產方面最為積極，比例達到63%。
此外，78%的受訪者有在近期內將采用將Agent投入生產的計劃。很明顯，大家對AIAgent有很強烈的興趣，但實際要做好一個production-ready的Agent對許多人來說仍然是一個難題。
監(jiān)控：Agent應用需要可觀測和可控性
隨著Agent實現(xiàn)功能變得更加強大，就需要管理和監(jiān)控Agent的方法。追蹤和可觀測性工具位列必備清單之首，幫助開發(fā)人員了解Agent的行為和性能。很多公司還使用guardrail（防護控制）以防止Agent偏離軌道。
將Agent投入生產的障礙和挑戰(zhàn)
保證LLM 的高質量performance 很難，回答需要有高準確性，還要符合正確的風格。這是Agent開發(fā)使用者們最關心的問題——比成本、安全等其他因素的重要性高出兩倍多。
LLMAgent是概率式的內容輸出，意味著較強的不可預測性。這引入了更多的錯誤可能性，使得團隊難以確保其Agent始終如一地提供準確、符合上下文的回應。
其他新興主題
在開放性問題中，大家對AIAgent展示出的這些能力有很多稱贊：
管理多步驟任務：AIAgent能夠進行更深入的推理和上下文管理，使它們能夠處理更復雜的任務；
自動化重復性任務：AIAgent繼續(xù)被視為處理自動化任務的關鍵，這可以為用戶解放時間，讓他們去解決更有創(chuàng)造性的問題；
任務規(guī)劃和協(xié)作：更好的任務規(guī)劃確保正確的Agent在正確的時間處理正確的問題，特別是在Multi-agent系統(tǒng)中；
類似人類的推理：與傳統(tǒng)LLM不同，AIAgent可以追溯其決策，包括根據(jù)新信息回顧并修改過去的決策。
此外大家還有兩個最期待的進展：
對開源AIAgent的期待：人們對開源AIAgent的興趣明顯，許多人提到集體智慧可以加速Agent的創(chuàng)新；
對更強大的模型的期待：許多人正在期待由更大、更強大的模型驅動的AIAgent的下一次飛躍—在那時，Agent能夠以更高的效率和自主性處理更復雜的任務。
問答中很多人也提到了Agent開發(fā)時最大的挑戰(zhàn)：如何理解Agent的行為。一些工程師提到他們在向公司stakeholder解釋AIAgent的能力和行為時會遇到困難。部分時候可視化插件可以幫助解釋Agent的行為，但在更多情況下LLM仍然是一個黑箱。額外的可解釋性負擔留給了工程團隊。
02.AIAgent中的核心要素
什么是Agentic系統(tǒng)
在StateofAIAgent報告發(fā)布之前，Langchain團隊已經在Agent領域寫了自己的Langraph框架，并通過IntheLoop博客討論了很多AIAgent中的關鍵組件，接下來就是我們對其中關鍵內容的編譯。
首先每個人對AIAgent的定義都略有不同，LangChain創(chuàng)始人HarrisonChase給出的定義如下：
AIAgent是一個用LLM來做程序的控制流決策的系統(tǒng)。
AnAIagentisasystemthatusesanLLMtodecidethecontrolflowofanapplication.
對其實現(xiàn)方式，文章中引入了Cognitivearchitecture（認知架構）的概念，認知架構是指Agent如何進行思考、系統(tǒng)如何去編排代碼/promptLLM：
Cognitive：Agent使用LLM來語義推理該如何編排代碼/PromptLLM;
Architecture:這些Agent系統(tǒng)仍然涉及大量類似于傳統(tǒng)系統(tǒng)架構的工程。
下面這張圖展示了不同層次Cognitivearchitecture的例子：
CaseStudy:
ReflectionAI創(chuàng)始人 Laskin 對Agent未來的愿景
在紅杉資本對ReflectionAI創(chuàng)始人MishaLaskin的訪談中，Misha提到他正在開始實現(xiàn)他的愿景：即通過將RL的SearchCapability與LLM相結合，在他的新公司ReflectionAI中構建最佳的Agent模型。他和聯(lián)合創(chuàng)始人IoannisAntonoglou（AlphaGo、AlphaZero、GeminiRLHF負責人）正在訓練為AgenticWorkflows設計的模型，訪談中的主要觀點如下：
深度是AIAgent中缺失的部分。雖然當前的語言模型在廣度方面表現(xiàn)出色，但它們缺乏可靠完成任務所需的深度。Laskin認為，解決“深度問題”對于創(chuàng)建真正有能力的AIAgent至關重要，這里的能力是指：Agent可以通過多個步驟規(guī)劃和執(zhí)行復雜的任務；
將Learn和Search相結合是實現(xiàn)超人性能的關鍵。借鑒AlphaGo的成功，Laskin強調AI中最深刻的理念是Learn（依靠LLM）和Search（找到最優(yōu)路徑）的結合。這種方法對于創(chuàng)建在復雜任務中可以勝過人類的Agent至關重要；
Post-training和Rewardmodeling帶來了重大挑戰(zhàn)。與具有明確獎勵的游戲不同，現(xiàn)實世界的任務通常缺乏真實獎勵。開發(fā)可靠的rewardmodel，是創(chuàng)建可靠的AIAgent的關鍵挑戰(zhàn)
UniversalAgents可能比我們想象的更接近。Laskin估計，我們可能只用三年時間就可以實現(xiàn)“digitalAGI”，即同時具有廣度和深度的AI系統(tǒng)。這一加速的時間表凸顯了在能力發(fā)展的同時解決安全性和可靠性問題的緊迫性
通往UniversalAgents的道路需要一種的方法。ReflectionAI專注于擴展Agent功能，從一些特定的環(huán)境開始，如瀏覽器、coding和計算機操作系統(tǒng)。他們的目標是開發(fā)UniversalAgents，使其不局限于特定任務。
UI/UX交互
在未來幾年，人機交互會成為research的一個關鍵領域：Agent系統(tǒng)與過去的傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)不同，因為延遲、不可靠性和自然語言界面帶來了新的挑戰(zhàn)。因此，與這些Agent應用程序交互的新UI/UX范式將出現(xiàn)。Agent系統(tǒng)仍處于早期階段，但已經出現(xiàn)多種新興的UX范式。下面分別進行討論：
1.對話式交互(ChatUI)
聊天一般分為兩種：流式聊天（streamingchat）、非流式聊天（non-streamingChat）。
流式聊天是目前最常見的UX。它是一個Chatbot，以聊天格式將其思想和行為流回——ChatGPT是最受歡迎的例子。這種交互模式看起來很簡單，但也有不錯的效果，因為：其一，可以使用自然語言與LLM進行對話，這意味著客戶和LLM沒有任何障礙；其二，LLM可能需要一段時間才能工作，流式處理使用戶能夠準確了解后臺發(fā)生的事情；其三，LLM常常會出錯，Chat提供了一個很好的界面來自然地糾正和指導它，大家已經非常習慣于在聊天中進行后續(xù)對話和迭代討論事情。
但流式聊天也有其缺點。首先，流式聊天是一種相對較新的用戶體驗，因此我們現(xiàn)有的聊天平臺（iMessage、FacebookMessenger、Slack等）沒有這種方式；其次，對于運行時間較長的任務來說，這有點尷尬—用戶只是要坐在那里看著Agent工作嗎；第三，流式聊天通常需要由人類觸發(fā)，這意味著還需要大量humanintheloop。
非流式聊天的最大區(qū)別在于響應是分批返回的，LLM在后臺工作，用戶并不急于讓LLM立刻回答，這意味著它可能更容易集成到現(xiàn)有的工作流程中。人們已經習慣了給人類發(fā)短信——為什么他們不能適應用AI發(fā)短信呢？非流式聊天將使得與更復雜的Agent系統(tǒng)交互變得更加容易—這些系統(tǒng)通常需要一段時間，如果期望即時響應，這可能會令人沮喪。非流式聊天通常會消除這種期望，從而更輕松地執(zhí)行更復雜的事情。
這兩種聊天方式有以下優(yōu)缺點：
3.電子表格(SpreadsheetUX)
4.生成式UI(GenerativeUI)
“生成式UI”有兩種不同的實現(xiàn)方式。
一種方式是由模型自行生成需要的的原始組件。這類似于Websim等產品。在后臺，Agent主要編寫原始HTML，使其能夠完全控制顯示的內容。但是這種方法允許生成的webapp質量有很高的不確定性，因此最終結果可能看起來波動較大。
5.協(xié)作式UX（CollaborativeUX）
當Agent和人類一起工作時會發(fā)生什么？想想GoogleDocs，客戶可以在其中與團隊成員協(xié)作編寫或編輯文檔，但倘如協(xié)作者之一是Agent呢？
GeoffreyLitt和Ink&Switch合作的Patchwork項目是人類-Agent合作的一個很好的例子。（譯者注：這可能是最近penAICanvas產品更新的靈感來源）。
1.程序記憶（ProceduralMemory）：有關如何執(zhí)行任務的長期記憶，類似于大腦的核心指令集
人類的程序記憶：記住如何騎自行車。
Agent的程序記憶：CoALA論文將程序記憶描述為LLM權重和Agent代碼的組合，它們從根本上決定了Agent的工作方式。
在實踐中，Langchain團隊還沒有看到任何Agent系統(tǒng)會自動更新其LLM或重寫其代碼，但是確實存在一些Agent更新其systemprompt的例子。
2.語義記憶(SemanticMemory):長期知識儲備
人類的語義記憶：它由信息片段組成，例如在學校學到的事實、概念以及它們之間的關系。
Agent的語義記憶：CoALA論文將語義記憶描述為事實存儲庫。
在實踐中上，常常是通過使用LLM從Agent的對話或交互中提取信息來實現(xiàn)的。此信息的確切存儲方式通常是特定于應用程序的。然后這些信息在將來的對話中檢索并插入到SystemPrompt中以影響Agent的響應。
3.情景記憶（EpisodicMemory）：回憶特定的過去事件
人類的情景記憶：當一個人回憶起過去經歷的特定事件（或“情節(jié)”）時。
Agent中的情景記憶：CoALA論文將情景記憶定義為存儲Agent過去動作的序列。
這主要用于讓Agent按預期執(zhí)行動作。在實踐中，情景記憶的更新通過Few-ShotsPrompt的方法實現(xiàn)。如果相關更新的Few-ShotsPrompt足夠多，那么接下來的更新就通過DynamicFew-ShotsPrompt來完成。
如果一開始就有指導Agent正確完成操作的辦法，后面面對同樣的問題就可以直接使用這種辦法；相反，如果不存在正確的操作方式，或者如果Agent不斷做新的事情，那么語義記憶就會更重要，反而在前面的例子中，語義記憶不會有太大幫助。
除了考慮要在Agent中更新的記憶類型外，開發(fā)人員還要考慮如何更新Agent的記憶：
更新Agent記憶的第一種方法是“inthehotpath”。在這種情況下，Agent系統(tǒng)會在響應之前記住事實（通常通過工具調用），ChatGPT采取這種方法更新其記憶；
更新Agent記憶的另一種方法是“inthebackground”。在這種情況下，后臺進程會在會話之后運行以更新記憶。
比較這兩種方法，“inthehotpath”方法的缺點是在傳遞任何響應之前會有一些延遲，它還需要將memorylogic與agentlogic相結合。
但是，“inthebackground”可以避免這些問題-不會增加延遲，并且memorylogic保持獨立。但是“inthebackground”也有其自身的缺點：記憶不會立即更新，并且需要額外的logic來確定何時啟動后臺進程。
更新記憶的另一種方法涉及用戶反饋，這與情景記憶特別相關。例如，如果用戶對某次交互標評分較高（PostiveFeedback），Agent可以保存該反饋以備將來調用。
基于以上編譯內容，我們期待規(guī)劃、交互、記憶三個組件的同時進步，會讓我們在2025年看到更多可用的AIAgent，進入人機協(xié)同工作的新時代。
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