DeepMind 设计了一个模仿人类两种系统思维的代理框架。
代理系统有望为开发应用程序和解决任务创造新范式。然而，人工智能代理解决的任务类型具有不同的复杂程度，需要不同的记忆和推理能力。
受到诺贝尔奖获得者丹尼尔·卡尼曼提出的双系统思维范式的启发，DeepMind 的研究人员开发了一种名为 Talker-Reasoner 的新代理框架。
该框架和相关研究的前提是，当前的代理框架主要设计用于解决系统 1 任务，这些任务依赖于模式识别和即时记忆访问。当涉及到系统 2 任务时，代理系统就会崩溃，因为系统 2 任务需要更有条理的推理和规划。
Talker-Reasoner 通过将代理分为两个模块来解决这个问题：Talker 和 Reasoner。
两个模块通过共享内存系统进行交互。推理器用其最新的信念和推理结果更新内存。谈话器检索这些信息以做出快速决策。
研究人员在一款睡眠辅导应用中测试了他们的框架，该应用通过自然语言与用户互动，并提供个性化的指导和支持以改善睡眠习惯。这款应用需要结合快速、富有同理心的对话和深思熟虑的、基于知识的推理。同样的模式可以应用于其他类型的应用，包括个性化教育助理和客户服务。
收起阅读 »AI Agent代理经济时代：人工智能正在重塑各行各业
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iPhone 引领应用经济
社交媒体推动创作者经济
最近的人工智能创新标志着类似的结构性转变，我们现在正进入AI Agent代理经济时代。虽然我们过去曾写过关于预测代理的炒作、部署代理所需的基础设施以及即将到来的代理网络将如何彻底改变人们的浏览方式的文章，但现在我们转向代理经济中最令人兴奋的部分——代理人工智能应用程序本身。
我们很高兴投资人工智能代理，原因如下：
AI 代理重塑 SaaS- 现有的 SaaS 通常将点击式 UX、孤立的数据护城河和基于座位的模型配对。AI 代理与所有这些 DNA 背道而驰。
人工智能代理会消耗劳动力——劳动力预算是软件预算的 35 倍。人工智能代理可以利用这两方面的预算。
人工智能代理将服务转化为软件——受低利润人力服务困扰的市场可以通过人工智能代理提高效率。
出于这些原因，我们预计大多数人工智能和副驾驶将很快进入自动驾驶仪或代理的世界。我们看到了这种情况的发生，并为终端市场的人工智能代理带来了巨大的机遇：
横向（跨行业 AI）——即法律 AI 横向销售给企业内部团队（常态）
垂直行业（特定行业的人工智能）——例如，专门向律师事务所出售的法律人工智能（DeepJudge）
消费者（AI 作为面向公众的全栈服务）——即以面向消费者的服务形式出售的法律 AI （ DoNotPay）
以下是代理经济的 SaaS 和劳动力再造机会：
该图描绘了一张名为“代理经济”的图表，该图表按领域（水平、垂直、消费者）对各种工作角色进行分类，并提供了每个角色在美国员工数量的信息，以及适用于该角色的领先公司和 AI 驱动解决方案的示例。
早期赢家的例子
为了推动这一代平台转型，科技巨头预计未来几年将投入超过 1 万亿美元的资本支出。这一价格表明（并要求）一个即将出现的应用生态系统。目前已经出现了一些赢家的早期迹象，但对投资者和创始人来说，还有很长的路要走：
客户服务：像Sierra这样的公司正在采取新方法，这将给 Zendesk 带来困难
销售：11x等公司正在通过更好的潜在客户生成功能增强 SDR
营销：像Jasper这样的公司在文案用例方面取得了长足进步，现在必须扩展到更广泛的营销 AI 平台
招聘：Mercor等公司正在寻找将人工智能应用于人才评估的独特方法
医疗保健：像Abridge这样的医疗文书工作者在高度监管的行业中表现良好
法律：Harvey正在席卷法律行业，并改变我们对计费时间的看法
联系中心：Crescendo作为 AI 优先的外包联系中心的做法正在取得成效
通用：像Brevian这样的公司正在为企业提供配置安全代理的工具，以完成各种各样的任务
我们刚刚进入代理经济。这些类别（以及其他类别）中将出现更多赢家，而人工智能代理将开始影响每个行业和几乎所有角色。
当 SaaS 经济起飞时，我们享受了十多年的新应用赢家。iPhone 发布后，Uber、Snapchat 和 Rovio 等移动优先的独角兽花了三年多的时间才出现。创作者经济直到 Facebook 收购 Instagram 八年后才进入公众视野。独角兽 AI 应用的确切时间很难预测，但从早期的牵引力迹象、强大的基础投资和创新周期的速度来看，我们知道杀手级应用如今已经在构建中。