基于人工智能的系统可以自动执行发送大量电子邮件等任务，更厉的是它们也可以通过电话订购披萨。
这本身是一个复杂的任务～
科技行业技术人员和企业们总是在追逐下一件大事以至于一些开发人员已经觉得像 GPT 这样的聊天机器人已经不可满足需求了，或者是他们期望能做更多的事。
有人表示：真正的重大人工智能创新是语言模型驱动的人工智能“代理”，以能够自动连续执行多项复杂的任务。
比如Auto-GPT
与当前聊天机器人的“及时响应”模型相比，像Auto-GPT这样的代理可能能够编写大量代码，构建网站 – 或者在一种令人惊讶的情况下 – 拨打实体披萨店并下订单。
这些代理本质上是独立的系统，使用现代Genartive AI模型来自动执行任务。大多数代理使用OpenAI的GPT和GPT-4作为基础，但其他一些自制代理也采用生成AI图像和语音模型来创建一些令人惊讶的，有时甚至是令人毛骨悚然的结果。这些系统将AI的输出反馈到自身中，创建一个可以半自主运行的程序，以实现总体目标。
与像 GPT 这样的常规旧 AI 聊天机器人相比，这些 AI 代理可以连接到互联网并搜索他们自己的训练数据中不存在的信息。另一个大卖点是这些代理比常规的 GPT 会话具有更多的内存。
问题是，虽然这些代理在非常基本、专业的任务上工作得非常好，但你真的不能让他们呆太久。大型语言模型已经容易吐出虚假信息，运行大型语言模型的多个实例可能会大大增加失败的可能性。人工智能完全有能力编码，但即使是一个错误也会使整个事情失败。当然，您可以自动执行例行代码检查，但是如果这些检查也失败了怎么办？
那么代理实际上是人工智能的发展，还是只是谷歌搜索链？
从任何真正的标准来看，人工智能都不是智能的。这些代理需要相当多的指导，在此过程中，系统有很多机会产生错误的信息，破坏整个过程。在它们真正自主之前，这些代理只不过是聪明的玩具。
这并不意味着它们不有趣，或者没有能力从根本上改变我们目前对人工智能的看法。目前已经有了一些更有趣的AI代理模型，以及一些为特定任务构建的更具戏剧性的代理。
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