Agent智能体是ChatGPT后下一个AI爆款应用吗？

大语言模型（LLM）的推动下，AI Agent爆火出圈。AI Agent，一种AI智能体，能够感知环境并作出反应，通过自主决策和行动完成某些任务，还能通过学习、反思进行迭代。

由于超强的自主性，整个过程几乎不依赖人类的指令和监督。这项新技术目前已席卷硅谷，个人开发者、微软、谷歌母公司Alphabet等科技巨头以及初创公司几乎全部入局。

在国内，以一家科技公司为例，AI行业准独角兽实在智能为了推进大模型在真实商业场景中快速、有效落地，在发布了自研TARS垂直大模型后，重磅推出了行业首个基于大模型的TARS-RPA-Agent产品，将数字员工应用门槛进一步大幅降低，实现“所说即所得，你说，PC做！”

大语言模型，带飞AI Agent产品

三月份，OpenAI发布了大语言模型GPT-4，进一步推动了AIAgent领域的竞赛。短短几周时间，自动AI智能体就如雨后春笋一般冒出来。最典型的例子是Baby AGI和Auto-GPT，这两个智能体可以根据预设的目标和结果来确定任务的优先级和执行情况。

Auto-GPT从GPT-4获得输出，通过一个即兴的外部存储器将其反馈给自己，进一步迭代一个任务，还可以纠正错误或提出改进建议。尽管目前还不够完美，AI代理的潜力可能是惊人的。

再拿实在智能举例，实在智能技术人员进一步表示，人工智能具有多种典型能力，理解、生成、逻辑、记忆是其中的核心基础能力，这四项能力越强，越接近通用人工智能。而本次实在智能推出的业界首款计算机视觉与大语言模型结合的智能体产品——TARS-RPA-Agent，基于“TARS+ISSUT”双模引擎，能够自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验，将RPA带到了全新境界，并为大模型的落地应用开创了令人眼前一亮的形式。

是的，我们不能忽视AI大模型的巨大影响和潜力。人工智能大模型的出现，已渐渐地影响了我们的日常生活和工作方式。Agent智能体在大模型为技术基座下，使我们的生活变得更加智能和便捷；工作中，基于大模型的TARS-RPA-Agent高效和精准，极大地提升了我们解决问题的效率。

AI Agents赛道的发令枪已经打响，只不过，这绝对不是短短几个月内的冲刺，而是注定要长达几年，甚至跨越十年的长跑马拉松。让我们一同期待ChatGPT之后的又一热浪吧。