AI Agent：基于大模型的自主智能体，在探索AGI的道路上前进

核心观点 ⚫AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AIAgent和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt实现的，用户prompt是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。和传统的RPA相比，RPA只能在给定的情况条件下，根据程序内预设好的流程来进行工作的处理，而AI Agent则可以通过和环境进行交互，感知信息并做出对应的思考和行动。 证券分析师浦俊懿021-63325888*6106pujunyi@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860514050004 ⚫大语言模型的浪潮推动了AI Agent相关研究快速发展，AI Agent是当前通往AGI的主要探索路线。大模型庞大的训练数据集中包含了大量人类行为数据，为模拟类人的交互打下了坚实基础；另一方面，随着模型规模不断增大，大模型涌现出了上下文学习能力、推理能力、思维链等类似人类思考方式的多种能力。将大模型作为AI Agent的核心大脑，就可以实现以往难以实现的将复杂问题拆解成可实现的子任务、类人的自然语言交互等能力。由于大模型仍存在大量的问题如幻觉、上下文容量限制等，通过让大模型借助一个或多个Agent的能力，构建成为具备自主思考决策和执行能力的智能体，成为了当前通往AGI的主要研究方向。 证券分析师陈超021-63325888*3144chenchao3@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860521050002 证券分析师谢忱xiechen@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860522090004 ⚫一个基于大模型的AI Agent系统可以拆分为大模型、规划、记忆与工具使用四个组件部分。AI Agent可能会成为新时代的开端，其基础架构可以简单划分为Agent =LLM +规划技能+记忆+工具使用，其中LLM扮演了Agent的“大脑”，在这个系统中提供推理、规划等能力。 ⚫AI Agent发展迅速，出现多款“出圈”级研究成果。2023年3月起，AI Agent领域迎来了第一次“出圈”，西部世界小镇、BabyAGI、AutoGPT等多款重大Agent研究项目均在短短两周内陆续上线，引发了大家对AI Agent领域的关注。目前已经涌现了在游戏领域大放异彩的英伟达Voyager智能体、能够帮助个人完成简单任务的Agent助理HyperWrite、以及主打个人情感陪伴的AI助理Pi等多款优秀的Agent成果，AIAgent的研究进展迅速。 联系人杜云飞duyunfei@orientsec.com.cn联系人覃俊宁qinjunning@orientsec.com.cn联系人宋鑫宇songxinyu@orientsec.com.cn ⚫“Agent+”有望成为未来产品的主流，有望在多个领域实现落地应用。我们认为，AI Agent的研究是人类不断探索接近AGI的过程，随着Agent变得越来越“可用”和“好用”，“Agent+”的产品将会越来越多，未来将有望成为AI应用层的基本架构，包括to C、to B产品等。 ⚫2B和垂直领域仍是AI Agents容易率先落地的方向，用户对Agent的认知正在形成，初创企业正在卡位。由于Agent对环境反馈的依赖性较强，具备显著特点的企业环境是更加适合Agent建立起对某一个垂直领域认知的场景。当前关于AI Agent的研究主要还是以学术界和开发者为主，商业化产品极少，但是用户对于Agent的关注度正在提升，可能未来几年间就会涌现出大量以Agent作为核心的产品应用到各行各业。目前，已经有一些初创公司开始以企业的智能体平台作为主要的产品研发方向，例如澜码科技正在打造基于LLM的企业级Agent平台。 投资建议与投资标的 我们认为，未来几年是AI Agent的快速发展窗口期，具备底层大模型算法技术的公司以及相关的应用软件公司有望基于AIAgent实现应用的落地。 ⚫大模型领域：建议关注科大讯飞(002230，买入)、三六零(601360，未评级)、拓尔思(300229，未评级)等公司 ⚫应用软件领域：建议关注金山办公(688111，增持)、泛微网络(603039，未评级)、致远互联(688369，未评级)、彩讯股份(300634，未评级)、汉得信息(300170，未评级)、新致软件(688590，未评级)等公司 风险提示 技术落地不及预期；政策监管风险 目录 一、AI Agent：探索AGI的真实形态..............................................................5 1.1什么是AI Agent？........................................................................................................51.2 Agent的最终发展目标：通用人工智能AGI..................................................................6 二、AI Agent拆解：大模型、规划、记忆与工具............................................8 2.1大模型+规划：Agent的“大脑”，通过思维链能力实现任务分解....................................92.2记忆：用有限的上下文长度实现更多的记忆...............................................................102.3工具：懂得使用工具才会更像人类.............................................................................11 三、AI Agent研究与应用进展......................................................................13 3.1 AutoGPT：推动AI Agent研究热潮............................................................................133.2游戏领域应用：西部世界小镇与我的世界..................................................................143.3 HyperWrite：推出首个个人AI助理Agent.................................................................173.4 ModelScopeGPT：国内首个大模型调用工具.............................................................183.5 Inflection AI：高情商个人AI——Pi............................................................................193.6 AgentBench：LLM的Agent能力评估标准................................................................20 四、“Agent+”有望成为未来AI领域产品主流................................................21 4.1 AI Agent有望多个领域实现落地应用..........................................................................214.2 2B+垂类Agent认知正在形成，有望率先落地............................................................23 投资建议与投资标的....................................................................................24 风险提示......................................................................................................24 图表目录 图1：Hyperwrite研发的AI Agent个人助理插件实现自动预订航班机票......................................5图2：AI Agent的工作流程...........................................................................................................5图3：AlphaGo战胜柯洁..............................................................................................................6图4：OpenAI Five战胜《Dota 2》世界冠军...............................................................................6图5：大语言模型浪潮..................................................................................................................7图6：大模型的能力涌现现象.......................................................................................................7图7：研究AI Agent的最终目标是通向AGI.................................................................................7图8：由LLM驱动的自主智能体系统的架构................................................................................8图9：通过调整prompt可以提升大模型推理效果.........................................................................9图10：AI Agent的反思框架.........................................................................................................9图11：人类记忆的分类..............................................................................................................10图12：非结构化数据的向量化表征...........