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1 Microsoft、Meta、OpenAI 和Google 等公司正在开发称为代理的新型人工智能软件，该软件可以在几乎没有指导的情况下处理复杂的任务。 2 微软计划在下个月的开发者大会上公布其代理能力，而OpenAI 正在秘密开发可以操作计算机的代理。 3研究人员正在寻找防止代理失去控制的方法，例如错误删除文件或在用户设备上执行有害操作。

腾讯科技讯据外媒报道，由于不少企业对对话式人工智能的投资持谨慎态度，微软、OpenAI、谷歌等人工智能领域的领先企业都在积极推出新功能，试图将这项技术打造成不可或缺的技术。在很少或没有客户指导的情况下处理复杂任务所需的技能。

科技巨头新战场

以微软为例。据该公司内部员工透露，微软正在积极开发一款新软件。其强大的功能包括根据客户的订单历史记录自动创建、发送和跟踪发票，甚至能够用另一种语言重写发票。应用程序代码并验证其是否按预期运行。这款新软件将利用OpenAI的先进技术进行升级，进一步完善微软现有的Copilots套件，该套件目前主要用于会议摘要或起草电子邮件等工作。据悉，微软计划在下个月的年度Build开发者大会上正式公布部分新功能。

这些功能属于称为代理的类别，代理是一种人工智能软件，可以通过最少的人为干预来实现目标。 OpenAI、Google 和Facebook 母公司Meta 都在积极开发自己的代理。虽然人工智能聊天机器人因其能够生成真实答案或向程序员推荐代码行而赢得了业界的广泛赞誉，但客户普遍认为，为了进一步释放其投资潜力，他们需要能够自动执行更复杂任务的软件。

大型数据库提供商MongoDB 的首席执行官Dev Ittycheria 在谈到目前人工智能的使用时表示：“我注意到电子邮件中出现了一些新功能提示，比如‘你想用人工智能智能重写这篇笔记吗？’但是，这些功能并没有真正给我的生活带来颠覆性的改变。”他进一步透露，Mongo的员工和客户都期待有更多出色的功能，然后才愿意使用人工智能。情报领域投入了大量资金。 “我坚信智能代理将成为工作流程的下一个重大突破。”

OpenAI 正在秘密开发一类新型代理，它可以利用计算机的能力同时操作多个应用程序，以实现高效的任务，例如自动将数据从文档传输到电子表格。此外，OpenAI和Meta还积极开发另一种智能代理，擅长处理复杂的多步骤任务，例如制定行程规划并相应地自动预订旅行住宿。

谷歌核心人工智能团队DeepMind也在进行该领域的研究，其成果得益于Anmol Gulati的杰出贡献。 Gulati 是Adept 的联合创始人，Adept 是一家专注于开发可以使用计算机的智能代理的初创公司。

据一位熟悉谷歌计划的人士透露，Adept 已成功筹集了超过4 亿美元的资金，并计划在今年夏天推出一项新的智能身体服务。 Adept 首席执行官David Luan 表示，该公司从头开始构建人工智能系统，并通过分析人们在计算机上工作的视频（例如制作Excel 电子表格）来训练其模型。经过精心训练的Adept 模型已经能够像人类一样在计算机上执行各种操作，例如在网络导航中搜索在线属性或在客户关系管理系统中记录电话。

当前智能体仍不完美

随着代理的概念开始在人工智能领域受到重视，谷歌和其他公司的高管可能会让客户有点困惑，因为他们对代理的含义存在分歧。例如，谷歌上周宣布了一系列所谓的代理，但它们本质上只是ChatGPT 等会话聊天机器人的变体，经过训练可以处理特定任务，例如支持客户服务交互。然而，他们通常没有能力执行多步骤任务。

一年前，当开发人员发布了两个由大型语言模型支持的开源代理时，代理的概念首次引起了广泛的关注。已经使用这些代理创建了演示，其中代理可以自动编写播客大纲或汇总有关商业竞争对手的研究。然而，随着人们意识到这些代理还远未达到完美，炒作很快就降温了。根据开发人员的反馈，虽然这些可用的代理能够构思实现更大目标所需的任务列表，但它们的执行往往成功与否，因为它们很容易陷入重复的操作循环中。

面对这种情况，微软等公司并没有急于推出最复杂的代理，而是选择逐步完善当前版本软件中的自动化功能。据微软员工透露，今年早些时候，微软组建了一个由云和人工智能执行副总裁Scott Guthrie 领导的新团队，专注于为该公司的Copilot 产品开发代理。例如，微软正在为Dynamics 应用程序中的销售人员构建即将推出的代理功能，该功能旨在主动建议应用程序可以采取的多步骤操作，而这些操作通常需要用户明确指示Copilot 才能完成。

例如，微软计划的功能将能够检测企业客户未履行的大额产品订单，自动起草发票，并询问企业是否需要将发票发送给下订单的客户。据知情人士透露，一旦确认，代理商将能够自动跟踪客户的回复和付款，并在公司系统中准确记录信息。

一名微软员工透露，尽管微软研究院负责人彼得·李去年曾指示研究人员探索构建更复杂代理程序的方法，比如OpenAI 正在开发的使用计算机的类型，但微软研究团队仍在研究对策防止代理失控，防止其错误删除文件或在用户设备上执行其他可能有害的操作。

软件程序员可能是第一批体验高级代理的专业人士，就像他们是第一批从对话式人工智能中受益的人一样。这要归功于微软旗下的GitHub Copilot，该工具可以在开发人员键入时为他们提供实时代码行提示。 GitHub CEO Thomas Dohmke 表示，未来一年，GitHub Copilot 将实现更多功能。他透露，当开发人员描述他们在代码库中遇到的问题时，代理将能够审查该问题，提出修复方案，并自动编写并运行相应的代码。

GitHub 首席执行官托马斯·多姆克

Domke 进一步补充道：“我们目前的重点是构建能够处理更大任务的代理。在不久的将来，我们将见证更多的代理在协助开发者完成各项任务中发挥重要作用。 ”

与此同时，Magic 和Cognitive AI 等初创公司也因声称他们的编码代理可以执行人类程序员所做的许多任务而受到关注。不过，这些说法还需要进一步核实。

两大最新进展提供助力

最近的两项进展揭示了人工智能提供商在开发具有更广泛用途的代理方面所做的努力，这些代理能够执行诸如计划一个人下周的约会、创建行程和地图或像人类一样执行任务等任务。完成复杂的任务，例如以相同的精度填写表格，同时能够集成来自各种数据源的信息。

加州大学伯克利分校计算机科学教授、人工智能初创公司Anyscale 和Databricks 联合创始人Ion Stoica 指出，开发人员在使用大型语言模型生成合成数据方面已经取得了进展。重大进展，这些合成数据可以用于训练其他模型。这项技术在代码生成领域特别有用，开发人员可以指导模型跨一系列参数创建和解决问题。

斯托伊卡进一步提到，第二个重要的发展在于“Grounding”（基础训练），主要涉及将抽象的、符号的信息与现实世界中的具体事物或现象有效地联系起来。在构建人工智能模型的过程中，这种能力可以让模型自动验证其他模型的输出是否有效，例如测试模型生成的代码是否真正解决了特定问题。

“明年，我们将看到模型解决问题和推理能力的显着提升，”斯托伊卡说。 “很大程度上取决于接地技术的进步：如果我能够自动验证输出的有效性，那么我就可以利用大模型本身来优化输出，这将带来革命性的变化。”

尽管智能体的发展尚未达到全面起飞的阶段，但人工智能提供商及其客户仍在进行不懈的技术努力，以消除当今聊天机器人所犯的常见错误，这些错误阻碍了企业实施实际应用。此类技术在应用中得到广泛采用。

Datadog 首席执行官Olivier Pomel 指出：“即使聊天机器人可以达到99% 的准确度，但这对于某些需要近乎完美准确度的应用程序来说仍然不够。” Datadog 是一家专注于帮助企业跟踪云应用程序性能的公司。

这种基础工作需要能够对人工智能模型产生的结果进行事实检查的软件，这与OpenAI 及其同类产品不同，后者致力于开发更大规模的对话式人工智能。这些大型模型的目标是比前代模型更智能、更准确。 OpenAI 及其竞争对手正在依靠更大的模型来提供更好的智能代理，但很难预测更大的模型的改进速度有多快。