代理的邊界
在人工智能（AI）的風潮中，大型預訓練模型已經對資訊技術行業産生了重大且深遠的影響。盡管許多應用開發者仍在探索盈利之道，但一些基礎設施提供商，如英偉達，已經在這一浪潮中大獲其利。英偉達最新财報顯示，營收和淨利潤的大幅增長，反映了大模型對硬體需求的巨大推動。
在應用層面，AI助手（AI Copilot）與AI代理（AI Agent）是目前AI技術在實際場景中兩個主要的應用類别。盡管它們的目的一緻——提升效率和智能化水準，但在功能和應用場景上存在顯著差別。
從AI助手到AI代理：技術解析
AI助手，以微軟Copilot為例，表現為一種智能輔助工具，它依托使用者的詳細指令完成具體任務。這輕型AI應用更側重于與使用者的協作，優化任務執行流程，而非完全獨立工作。
相較之下，AI代理則表現出更高的自主性。它不僅能了解和執行任務，還能獨立規劃與決策，對任務的執行有更高程度的掌控。AI代理的目标是成為更為獨立的執行主體，将人類從某些複雜或者機械的流程中解放出來。
微軟AI PC：技術前沿的實踐示範
在最新的技術進展中，微軟釋出的AI PC預示了AI助手未來發展的方向。通過内置高性能NPU及本地與雲模型的關聯，微軟的AI PC不僅能輔助遊戲指導，還能記錄和檢索使用者在裝置上的活動，為個性化的AI協作體驗奠定基礎。
吳恩達提出的AI代理四範式
AI代理的探索則更加宏大與前瞻。斯坦福大學教授吳恩達在AI Summit上詳細平述了AI代理的四種範式：反思、工具使用、規劃和多智能體協作。這些範式預示了AI代理未來可能走向的方向，表明在完成高度複雜和自主性要求的任務上，AI代理具有突破性的潛力。
總結
随着大型AI模型技術的不斷進步，AI助手與AI代理在各自領域展現了顯著的潛能。從提升個人生産力的AI PC到預示未來智能化方向的AI代理四範式，我們站在了一個技術革新的前沿。不論是作為協作夥伴的AI助手還是作為執行者的AI代理，人工智能正在步入一個更加智能化、個性化的新紀元。
通過深入了解這些技術的最新進展，我們能夠把握行業的變革趨勢，更好地預測和應對未來的挑戰與機遇。