代理的边界
在人工智能（AI）的风潮中，大型预训练模型已经对信息技术行业产生了重大且深远的影响。尽管许多应用开发者仍在探索盈利之道，但一些基础设施提供商，如英伟达，已经在这一浪潮中大获其利。英伟达最新财报显示，营收和净利润的大幅增长，反映了大模型对硬件需求的巨大推动。
在应用层面，AI助手（AI Copilot）与AI代理（AI Agent）是目前AI技术在实际场景中两个主要的应用类别。尽管它们的目的一致——提升效率和智能化水平，但在功能和应用场景上存在显著区别。
从AI助手到AI代理：技术解析
AI助手，以微软Copilot为例，表现为一种智能辅助工具，它依托用户的详细指令完成具体任务。这轻型AI应用更侧重于与用户的协作，优化任务执行流程，而非完全独立工作。
相较之下，AI代理则表现出更高的自主性。它不仅能理解和执行任务，还能独立规划与决策，对任务的执行有更高程度的掌控。AI代理的目标是成为更为独立的执行主体，将人类从某些复杂或者机械的流程中解放出来。
微软AI PC：技术前沿的实践示范
在最新的技术进展中，微软发布的AI PC预示了AI助手未来发展的方向。通过内置高性能NPU及本地与云模型的联动，微软的AI PC不仅能辅助游戏指导，还能记录和检索用户在设备上的活动，为个性化的AI协作体验奠定基础。
吴恩达提出的AI代理四范式
AI代理的探索则更加宏大与前瞻。斯坦福大学教授吴恩达在AI Summit上详细平述了AI代理的四种范式：反思、工具使用、规划和多智能体协作。这些范式预示了AI代理未来可能走向的方向，表明在完成高度复杂和自主性要求的任务上，AI代理具有突破性的潜力。
总结
随着大型AI模型技术的不断进步，AI助手与AI代理在各自领域展现了显著的潜能。从提升个人生产力的AI PC到预示未来智能化方向的AI代理四范式，我们站在了一个技术革新的前沿。不论是作为协作伙伴的AI助手还是作为执行者的AI代理，人工智能正在步入一个更加智能化、个性化的新纪元。
通过深入理解这些技术的最新进展，我们能够把握行业的变革趋势，更好地预测和应对未来的挑战与机遇。