兩年前，OpenAI發(fā)布的ChatGPT將人工智能中的LLM一舉推到公眾面前，引起了世界矚目。

隨后各大科技公司紛紛在次年推出了自己的LLM，相關初創(chuàng)公司更是如雨后春筍般層出不窮。

但從去年3月GPT-4橫空出世后，LLM的發(fā)展似乎就開始陷入了停滯。

萬眾期待的、將具有顛覆性和革命性的GPT-5遲遲不出，于此同時，開源與閉源模型的性能差距迅速減小。

AGI這個曾經(jīng)在GPT-4發(fā)布時，似乎馬上就能達到的目標，在這兩年里LLM不斷出現(xiàn)的幻覺、推理邏輯掉鏈子以及模型性能衰退等一系列陰影中再次變得遙遠起來。

那么，現(xiàn)階段人工智能發(fā)展的下一步是什么？

或許今年9月下旬時，谷歌和OpenAI發(fā)布的招聘已向我們揭示：多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent Systems，MAS）將會是AI發(fā)展的下一步。

多智能體研究團隊招募進行中

9月20日，OpenAI的研究員Noam Brown在X上宣布，他們正在為新的多智能體研究團隊招聘機器學習工程師，候選人最好擁有豐富的LLM工程經(jīng)驗。

AI智能體的發(fā)展符合OpenAI最近提出的衡量通用人工智能（AGI）進展的五級標準中的第三級。

目前，OpenAI 認為自己正處于第二階段的門檻，即被稱為「推理者」的階段。

而最近OpenAI推出o1模型，就是這一階段的代表。

據(jù)《The Information》報道，OpenAI一直在開發(fā)兩種類型的AI智能體，用于自動化復雜任務。

其中一種類型旨在控制設備以便在文檔之間傳輸數(shù)據(jù)或完成報銷報告，另一種則專注于基于網(wǎng)絡的任務，例如收集公共數(shù)據(jù)或預訂航班。

無獨有偶，9月23日，谷歌也發(fā)布了有關多智能體的招聘信息。

但早在今年五月，谷歌DeepMind的CEO Demis Hassabis在接受彭博社采訪時，就表示AI發(fā)展的下一步是開發(fā)自主人工智能代理。

這些代理將能夠回答問題，也能夠獨立計劃和行動。

而此類系統(tǒng)會在未來一到兩年內(nèi)投入使用。

多智能體系統(tǒng)

多智能體系統(tǒng)是當代人工智能研究的核心領域。

它由多個相互交互的智能體組成，這些智能體是能夠感知環(huán)境、學習模型、做出決策并采取行動的自主實體。

在多智能體系統(tǒng)中，智能體可以是軟件程序、機器人、無人機、傳感器、人類或它們的組合。

此外，多智能體系統(tǒng)中的每個智能體具備特定的專長和目標。

例如，可以開發(fā)一個包含獨立智能體的系統(tǒng)，這些智能體分別專注于總結、翻譯、內(nèi)容生成等任務。

然后，這些智能體可以共同工作，共享信息，并以靈活可定制的方式分工合作。

與像GPT這樣的單體大語言模型（LLM）相比，多智能體系統(tǒng)的一些關鍵潛在優(yōu)勢包括：

專門化：智能體可以針對特定任務進行優(yōu)化，而不是試圖在單一模型中包含所有能力。這使得在處理特定任務時效率更高且更具針對性，性能也更佳。

定制化：用戶可以根據(jù)需求靈活組合不同的智能體。智能體團隊的組合可以根據(jù)不同的使用場景進行調整。

可擴展性：單個智能體可以獨立更新或替換，而無需從零重新訓練整個模型。這使得多智能體系統(tǒng)的迭代和改進更加可行。

可解釋性：使用多個智能體時，更容易理解和分析不同組件如何對系統(tǒng)的整體行為做出貢獻。而單體模型通常是一個「黑箱模型」。

在實際應用中，多智能體系統(tǒng)的優(yōu)勢就更加顯著：

靈活性與擴展能力：多智能體系統(tǒng)可以通過增加、移除和修改智能體來靈活地適應變化的環(huán)境，這使得它們在解決復雜問題時表現(xiàn)出極高的擴展能力。

魯棒性與可靠性：控制的去中心化使得即使某些組件失效，系統(tǒng)也能繼續(xù)運行，從而具有更高的魯棒性和容錯能力。

自組織與協(xié)調：智能體可以基于「涌現(xiàn)行為規(guī)則」自組織，從而實現(xiàn)分工、協(xié)調決策和沖突解決；「涌現(xiàn)行為規(guī)則」是指通過個體間的簡單互動產(chǎn)生復雜的整體行為。

實時操作：無需人為監(jiān)管即可立即對環(huán)境變化作出響應，支持災害救援、交通優(yōu)化等實時響應應用場景。

多智能體系統(tǒng)在從前的發(fā)展中往往受到智能體復雜性、不安全的通信和協(xié)調困難的限制。

然而，隨著現(xiàn)代人工智能解鎖出更智能、自適應且可擴展的實現(xiàn)方式，這些系統(tǒng)在構建響應迅速且具有彈性的系統(tǒng)中能夠發(fā)揮越來越重要的作用。

未來多智能體系統(tǒng)的應用場景涵蓋了通過集成交通打造更智能的城市、通過分布式發(fā)電和存儲實現(xiàn)更清潔的能源，以及利用患者數(shù)據(jù)進行精準醫(yī)療。

AI多智能體系統(tǒng)提供了將這些構想變?yōu)閺V泛實際應用的計算基礎，并為解決各行業(yè)中復雜的現(xiàn)實問題提供了新的解決方案。

而隨著分布式智能模仿生態(tài)系統(tǒng)等自然現(xiàn)象，AI多智能體系統(tǒng)將會成為打造更高效、響應更迅速且更具彈性的未來世界不可或缺的方法。