什么是Multi Agent？深度解析Multi Agent！

如果说 AIGC 开启了内容生成的智能时代，那么 AI Agent 则有机会把 AIGC 的能力真正产品化。AI Agent 就像一位更具象的全能助手，被称为是人工智能机器人的雏形，能够像人一样观察环境、做出决策并自动执行。

比尔·盖茨曾说，掌控 AI Agent 才是真正的成就。AI 领域的专家们也对 AI Agent 的前景充满期待。微软 CEO 萨提亚·纳德拉曾预言，AI Agent 将成为人机交互的主要方式，能够理解用户需求并主动提供服务。吴恩达教授也预测，未来人类和 AI Agent 将以更紧密的方式协作，形成高效的工作模式，提高效率。

AI Agent 不仅是技术的产物，更是未来生活与工作方式的核心。这不禁让人想起 Web3 和区块链刚兴起时，人们也常用 "颠覆" 来形容其潜力。回顾过去几年，Web3 从最初的 ERC-20、零知识证明，逐渐发展到 DeFi、DePIN、GameFi 等。

如果将 Web3 与 AI 这两大热门数字科技结合，会不会产生 1+1>2 的效果呢？融资规模越来越庞大的 Web3 AI 项目，能否为行业带来新的用例范式，创造新的真实需求？

AI Agent：理想的智能助手

AI Agent 的想象力到底在哪里？网上有个高分答案："大语言模型只能编个贪吃蛇，而 AI Agent 可以编出一整个王者荣耀。" 听起来夸张，但并非言过其实。

Agent，通常翻译为“智体”。这一概念由“人工智能之父” Minsky 在 1986 年出版的《思维的社会》一书中提出。多年来，Agent 一直是人机交互的基石，从微软的剪辑助手 Clippy 到 Google Docs 的自动建议，这些早期形态的 Agent 表现出了个性化交互的潜力，但处理复杂任务的能力有限。直到大语言模型（LLM）的出现，Agent 的真正潜力才得以被挖掘。

今年 5 月，吴恩达教授在美国红杉 AI 活动上分享了关于 AI Agent 的演讲，展示了其团队做的一系列实验：

让 AI 去写一些代码并运行，对比不同 LLM 和工作流程得出的结果。结果如下：

• GPT-3.5 模型：准确率 48%
• GPT-4 模型：准确率 67%
• GPT-3.5 + Agent：高于 GPT-4 模型的表现
• GPT-4 + Agent：远高于 GPT-4 模型，非常出色

大多数人在使用 ChatGPT 这种 LLM 时，通常是：输入一段提示词，大模型会立即生成答案，不会自动识别和纠正错误。

相比之下，AI Agent 工作流程是这样的：

先让 LLM 写一个文章大纲，如有必要，先在网上搜索内容进行调研分析，输出初稿，然后阅读草稿并思考如何优化，如此循环往复、多次迭代，最终输出一篇逻辑严谨、错误率最低的高质量文章。

AI Agent 与 LLM 的区别在于，LLM 与人类之间的交互基于提示词（prompt）进行。而 AI Agent 仅需设定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，自己给自己创建 prompt，来实现目标。

因此 OpenAI 对 AI Agent 的定义是：以 LLM 为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。

当 AI 从被使用的工具变成可以使用工具的主体，就成为了 AI Agent。这也正是 AI Agent 可以成为理想智能助手的原因所在。例如，AI Agent 能够基于用户历史线上互动，了解并记忆用户的兴趣、偏好、日常习惯，识别用户的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。

就像在盖茨的构想中，未来我们不再需要为不同的任务切换到不同的应用中，只需用平常的语言告诉电脑和手机想做什么，根据用户愿意共享的数据，AI Agent 将提供个性化的响应。

单人独角兽公司正在成为现实

AI Agent 还能帮助企业打造以“人机协同”为核心的智能化运营新模式。越来越多的业务活动将交由 AI 来完成，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。

就像 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾提到，随着 AI 的发展，我们即将进入“单人独角兽”时代，即由单人创办并达到 10 亿美元估值的公司。

听起来天方夜谭，但在 AI Agent 的助力下，这个观点正在成为现实。

假设现在要创办一家科技初创公司。按照传统方法，需要雇佣软件工程师、产品经理、设计师、营销人员、销售和财务人员，各司其职但都由我来协调。

如果使用 AI Agent 呢，可能甚至都不需要雇佣员工。

• Devin — 自动化编程

替代软件工程师，可以使用 AI 软件工程师 Devin，它能完成所有前端和后端的工作。

Devin 由 Cognition Labs 开发，被称为是“世界上第一个 AI 软件工程师”。它能够独立完成整个软件开发工作，独立分析问题、做出决策、编写代码并修复错误，均可自主执行。大大减轻了开发人员的工作负担。Devin 在短短半年内就获得了 1.96 亿美元的融资，估值迅速飙升至数十亿美元，投资方包括 Founders Fund、Khosla Ventures 等知名风险投资公司。

虽然 Devin 仍未推出公开版本，但可以从另一个最近爆火 Web2 的产品 Cursor 一窥潜力。它几乎可以为你完成所有工作，将一个简单的想法在几分钟内转化为功能性代码，只需要发号施令，就能「坐享其成」。有报道称，一个八岁的孩子，在没有任何编程经验的情况下，居然使用 Cursor 完成代码工作并建起了一个网站。

• Hebbia — 文件处理

替代产品经理或财务人员，可以选择 Hebbia，它能完成所有文档的整理和分析。

与 Glean 侧重企业内文档搜索不同，Hebbia Matrix 是一个企业级的 AI Agent 平台，借助多个 AI 模型，帮助用户高效地提取、结构化、分析数据和文档，从而推动企业生产力的提高。令人印象深刻的是，Matrix 能一次性处理多大数百万份文档。

Hebbia 在今年 7 月完成了 1.3 亿美元 B 轮，a16z 领投，Google Ventures、Peter Thiel 等知名投资者参投。

• Jasper AI — 内容生成

替代社媒运营和设计师，可以选择 Jasper AI，它能完成内容的生成。

Jasper AI 是一个 AI Agent 写作助手，旨在帮助创作者、营销人员和企业简化内容生成流程，提高生产力和创作效率。Jasper AI 能够根据用户要求的风格生成多种类型的内容，包括博客文章、社交媒体帖子、广告文案和产品描述等。并根据用户的描述生成图片，为文本内容提供视觉辅助。

Jasper AI 已获得 1.25 亿美元的融资，并在 2022 年达到了15 亿美元的估值。根据统计数据，Jasper AI 已帮助用户生成超过 5 亿个单词，成为使用最广泛的 AI 写作工具之一。

• MultiOn — 网页自动化操作

替代助理，可以选择 MultiOn，帮我管理日常任务、安排日程、设置提醒，甚至是规划出差行程，自动预订酒店，自动安排网约车。

MultiOn 是一个自动化的网络任务 AI 代理，能够帮助在任何数字环境中自主执行任务，例如帮助用户完成在线购物、预约等个人任务，提升个人效率，或帮助用户简化日常事务，提高工作效率。

• Perplexity — 搜索、研究

替代研究员，可以选择英伟达 CEO 都在每天使用的 Perplexity。

Perplexity 是一个 AI 搜索引擎，能够理解用户的提问，拆分问题，然后搜索和整合内容，生成报告，以向用户提供清晰的答案。

Perplexity 适用于各类用户群体，例如学生和研究人员可以简化写作时的信息检索流程，提高效率；营销人员可以获取可靠数据支持营销策略。