大模型驱动的智能体革命：通向通用AI的里程碑

大模型到智能体的研究与应用正在迅速发展，它起源于大语言模型（Large Language Model, LLM），这是一种基于预训练的模型，如Pre-Trained Model (PTM) 或 Pre-trained Language Model (PLM)，其目的是理解和生成人类语言，通过在海量文本数据上训练，具备多种任务处理能力，如文本总结、翻译、情感分析等。PTM的发展遵循着参数量每年增长10倍的“摩尔定律”，这种增长使得模型的性能逐渐提升，特别是对于少样本或零样本学习的能力。 语言模型的重要性在于，它体现了语言和知识、推理能力之间的紧密联系。随着模型规模的增长，机器智能开始展现规模效应，预训练大模型有望成为通用人工智能的基础，类似于未来的基础设施，对生产力或生产资料起到关键作用。目标是构建类人的人工智能体，它具备常识、通识、语言理解、情绪识别、对话、逻辑思维等能力，并能够适应各种行业背景，如金融领域，通过微调和提示工程，使其胜任日常工作中的各类任务，如知识管理、客户服务、业务咨询等。 智能体（AIAgent）则是更高级别的概念，它是一个由大脑、感知和行动构成的整体。大脑的核心是大语言模型，负责接收输入并进行复杂的推理和决策。感知部分负责收集环境信息，而行动部分则根据大脑的指令执行相应的操作。通过将专业的知识库与大模型相结合，可以避免“一本正经的胡说八道”，提升智能体的专业性和准确性，例如在金融领域，智能客服能提供精准的业务咨询和个性化服务。 大模型的应用路径包括训练、微调和提示引导，通过不同的模板来完成不同任务，如教育领域的高中学业指导或职业发展的岗位培训。智能体不仅涵盖了通用技能，还包含了特定领域的专业知识和专业技能，如金融行业的行情分析、业务流程理解以及机构内部的规定和策略知识。在实际操作中，必须考虑到约束、限制和考核目标，同时优化工作技巧和适应个人偏好，以确保智能体在工作中发挥最大效益。 大模型和智能体是人工智能发展的关键节点，它们在不断提升我们的生产力和信息获取能力的同时，也推动了各行各业的智能化进程。通过合理利用这些技术，我们可以期待未来更加智能、高效的工具和服务。