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接待来到AI产物司理从0到1研习之旅偷拍。

在这个公众号的菜单中，我预界说了“AI本事”“AI产物”“AI Agent”三大块，迄今为止AI Agent照旧0分享

图片偷拍

实属不该。

这一次，它来了！

小序

在2018年的开荒者大会上，谷歌文书的一款 AI 助手——Google Duplex，一个通过电话完成履行任务的东谈主工智能系统。它好像进行复杂的对话，而且 皆备自主 地完成大部分任务，无需东谈主工参与。虽然它也具备自我监控功能，当识别到无法自主完成任务时（举例，安排荒谬复杂的麇集），它会向可以完成任务的东谈主类操作员发出信号 。

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举例用户让它预约一个商家，Google Assistant就融会过Duplex致电商家来安排预约，在过程中是助手自行与商家的接线员对话，预约见效后再反馈用户依然完成。在预约餐馆的例子中，商家的东谈主类接线员（因英文不好给疏导带来了贫瘠）出了不少错，可是Duplex依然好像应对。

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其时这个信息照旧挺火的，而厚爱好意思业连锁门店业务系统需求的我，收到了雇主的发问：“你们不是在作念顾主自助预约的功能么，能不成像谷歌这么作念到顾主说一句话，就自动奉行预约呢？”这么的功能敬佩用户体验很好！

那时我只笑笑不语言——这种AI本事，咱们自研的可能性可以说为0；而那时候也还莫适当今这些大模子和智能体框架。不是我不想，而是不成。

而跟着以GPT大模子为代表的东谈主工智能（AI）2.0时间的本事发展，从深度学习、机器学习、当然语言处理到诡计机视觉，AI本事不休打破放荡，为宽阔行业带来了创新性的变革，从提供客户就业的聊天机器东谈主到为医疗保健和制造业创建的复杂机器东谈主。独特所以GPT、Claude、Gemini等大模子的发布，使得这么的智能助手对于小企业、普通东谈主而言也有了九牛二虎之力的可能性。

这，即是本文所要探讨的AI Agent（东谈主工智能代理，也称为AI智能体）。

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AI智能体概述

尽管ChatGPT、Midjourney、Runway、Pika等原生AI应用极度火爆，微软、谷歌、百度、淘宝等大厂在集聚LLM的能力更新迭代我方的产物，许多套壳应用也层出叠现，但LLM的后劲可远远不啻于用来生成好的案牍、图片和视频，或者用来优化学习、体验、搜索等，它可以被界说为一个宏大的通用问题求解器——也即是本文所要探讨的AI智能体。

什么是AI Agent

AI Agent 并不是一个新兴的见识，早在多年前就已在东谈主工智能范畴有了连接。在《东谈主工智能：现代顺序（第4版）》一书中，作家暗意：

任何通过传感器（sensor）感知环境（environment）并通过奉行器（actuator）作用于该环境的事物都可以被视为智能体（agent）。

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从这个见识上而言，围棋机器东谈主AlphaGo、苹果手机助手Siri、天猫精灵智能音箱等，都可以连续是AI Agent。

不外，我想要探讨的是一种更先进的、面向未来的东谈主工智能代理——AI Agent旨在连续、分析和反馈东谈主类输入，像东谈主类一样奉行任务、作念出决策并与环境互动。它们可以是恪守预界说章程的通俗系统，也可以是字据教学学习讲理当的复杂、自主的实体；可以是基于软件的实体，也可以是物理实体。它们被用于各样范畴，包括机器东谈主、游戏、编造助理、自动驾驶汽车等。这些智能体可以是反应性的（平直对刺激作念出反应）、三想此后行的（规划和决策），以致具有学习能力（字据数据和教学调整它们的步履）。

比较起来，智能汽车的自动驾驶（L5级别）、（未来更完好意思形态的）特斯拉东谈主型机器东谈主Optimus这么的智能应用，会更合适我所说的AI Agent的终极形态。

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AI Agent的出现标志着咱们向通用东谈主工智能（AGI）迈出了一步。在AGI中，机器将在不同范畴效法东谈主类般的天真性和无与伦比的老到度（可是成果上可能远高于东谈主类）。

AI Agent和LLM、RPA的离别

大语言模子和 AI Agent 的离别在于 AI Agent 可以空闲想考并作念出活动，和 RPA 的离别在于它好像处理未知环境信息：

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与植根于固定参数和考试数据的模范自动化过程比较，AI Agent在概略情的环境中蕃昌发展，在未知的范畴中自主导航，并处理无数新数据。它们是智能自动化的新面目。但AI Agent又不单是是智能的——它擅长使用电脑，不管是平直浏览互联网、料理当用法式，照旧进行金融交往和限制开荒，其功能无为而通用。

可是LLM/LMM的打破和发展，为AI Agent的遣散铺平了谈路，这亦然为什么ChatGPT发布后对于AI Agent的运筹帷幄愈动怒热。以大模子为驱动的东谈主工智能代理具有以下上风：

语言交互：它们固有的连续和生谚语言的能力确保了无缝的用户交互。决策能力：大型语言模子具有推理和决策的能力，使其擅长措置复杂问题。天确实顺应性：代理的顺应性确保它们可以针对不同的应用进行调整。配合交互：代理可以与东谈主类或其他代理配合交互，为多方面交互铺平谈路。

GPTs本人也可以是智能体，因为它提拔“Action”。举例平直浏览网页（使用webpilot插件）：

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跨软件发送音信：

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自动整理信息（举例字据在线客服对话索求出商机足迹入库）：

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AI Agent 可以类比为自动驾驶的 L4 阶段，距离真实遣散仍有差距（或者说，面前的发达还不睬想）：

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AI Agent的类型

从使命模式来看，AI智能体可以分为单Agent、多Agent、夹杂Agent（东谈主机交互Agent）三种类型：

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单Agent：这种代理侧重于奉行单一任务或一系列相干任务，且不需要与其他智能体进行交互。单个代理可以字据任务奉行不同的操作，如需求分析、神态读取、代码生成等。举例手机上的Siri或Google Assistant，你可以要求它竖立闹钟、查询天气、播放音乐等，每个苦求都是由单个AI代理空闲处理的，它字据你的敕令奉行特定的任务。

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图：单代理当用场景的三个档次：任务导向、创新导向、人命周期导向。

多Agent：这种模式侧重于智能体之间的互动（合作或抵挡）和信息分享，多个智能体协同使命，互相交流信息，共同完成更复杂的任务或目的。多agent应用场景在软件行业开荒、智能坐褥、企业料理等高度协同的使命中极度有匡助。

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图：多代理当用场景的两种交互款式：合作型互动、抵挡型互动。

在这里，给环球分享一个我在旧年12月份所体验的一个基于LLM的多智能体框架——MetaGPT来匡助连续，详见下方的视频。在它的基础版块中，MetaGPT里面包括产物司理 / 架构师 / 神态司理 / 工程师等多个Agents，用户只需要输入一句话的需求，它就会我方想考并最终输出用户故事、竞品分析、 需求文档、 数据结构 、APIs 、代码文献等（尽管还不完好意思，但依然让我颤动）。

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夹杂Agent：这种模式中，东谈主工智能系统和东谈主类共同参与决策过程，交互合作完成任务，强调的是东谈主机配合的首要性和互补性。智谋医疗、智谋城市等专科范畴可以使用夹杂智能体来完成复杂的专科使命。以智谋医疗为例，大夫和AI系总计同进行病情会诊，AI系统可以快速分析病东谈主的医疗纪录、影像贵寓等，提供初步的会诊提议；而大夫则可以基于AI的分析遣散和我方的专科学问和教学，作念出最终的会诊决定。

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图：东谈主机交互场景的的两种范式：Instructor-Executor  vs. Equal Partnership

从决策制定和步履神情的角度看，AI智能体可以分为以下类型：

通俗反射型Agent：基于“若是-那么”章程平直反馈现时的环境情状，不存储任何历史数据或情状。它们的遐想通俗，反应飞速，但适用范畴有限。

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举例一个通俗的客户足迹采集机器东谈主，在抖音有新增意向客户（举例照顾或留资）时，就触发企业微信的见告音信到群里。这类代理允洽处理一些章程明确、不需要深度逻辑或历史高下文连续的任务。

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国产福利小视频合集在线看基于模子的反射型Agent：领有环境的里面模子，好像基于对环境的连续和昔日的教学作念出更复杂的决策。它好像顺应环境变化，处理更复杂的任务。

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举例智能家居系统中的温度限制器，它不仅好像字据现时的室温颐养空调，还能学惯用户的偏好，并预计何时需要提前调整温度。

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基于目的的Agent：这类决策从根底上不同于前边形色的条款-动作章程，因为它触及对未来的议论，包括“若是我这么作念会发生什么？”和“这会让我抖擞吗？因为了解环境的近况并不老是足以决定作念什么。举例，在一个路口，出租车可以左转、右转或直行。正确的决定取决于出租车要去那处。换句话说，除了现时情状的形色除外，智能体还需要某种形色遐想情况的目的信息，举例设定特定的目的地。

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偶而，基于目的的动作选拔很平直，举例，单个动作好像坐窝遣散目的的情况。偶而会更辣手，举例，智能体为了找到遣散目的的顺序而不得不议论很长的复杂序列。道路诡计即是很好的例子，它字据目的地、起程地以及旅途政策竖立，为用户量身遐想出行有规划，同期可集聚及时交通，匡助用户绕开拥挤路段。只消将目的地指定为目的，就可以很容易地更正基于目的的智能体的步履，以到达不同的目的地。

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基于效力的Agent：基于效力的代理旨在最大化效辛劳能或价值，经心挑选具有最高预期效力的活动，以揣度遣散的故意程度。由于这种遐想，基于效力的代理擅长于在复杂和概略情的场景中使用，天真顺应各样情况。

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在大多数环境中，仅靠目的并不及以产生高质地的步履。举例，许多动作序列都能使出租车到达目的地（从而遣散目的），但有些动作序列比其他动作序列更快、更安全、更可靠或更低廉。一样是在“道路诡计”中，可能会有“地铁优先”“步碾儿最少”“换成少”“时刻短”等不同的选项，这些即是用户生机的效力。

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学习型Agent：这些代理遐想用于在未知环境中运行。他们从我方的资历中学习，并跟着时刻的推移调整我方的活动。深度学习和神经辘集经常用于开荒学习代理。

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在 DeepMind 的一项连接中，就展示了基于宇宙模子的通用可膨胀的算法 DreamerV3在莫得东谈主类数据或主动西宾的情况下从零脱手在《我的宇宙》（Minecraft）中采集钻石。演示视频显现它采集的第一颗钻石，发生在 30M 环境步数 / 17 天游戏时刻之内。

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还有一些其他的分类，尽管莫得出当今《东谈主工智能：现代顺序》一书中，但也值得一提：

信念-渴望-意图Agent：模拟东谈主类的决策过程，具有对环境的信念（领路）、目的（渴望）和规划（意图），好像进行复杂的推理和诡计，以达成其目的。咱们在著作着手所提到的Google Duplex即是一个极度好的例子，可以被认为是接近于信念-渴望-意图（B-D-I）模子的AI代理。信念（Belief）：Duplex具有对环境的领路，比如连续用户的需求、知谈餐厅的开放时刻和预约章程。它好像采集和处理信息，酿成对现时环境的连续。渴望（Desire）：它基于用户的指示，有明确的目的或渴望，如为用户预订特定日历和时刻的餐厅。意图（Intention）：Duplex制定规划和活动门径来遣散这一目的，比如通过电话与餐厅交流，征询可用时刻，证据预约细节。复杂的推理和诡计：在进行电话预约时，Duplex好像字据对方的回答进行即时的推理，作念出合适的反馈，并字据对话情况调整其活动规划，以遣散用户的预约意图。基于逻辑的Agent：正常基于一系列逻辑章程，通过推理来措置问题，允洽需要高度逻辑判断的场景，举例法律照顾聊天机器东谈主，通过分析用户的问题和现存的法律章程库，逻辑推理出最合适的法律提议或解答。

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分层的AI Agent：按层组织的代理，高等代理厚爱息争初级代理。这些级别字据系统的复杂性量身定制，在机器东谈主、制造和运输等不同范畴发达出色，擅长无缝息争多个任务和子任务。xAgent的组成部分和使命机制就可以被连续为分层的AI代理。在分层AI代理体系中，不同层级的代理厚爱完成不同抽象档次的任务，从高层的任务诡计到底层的具体奉行，各档次之间互相等合，以遣散复杂任务的灵验处理。

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其中：🤖 调度器：位于体绑缚构的最高层，厚爱动态实例化和分配任务给不同的智能体。它允许咱们添加新的智能体和改进智能体的能力。这一层十分于高层决策层，对新的智能体进行整合和调度，确保系统好像天真顺应新任务和环境变化。🧐 诡计器：处于中间层，厚爱为任务生成和改造规划，它将任务瓦解为子任务，并为它们生成里程碑，使智能体好像渐渐措置任务，桥接了高层的调度决策和底层的奉行活动。🦾 活动者：位于体绑缚构的最底层，厚爱收受活动遣散目的和完成子任务。活动者期骗各样器用来措置子任务，它也可以与东谈主类合作来措置任务。它平直与环境交互，遣散具体目的。

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基本组成和本事旨趣

AI Agent的基本组成

复旦大学NLP团队在《A Survey on Large Language Model basedAutonomous Agents》一文中顾虑性地指出，若是基于大语言模子构建AI Agent，其总体框架由大脑、感知和活动三个重要部分组成：

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大脑：主要由一个大型语言模子组成，该模子不仅存储学问和顾虑，还承担信息处理和决策功能，好像呈现推理和诡计过程，以很好地处理未知任务。感知：感知模块的中枢目的是将主体的感知空间从纯文才智域膨胀到文本、听觉和视觉模式。活动：在代理的构建中，活动模块接纳大脑模块发送的动作序列，并奉行与环境交互的动作。在感知环境后，东谈主类会对大脑中感知到的信息进行整合、分析和推理，并作念出决策。随后，他们期骗神经系统限制我方的躯壳，并进行顺应性或创造性的活动，如交谈、隐私阻难或生火。当一个智能体领有雷同大脑的结构，以及学问、顾虑、推理、诡计、泛化能力和多模式感知能力时，它也有可能对周围环境作念出各样雷同东谈主类的反应。在智能体的构建过程中，动作模块接纳大脑模块发送的动作序列，并奉行与环境交互的动作。

对细节感兴致可进一步查阅原论文：https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf

从上头的架构中咱们可以看到，AI Agent可能触及的组件极度之多。咱们无法逐个列举，但可以对其中的一部分稍作探讨：‍感知：感知是东谈主工智能主体从其环境中接纳的感官输入。这些提供了对于代理操作的可不雅察环境确现时情状的信息。举例，若是东谈主工智能代理是客户就业聊天机器东谈主，感知可以包括：用户音信用户树立文献信息用户位置聊天历史纪录语言首选项（举例中语简体or英文）时刻和日历用户首选项用户心境识别Agent Function：智能体体绑缚构的中枢是智能体的Function。它将代理对环境的感知映射到它应该收受的活动。换言之，代理功能允许东谈主工智能字据采集到的信息详情应该收受什么活动。这即是代理的“智能”所在，因为它触及推理和选拔活动来遣散其目的。软件Agent和AI tools具有学习元素和性能元素，这意味着现代理奉行任务时，代理功能会字据代理的历史和考试数据进行改进。奉行：奉行器本体上是代理的“肌肉”，奉行Agent功能所作念的决策。这些动作可以是一系列无为的任务，从驾驶自动驾驶汽车到在聊天机器东谈主的屏幕上键入文本。‍一些常见的奉行器包括：文本反馈生成器：该奉行器厚爱生成基于文本的反馈并将其发送给用户。它接纳聊天机器东谈主基于文本的回复，并通过聊天界面将其发送给用户。就业集成API：聊天机器东谈主可能需要集成一个系统，如公司的CRM系统，以走访客户数据、创建提拔票证或查抄订单情状。这些集成触及行动奉行器的API调用，允许聊天机器东谈主与外部系统交互，并字据需要检索或更新信息。见告和提醒：见告奉行器可以向用户的开荒发送电子邮件见告、短信或推送见告，提醒他们行将到来的麇集、订单情状更正、促销或其他相干更新。这些奉行器有助于让用户了解情况并参与其中。‍学问库：学问库是东谈主工智能代理存储其对于环境的脱手学问的地点。这些学问正常是预界说的或在考试期间学习的。它是代理东谈主决策过程的基础。举例，自动驾驶汽车可能有一个包含谈路章程信息的学问库，而客户就业的自动代理可以走访关系公司产物的详备信息。‍反馈：跟着时刻的推移，反馈对于东谈主工智能代理的改进至关首要。这种反馈可以来自两个来源：评估者或环境本人。评估者可以是东谈主类，也可以是用于评估Agent性能的另一个AI系统。或者，环境可以以由Agent的活动产生的遣散的款式提供反馈。这种反馈轮回使代理好像顺应，从教学中学习，并在未来作念出更好的决策。

需要强调的是，字据选拔的不同具身顺序，智能体好像以软件操作、机器东谈主、自动驾驶汽车等多种款式发达。而并不是只消软件法式层面的Action（举例字据需要决定调用指定的插件/API）。

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比如闻名AI内行李飞飞团队推出的具身智能框架——VoxPoser，即是将大模子接入机器东谈主，把复杂指示更始成具体活动诡计（无需额外数据和考试），让其在模拟和现实宇宙的各样机器东谈主操作任务中赢得了很可以的发达：

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而自动驾驶，则是迄今为止我心目中最为高等的具身智能款式了：

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AI Agent的使命旨趣

旨在完成指定目的的典型AI Agent基本恪守以下门径（但门径的轨则可能会因智能体遐想的不同树立或目的而异）：AI Agent的使命与其他流行的AI措置有规划雷同，即要求用户输入目的，然后智能体通过参与后台操作的中枢语言学习模子来启动其迈向目的的旅程，以复返其第一个输出并展示其敌手头任务的连续。接下来是经心制作任务清单。在既定的目的的驱动下，智能体制定一系列任务，按完成轨则陈设优先级。一朝对其规划感到舒心，它就会深远连接信息检索。Agent的功能就像一个实验性的诡计机用户，在互联网的开阔范畴中导航以采集相干信息。一些高等Agent与其他东谈主工智能模子配合，遣散图像生成、诡计机视觉功能等专科任务的走访（即Function call和器用使用）。整个采集到的数据都由Agent经心料理，用于将信息传递回用户，并完善其政策以遣散更优化的程度。当每项任务完成时，Agent都会积极寻求外部来源和里面想维过程的反馈，以计算其与最终目的的距离。在遣散目的之前，代搭理不休迭代，制定新的任务，并寻求更多的数据和反馈，以朝着目的前进。以AutoGPT为例>>>

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AutoGPT是一个基于 GPT-4 的自动化生成内容的AI Agent框架，它最引东谈主细心的地点在于其简直可以皆备空闲使命（偏诗人道的，举例征集和整理行业信息、撰写阛阓连接通知、生成代码等），少量需要东谈主为搅扰。底下，咱们将通过一个通俗的过程先容来发挥AutoGPT是奈何接纳任务、处理信息，并给出措置有规划的：脱手化和目的设定：脱手使用AutoGPT时，领先是为它竖立一个秀气（比如名字），并明确它需要完成的任务。这一门径匡助AutoGPT明确目的主张，为后续的决策和任务奉行奠定基础。数据分析：AutoGPT从你提供的信息脱手入部属手使命，它会深远分析这些数据，识别其中的模式和重要细节。这个过程加深了它对任务的连续，为生成措置有规划的辅导打下了基础。生成辅导：基于对数据的分析，AutoGPT好像生成用于措置任务的自生成辅导。这些辅导携带AutoGPT奈何灵验地达成目的。自主信息征集：AutoGPT不单是局限于脱手时提供的数据，它还会主动在互联网上征集更多信息，以丰富我方的学问库，从而普及任务处理的深度和准确度。数据审查和优化：采集到的新信息会被系统仔细审查和评估，以确保整个信息的真实性和灵验性。任何误导性或不准确的内容都会被摈斥，保证决策依据的可靠性。赓续学习和改进：AutoGPT防备从每个任务中学习和自我改进。通过分析奉行遣散和反馈，系统不休调整和优化，使其在处理后续任务时愈加高效和精确。输出遣散：经过一系列的分析、学习和优化后，AutoGPT会提供一个空洞了整个可用信息和分析的措置有规划。这个输出是对任务的深远连续和全面复兴。这是它早期的一个Demo演示：

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应用场景与案例

AI Agent的应用

AI Agent依然/可以在欠亨过的范畴/场景中得到应用，举例：编造助理：像Siri、Google Assistant和Alexa这么的编造助理即是比较常见的AI Agent例子（只不外它们出身之初并不是基于LLM，但在未来一定会全面集成）。它们都能感知用户的语音，处理音频，并决定对任何特定征询的最好复兴。机器东谈主：机器东谈主范畴的AI智能体包括坐褥线上的工业机器东谈主到自动驾驶汽车系统。这些智能体感知多种维度的事物，并将它们糅合在一皆进行合理、快速的活动反馈。辘集安全：用于辘集安全的东谈主工智能代理可以检测坏心软件、辘集入侵和DDoS膺惩。智能体能感知荒谬的辘集流量等情况，并提醒运维东谈主员持重。游戏：游戏中的AI Agent通过为非玩家扮装增多深度，让玩家在游戏宇宙中嗅觉到更大的NPC活力。虽然还有更多的其他例子，举例：提供个性化赈济规划的医疗保健Agent，在家和不在家时调整温度的智能家居监测Agent，以及追踪天气模式和作物产量并提醒科学家变化的环境监测Agent。不外，若是集聚面前学术界和产业界基于大型语言模子（LLM）开荒的AI Agent应用情况，咱们可以通俗归纳为两种主要类型：

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自主智能体：这类AI Agent专注于复杂进程的自动化。当给定一个目的后，它们可以独就地遐想任务进程、奉行任务，并在完成后链接生成和优先排序新任务，轮回进行直到最终目的达成。这种智能体的秉性是需要较高的奉行准确度，因此，它们经常依赖外部器用来裁汰大型模子带来的概略情味，确保任务的顺利完成。智能体模拟：这类AI Agent旨在创造出愈加传神、确切的模拟智能体，它又可以细分为两个子类：一类是强调热诚智能的智能体，旨在模拟东谈主类的热诚和情商；另一类是强调交互性的智能体，正常应用于多智能体环境中，好像产生超出遐想者预期的场景和能力。对于这类智能体来说，大模子固有的概略情味反而可以更始为上风，增多智能体的各样性和传神度，使其成为AI生成内容（AIGC）的首要组成部分。字据中国东谈主民大学高瓴东谈主工智能学院的连接团队在旧年8月份的一篇论文，基于LLM的AI智能体范畴产物增长情况如下：

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咱们可以看到有不同范畴的智能体纷繁推出，其中许多都火出圈了。底下这张图片展示了更多：

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一个愈加具体的可应用案例

腾讯前一阵子推出了AppAgent的Demo版块——一种多模态智能代理（Agent）框架，由大型语言模子提供提拔，与传统的智能助手如 Siri 不同，AppAgent好像掌持和期骗你手机上的任何应用法式来奉行复杂的任务，通过模拟东谈主类的点击、滑动、输入等操作与外交媒体、电子邮件、舆图、购物和复杂的图像剪辑器用等App交互。

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<未完待续，这里又挖了个坑>

...不知谈什么时候才能续上...

这一篇就先分享到这吧

后续再深远个案的研习

毕竟，这是我最看好的AI的未来应用

若是你合计我的分享还可以或者对你有匡助，不妨点个柔柔、在看。

也接待你在留言区与我互动。

参考贵寓：

https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/

https://blog.research.google/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html

https://botpress.com/blog/what-is-an-ai-agent

https://medium.com/humansdotai/an-introduction-to-ai-agents-e8c4afd2ee8f

https://redis.com/blog/what-is-an-ai-agent/

https://medium.com/@henryhengluo/intro-of-ai-agent-ai-agent-projects-summary-52f4a364ab86

https://techcommunity.microsoft.com/t5/educator-developer-blog/building-ai-agent-applications-series-understanding-ai-agents/ba-p/4046944

https://medium.com/how-i-use-ai/whats-an-ai-agent-and-what-are-its-current-advantages-and-possible-future-87b577719f24

《AI时间新开首，寻新投资主张（三）AI Agent，大模子时间首要落田主张》，东吴证券

《智能体专题通知之一：智能体绽开智驾与机器东谈主的星辰大海》，中银证券

《AI Agent：基于大模子的自主智能体，在探索 AGI 的谈路向前进》，东吴证券

https://zapier.com/

https://www.jijyun.cn

https://github.com/geekan/MetaGPT

https://appagent-official.github.io/

https://cloud.tencent.com/solution/smart-home

https://mp.weixin.qq.com/s/SBvkWOA8H3eK3FpvZ1C4Sg

https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw

https://medium.com/@amiable_cardinal_crocodile_398/robotics-voxposer-composable-3d-value-maps-for-robotic-manipulation-with-language-models-84938e41cc51

https://www.maartengrootendorst.com/blog/autogpt/

https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf

https://arxiv.org/pdf/2308.11432.pdf

https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents?tab=readme-ov-file偷拍

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