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计算机使用和 AI 代理：屏幕交互的新范式
探索多模态 AI 代理的未来和屏幕交互的影响作者使用 GPT4o 创建的图像简介：不断发展的 AI 代理格局Anthropic、微软和苹果最近发布的公告正在改变我们对 AI 代理的看法。如今，“AI 代理”一词已经饱和——几乎每个与 AI 相关的公告都提到了代理，但它们的复杂程度和实用性差别很大。一方面，我们拥有先进的代理，它们利用多个循环进行规划、工具执行和目标评估，并不断迭代直到完成任务。这些代理甚至可以创建和使用记忆，从过去的错误中吸取教训，以推动未来的成功。确定什么是有效的代理是 AI 研究的一个非常活跃的领域。它涉及了解哪些属性造就了一个成功的代理（例如，代理应该如何规划、如何使用内存、应该使用多少工具、应该如何跟踪其任务）以及配置代理团队的最佳方法。另一方面，我们发现 AI 代理执行几乎不需要推理的单一目的任务。这些代理通常更注重工作流程。例如，一个代理持续总结文档并存储结果。这些代理通常更容易实现，因为用例定义狭窄，需要较少的规划或跨多个工具的协调，以及更少的复杂决策。来自
来源:走向数据科学计算机使用和AI代理：屏幕交互的新范式
探索多模式AI代理的未来和屏幕相互作用的影响
简介：不断发展的AI代理景观
简介来自人类，微软和苹果公司的最新公告正在改变我们对AI代理商的看法。如今，“ AI代理商”一词过于饱和 - 几乎所有与AI相关的公告都指代理商，但它们的复杂性和实用性差异很大。
在频谱的一端，我们拥有高级代理，可利用多个循环进行计划，工具执行和目标评估，迭代，直到完成任务为止。这些代理商甚至可能会创造和使用记忆，从过去的错误中学习以取得未来的成功。确定什么使有效的代理是AI研究的非常活跃的领域。它涉及了解哪些属性会导致成功的代理（例如，代理计划如何使用内存，应该使用多少工具，应该如何跟踪其任务）以及配置代理团队的最佳方法。
在频谱的另一端，我们找到了执行单个目的任务的AI代理，几乎不需要任何理由。这些代理通常更集中于工作流程。例如，始终汇总文档并存储结果的代理。这些代理通常更容易实施，因为用例定义了狭义，需要在多种工具和更少的复杂决策之间进行计划或协调较少。
目睹从基于文本的AI代理到多模式代理的转变 这具有改善各个设备可访问性的巨大潜力，但也带来了重大风险。