OpenAI发布了其根据自身技术研发与产品开发的通往AGI的五级量表。OpenAI 将 AI 开发分为五个阶段，每个阶段代表更高级的能力水平：
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第 1 级：聊天机器人—具有对话语言技能AI -
第 2 级：推理者 能够在人类层面解决问题的AI
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第 3 级：Agents可以代表用户执行操作的AI -
第 4 级：创新者 — 可以协助发明的AI -
第 5 级：组织者 — 可以管理组织任务的AI
AI Agent的5个级别
1. L0级别（无AI）：这个级别的AI Agent不具备人工智能，仅有具备感知能力的工具加上行动功能。它们仅依赖于基础规则和手动操作，无法展现智能化的行为。
2. L1级别（基于规则的AI）：这个级别的AI Agent采用基于规则的人工智能系统。它们能够根据预设的规则来执行任务，但缺乏自我学习和适应新情况的能力。
3. L2级别（基于模仿学习/强化学习的AI）：这个级别的AI Agent使用模仿学习（IL）或强化学习（RL）的人工智能，取代基于规则的系统，并增强推理与决策功能。它们能够通过学习来改进行为，以更好地适应环境。
4. L3级别（基于大型语言模型的AI）：这个级别的AI Agent采用大型语言模型（LLM）的人工智能，替代IL/RL系统，并增设记忆与反思模块。它们能够处理更复杂的任务，并且具有一定的记忆和自我反思能力。
5. L4级别（自主学习和泛化）：在L3级别的基础上，L4级别的AI Agent提升了自主学习和泛化能力，能够更广泛地应用学到的知识，并在不同情境下进行泛化。
6. L5级别（个性和协作行为）：在L4级别的基础上，L5级别的AI Agent融入了个性（情感与性格）和协作行为（多智能体交互），它们不仅能够独立学习，还能与其他智能体协作，展现出更接近人类的行为特征。
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AI Agent应用程序利用一个或多个语言模型作为其核心基础或主干，动态生成响应和操作。 -
这些应用程序管理状态和转换，同时实时构建事件链以解决特定的用户查询，从而提供自适应解决方案。 -
AI Agent擅长处理模棱两可或隐含的问题，将它们分解为连续的子步骤，并通过行动、观察和反思的循环迭代处理，直到达到最终解决方案。 -
延迟和成本管理对于对话式实施至关重要，可以平衡响应能力与资源效率。Agentic 实现的延迟可能是个问题。 -
可检查性和可观察性对于生产实施至关重要，开发了强大的机制来揭示AI Agent所经过的状态和路径，从而确保透明度。 -
为了完成任务，AI Agent可以使用各种工具，每个工具都有明确的目的——无论是进行 API 调用、执行计算还是搜索 Web。 -
人机协同 （HITL） 可以用作辅助工具，使AI Agent能够在需要时寻求人工输入，从而扩展其操作能力。
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可以无缝集成新的AI Agent工具以扩展功能，从而允许持续适应和增强自主AI Agent功能。 -
AI Agent拥有真正的自主权，独立做出决策和执行行动，需要最少的人工监督。自主性级别由 AI Agent 可以循环的迭代次数设置，以得出结论;以及可供使用的工具数量。
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凭借先进的灵活性，AI Agent可以根据情境需求动态选择和排序工具，采用推理和自适应策略来解决出现的复杂任务。
智能体自动化的五个级别
自主工作的六个层次
下面是对这个框架各维度的简单解释。
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