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：
AI Agent的5个级别
• L0级别（无AI）：这个级别的智能体不具备人工智能，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。这个级别是智能体发展的起点，为后续级别的发展提供了基础。
• L1级别（基于规则的AI）：这个级别的智能体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。这个级别标志着智能体开始具备一定的自动化能力，但仍然受限于预设规则。
• L2级别（基于模仿学习/强化学习的AI）：这个级别的智能体使用模仿学习（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。这个级别显示了智能体开始具备学习和适应环境的能力。
• L3级别（基于大型语言模型的AI）：这个级别的智能体采用大型语言模型（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。这个级别意味着智能体开始具备更高级的认知功能，如记忆和反思。
• L4级别（自主学习和泛化）：在L3级别的基础上，L4级别的智能体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。这个级别标志着智能体开始接近于人类的认知能力，能够跨领域应用知识。
这些级别不仅对于技术发展至关重要，也对于理解智能体在商业、社会和伦理层面的影响具有重要意义。它们帮助我们设定合理的期望，规划技术发展的方向，并为智能体的未来发展提供了一个参考框架。
随着技术的进步，这些级别也可能会继续演变，以适应人工智能的新突破和见解。目前市面上以及大家在用的AI Agent主要为第三级，且正在向第四级发展。-
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
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