G
Guido Appenzeller
M
Matt Bornstein
Y
Yoko Li
Guido Appenzeller: 我认为目前对于AI Agent的定义存在很大的分歧，无论是在技术层面还是在市场销售层面。最简单的Agent可能只是一个在知识库之上的提示词，而另一种极端情况是，Agent需要接近AGI，具备长期存在、学习和独立工作能力。但是，我认为目前市场上的Agent更多是周末演示版本，而非真正解决十年难题的方案。
Matt Bornstein: 我认为“Agent”只是AI应用的另一种说法，现在任何使用AI的东西都可以被称为Agent。Agent最清晰的定义是能够进行复杂规划并与外部系统交互的系统，但目前的LLM已经具备这些能力，所以Agent的界限变得模糊。我期待看到有人真正投入十年时间，将Agent定义为数字形式的人并使其真正发挥作用。
Yoko Li: 我认为Agent这个术语的含义因人而异，探讨其不同含义和利用方式很有意义。Agent行为可能包含规划和决策等要素，并且通常需要LLM的支持。从外部来看，经典函数和Agent可能无法区分。Agent有两种类型：一种是取代人类工作，另一种是低级别的系统进程。
Deep Dive
The term "AI agent" is highly debated, with definitions ranging from simple wrappers around LLMs to near-AGI systems. The discussion explores the spectrum of agentic behavior and the challenges in defining agents precisely.
- Multiple definitions of AI agents exist, ranging from simple prompt-based systems to near-AGI.
- There's a wide range of "agentic behavior", from simple tasks to complex planning.
- The term is often overloaded and lacks a universally accepted definition.
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