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Derek Harris
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Guido Appenzeller
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Matt Bornstein
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Yoko Li
Guido Appenzeller: 我认为所有智能体都具有推理和决策能力，这可以看作是一个动态决策树的多步骤大型语言模型链。对智能体的定义存在很多分歧，既有技术层面的，也有市场营销层面的。最简单的智能体可以理解为基于知识库或上下文的巧妙提示，通过聊天界面与用户交互。从外部来看，智能体和函数可能难以区分。智能体的核心循环相对轻量级，可以在单台服务器上运行多个智能体。我认为在未来两年内，如果我们能够解决智能体安全、身份验证、访问控制、数据保留以及与可能想要阻止该智能体的消费者网站之间的关系等问题，那么智能体将能够访问我们能够访问的所有数据，代表我们执行任务并节省大量时间，这将极大地提高我们的工作效率。
Matt Bornstein: 智能体甚至可以仅仅是一个带有聊天界面的大型语言模型。一些人认为真正的智能体应该接近通用人工智能，能够长期存在、学习、拥有知识库并独立解决问题，但目前这样的智能体还不存在。目前市场上大多数所谓的智能体都只是大型语言模型的简化版本，并非真正意义上的智能体。将智能体描述为“循环运行并使用工具的大型语言模型”是一种更有效的方式。根据这个定义，每个聊天机器人实际上都可以被认为是一个智能体。很难根据用户输入来定义智能体，因为输入本身是非结构化的。用户界面在一定程度上决定了智能体的类型，有的强调用户与大型语言模型之间的紧密反馈循环，有的则更注重智能体独立工作的时间。所有智能体都具有推理和决策能力。我们作为计算机科学家，可能不擅长对模糊的概念进行分类。借助人工智能，可共享、可复现的函数成为可能。人工智能模型与普通代码不同，具有共享性。从某种程度上说，人类也可以被看作是函数。长期来看，产品的价格会趋于其边际生产成本。目前很多AI应用的定价是基于其节省的成本。将大型语言模型的输出整合到程序的控制流中是一个难题。未来智能体的竞争将主要体现在专业化领域，而不是基础模型。网站可能会采取反制措施来阻止智能体访问数据。
Yoko Li: 我认为“智能体”只是人工智能的另一种说法，任何使用人工智能的东西都可以被称为智能体。我认为智能体的最清晰定义是能够进行复杂规划并与外部系统交互的系统。目前市场上大多数所谓的智能体都只是大型语言模型的简化版本，并非真正意义上的智能体。一些初创公司利用“智能体”的概念来提高软件价格，将智能体与人工成本进行比较。很少有领域能够被人工智能或智能体完全取代。人工智能很少完全取代人类工作，更多的是提高人类的工作效率。关于智能体的一个误区是认为它们会完全取代人类。大多数人类工作都需要创造性和思考能力，这是人工智能目前难以具备的。目前讨论的智能体主要分为两种：一种是取代人类工作的智能体，另一种是处理低级别系统流程的智能体。基础设施的定价通常取决于其使用者是人还是机器。大多数AI公司目前还不清楚其产品创造的价值。AI伴侣的定价方式可能类似于人类服务的价格。智能体的定价策略取决于其实际提供的价值。应该销售解决方案而不是产品。即使在看似简单的岗位中，也存在重要的创造性工作。产品的定价取决于其为用户创造的价值。产品的定价也取决于其独特性和品牌效应。数据孤岛是目前阻碍智能体发展的一个重要因素。大型网络平台可能会限制智能体对其数据的访问。未来模型的进步可能会改变数据访问方式。未来智能体可能能够访问更多目前仅限人类访问的数据。
Derek Harris: “智能体”这个术语含义模糊，需要重新定义。目前尚不清楚如何对智能体进行定价。新产品类别的定价通常会参考现有产品的价格。长期来看，产品的价格会趋于其边际生产成本。 如果无法确定产品价值，就很难制定合理的定价策略。
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