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目录
中国AIAgent行业综述
06
定义及分类
07
行业发展历程
08
市场规模测算
09
中国AIAgent行业产业链分析
10
产业图谱及说明
11
上游产业链分析
12
中游产业链分析
13
下游产业链分析
14
中国AIAgent行业分析
16
相关政策
17
限制因素
18
驱动因素
19
发展趋势
21
竞争格局
22
中国AIAgent代表性企业
24
百度
25
科大讯飞
26
华为
27
方法论及法律声明
28
Contents
OverviewofAIAgentApplicationIndustry
06
DefinitionandClassification
07
IndustryDevelopmentHistory
08
MarketSizeCalculation
09
AnalysisofChinaAIAgentIndustryChain
10
IndustryMapandExplanation
11
AnalysisofUpstreamIndustryChain
12
AnalysisofMidstreamIndustryChain
13
AnalysisofDownstreamIndustryChain
15
AnalysisofChinaAIAgentApplicationIndustry
16
RelatedPolicies
17
LimitingFactors
18
DrivingFactors
19
DevelopmentTrends
21
CompetitiveLandscape
22
RepresentativeEnterprisesofAIAgentinChina
24
Baidu
25
iFLYTEK
26
HUAWEI
27
MethodologyandLegalStatement
28
400-072-5588 ?2024LeadLeo
Chapter1
中国AIAgent行业综述
定义及分类
定义及分类
行业发展历程
市场规模测算
AIAgent是一种能自主感知周遭环境,通过内在的智能处理进行决策,并执行相应行动以达成特定目的,基于
AIAgent是一种能自主感知周遭环境,通过内在的智能处理进行决
策,并执行相应行动以达成特定目的,基于LLM,集成规划、记忆
工具和行动能力;AIAgent可分为5类
AIAgent行业定义与分类
?AIAgent是一种能自主感知周遭环境,通过内在的智能处理进行决策,并执行相应行动以达成特定目的。AIAgent的特点在于其自主性,能不依赖持续的人为指令,并依据任务需求自我调整策略。AIAgent接收到一个目标指令,即可启动一系列复杂逻辑,包括但不限于自我学习、工具利用等,来独立推进行动计划直至任务成功完成。AIAgent的构建主要依赖于大型语言模型和交互能力两大核心要素。
人AI底层框架LLM 人与AIAgent合作模式图 AIAgent生态框架图
人
AI
底层框架
LLM
规划记忆实用工具采取行动决策及内容生成分解任务选择工具监控进度
规划
记忆
实用工具
采取行动
决策及内容生成
分解任务
选择工具
监控进度
? AI完全代理
软件、硬件提供商AgentStore分配资源
软件、硬件提供商
AgentStore
监管成果
? AI自助结束
云侧、端侧
AIAgent
简单反射智能体
基于模型智能体基于目标智能体
基于实用程序智能体
学习型智能体
一种基本的代理类型依赖于即时感知信息,而不是依赖于过去的感知记录。该代理面临的挑战包括有限的智能,对环境的不完全了解,需处理和存储大量数据,以及难以适应环境变化。
该类型的代理通过应用条件操作规则来执行任务,以上规则基于当前情况和条件来确定规则可被满足,并包含两个关键要素:模型和内部状态。
该类型的代理会根据其目标或理想状态来做出决策,选择能帮助其达成目标的行动。
该类型实用程序通常是基于智能体的设计目的和环境反馈来定义,并根据预设的实用程序或目标函数来做出决策和行动。
该智能体具有从过去的经验中学习的能力,并根据学习能力采取行动或做出决定。其从过去获得基础知识,并利用这些学习来自动行动和适应,主要包括学习元素、批评者、性能元素和问题生成器。
中国AI
中国AIAgent行业经历两个阶段,分别为前期铺垫阶段和起步探索
阶段,未来行业将逐渐向产品化和市场化发展
2018-2022年2018年,谷歌推出基于Transformer架构的BERT模型,标志着大型语言模型时代的开启。2019
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