介绍
让我们来谈谈最近在人工智能领域引起轰动的一件事——基础代理及其彻底改变我们所知的决策的潜力。现在，我知道你可能会想，“另一天，又一个人工智能突破，乏味无趣。”但相信我，这是一个改变游戏规则的突破，值得你关注。
如果您一直在关注人工智能和人工智能代理的发展，那么您可能对 GPT-4 之类的大型语言模型 (LLM) 并不陌生，它只需进行少量微调即可处理各种任务。这些语言巨头向我们展示了人工智能的多功能性和适应性。但问题是，当涉及到在复杂、不断变化的环境中进行决策时，即使是最强大的 LLM 也难以有效地将所有部分组合在一起。
这就是基础代理发挥作用的地方。把它们想象成指挥家，可以协调多个语言模型（无论大小）的集体智慧，做出考虑所有角度的明智决策。这就像拥有一支由专业专家组成的团队，每个人都有自己独特的知识和技能，但他们不是各自为政，而是在高度适应性的协调员的指导下无缝协作。
但基础智能体不仅仅关乎效率；它们代表了我们在人工智能决策方面所做的范式转变。通过促进知识的交叉融合和持续学习，它们有潜力发现新颖的解决方案，并突破从医疗保健和金融到城市规划和环境保护等各个领域的可能性界限。
现在，我知道您在想什么，“这一切听起来都很棒，但我们实际上如何创建这些基础代理？” 好吧，系好安全带，因为我们即将踏上通过路线图和架构考虑的旅程，这些将使这一概念变为现实。
因此，无论您是技术爱好者、行业决策者，还是对最新 AI 突破着迷的人，请准备好深入探索基础代理的世界。相信我；这是一次您不想错过的狂野之旅！
问题：决策代理面临的挑战
决策代理的任务是在复杂、动态的环境中运作，它们必须感知、处理大量输入和刺激并采取行动。传统上，这些代理是通过专门的训练过程开发的，针对特定任务或领域量身定制。然而，这种方法往往会导致几个重大挑战：
- 样本效率低下：专门的训练过程需要大量数据和计算资源，因此样本效率低下且资源密集。
- 缺乏泛化：针对特定任务或领域进行训练的代理难以概括和适应新的场景或环境，从而限制了它们的多功能性和现实世界的适用性。
- 知识碎片化：不同的代理独立进行训练，导致知识碎片化和信息共享效率低下，阻碍了他们利用集体智慧的能力。
- 复杂集成：将多个专门的代理集成到一个有凝聚力的系统中可能是一项艰巨的任务，通常需要复杂的协调和沟通机制。
- 可扩展性限制：随着任务和环境的复杂性增加，传统代理学习方法的可扩展性成为一个重大瓶颈。
解决方案：基础代理
基础代理代表了代理学习的范式转变，其灵感来自 LLM 等基础模型的成功。这些代理旨在快速适应新任务，以无缝且高效的方式利用多种语言模型（无论大小）的集体知识和功能。
基础代理的主要特征包括：
- 快速适应性：与大语言模型 (LLM) 类似，基础代理能够通
