ReAct Agent 分享回顾

在人工智能的迅速发展中，ReAct Agent作为一项前沿技术，受到越来越多的关注。本文结合ReAct Agent 提出者的访谈内容，探讨ReAct Agent的研究背景、技术挑战、未来展望，以及它与大模型的紧密联系，分析其科研成果与商业化落地的可能性，供读者参考。

ReAct Agent 的研究背景与动机

姚顺雨，ReAct Agent的提出者，其研究动机源于两个核心理念。首先，随着GPT-3等大模型的崛起，人工智能展现出了超越语言处理的潜能，包括常识推理和动作输出。这促使姚顺雨思考开发具备通用能力的Agent，以应对更广泛的问题解决需求。其次，他意识到尽管大模型在游戏等环境中表现出色，但它们通常依赖于奖励机制进行强化学习。相比之下，人类能够在没有先验经验的情况下解决新问题，这一点激发了他探索使用语言模型同时产生推理和行为的潜力。

Agent 技术发展与未来展望

展望未来，Agent技术的发展可能会超越语言模态，探索以其他模态为backbone的Agent。然而，语言作为内部推理的backbone，其核心地位不可动摇。此外，与Agent交互的外部环境是否应使用相同的表征，是一个值得探讨的问题。尽管底层操作可能因环境而异，但高层规划决策通常需要使用语言作为统一的表征。
Agent为什么能够在大模型的能力上产生更好的推理和决策能力？

1. 大模型的泛化能力：大模型通过在互联网上大量的文本数据进行预训练，学习到了丰富的知识和多样的推理模式。这种泛化能力使得Agent能够处理各种未曾直接训练过的问题。

2. 先验知识的积累：大模型在预训练过程中接触到了广泛的环境描