自主智能体：流程驱动的大模型变革

11月8日 10:50-11:20

钱忱 北京面壁智能科技有限责任公司

尽管以ChatGPT为代表的大模型展现了卓越的智能水平，它们仍然在处理复杂任务时表现出灵活性不足的局限，从而催生了大模型驱动的自主智能体。智能体在面对复杂任务需求时，能够自主组建任务解决导向的专业团队，像人类那样使用语言作为信息传递媒介，并进行流程规划和子任务解决，因此具备自主探索并提供解决方案的能力。这一新兴领域为大模型在自动化解决复杂问题方面开辟了全新机遇，通过智能体的过程性深度思考，可以构建“数字代理”以打造现实组织的数字孪生系统，有望提升生产效率、实现智能体辅助或替代部分人类工作的愿景。本报告将介绍大模型智能体的核心要素，并介绍在流程驱动的智能体构建、过程推理、协同演化等领域的前沿进展，以及在教育、教学、以及端侧等应用场景中的实际案例，以期推动大模型与流程自动化方向的发展与应用。

钱忱，清华大学博士后、面壁智能研究员，研究方向为大模型和自主智能体，合作导师为孙茂松和刘知远教授，曾在NeurIPS、ACL、SIGIR等人工智能国际会议期刊上发表论文20余篇。现主持或参与包括国家实验室、腾讯犀牛鸟、博士后科学基金等7项科研项目，荣获清华大学“水木学者”人才计划。曾在腾讯参与预训练语言模型工作，主导构建的模型特征在腾讯新闻、微信公众号、小程序等场景取得大盘收益亿级的提升，获腾讯“技术大咖”人才计划。他曾主持发布了智能体协作技术ChatDev，是首批把大模型协作用于任务解决的前沿框架之一，在GitHub上连续7天位列趋势榜第1位，累计获得超2.5万次星标关注和3.2千次分支复刻，Twitter和哔哩哔哩相关视频和推文累计阅读量接近50万次。他主导研发的智能体关键技术现已应用到清华大学“清小搭”智能伴学助手、全智能体守护课堂MAIC、端侧模型MiniCPM中。