InfoQ研究中心：中国AI Agent应用研究报告2024

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报告摘要

目录CONTENTAIAgent市场发展背景和特征分析01AIAgent市场特征和案例分析02AIAgent市场未来趋势03AIAgent市场发展背景和特征分析2024年中国人工智能成熟度模型前沿技术航天航空、航海和特种汽车无人驾驶合成数据生成类脑芯片脑机接口人型机器人视频生成通用人工智能（AGI）早期推广技术AI安全可解释AI大模型工程化检索增强生成（RAG）通用大模型行业大模型端侧AI（IOT、Edge、Mobile）基于大模型的对话机器人多模态模型AI智能体（Agent）图像生成3D生成三维视觉LLMOps准成熟技术半定制芯片（FPGA）全定制芯片（ASIC）强化学习分布式深度学习机器/深度学习平台提示工程文本分析文本生成音频生成语义分析知识图谱代码生成智能视频编码汽车自动驾驶数字人/虚拟人RPAAIOps成熟技术通用芯片（GPU）传统对话机器人机器学习OCR识别人脸识别生物识别数据挖掘推荐系统物体识别语音识别专家系统MLOps2024年中国人工智能成熟度模型研究说明2023年，InfoQ研究中心第一次发布人工智能成熟度模型。在这一年中，人工智能领域发生了诸多变化，因此InfoQ研究中心再次基于技术专利数量、技术发展时间、技术舆论指数等核心指标，结合市场规模与融资事件等公开资料，以及技术和市场专家的验证，绘制了中国人工智能成熟度模型。Agent衔接模型层与应用层，是现阶段大模型应用落地的重要补充随着中间层能力的不断实践和积累，相对通用和标准化的能力将从中间层中提炼集成在模型层中基于应用的需要，中间层通过技术形式帮助应用层实现通用模型不具备的一些能力中间层是连接应用层和模型层的桥梁，在现阶段是作为大模型应用落地能力补充的重要层级。随着底层模型技术的持续进步与演化，未来可能会出现模型层逐渐内化并泛化出原本由中间层提供的部分能力。与此同时新的应用需求还会持续出现。智能体，在众多中间层中，处于中心位置，可以封装模型微调、提示工程、检索增强生成。微调用于解决预训练模型在特定任务上性能不足的问题。智能体（Agent）用于解决模型在实际应用中的交互和决策问题。成本高适应性高检索增强生成用于幻觉和知识更新的问题。成本低适应性低提示工程用于解决模型对于不同任务的泛化能力不足的问题。调用模型层应用层中间层Agent框架持续发布，单/多智能体协同发展2023年6月2023年9月2023年12月2024年3月2024年6月单智能体多智能体BabyAGIAutoGPTHuggingGPTCAMELGenerativeAgentsGPTeamAgentGPTGPT-EngineerMetaGPTChatDEVShortGPTCrewAIAutoGenAgentVerseAutoAgentsTranslationAgentTalkWeaverAPPAgentUFODS-AgentOSCopilotScreenAgentJATSWE-AgentDevikaSIMACradleAgentUniverseAgentHospitalSimClassTransAgent通用类环境模拟类软件开发类多模态类翻译类终端交互类数据分析类自2023年3月，以AutoGPT为代表的一系列技术框架的发布，AIAgent以其自主性和解决问题的能力，迅速获得科技圈各方讨论。并在之后一年多的时间中，陆续发布多项不同种类的技术框架。除了使用领域的探索之外，单智能体和多智能体协同的两种智能体框架，也在同步发展。2023年3月-2024年6月期间发布的典型Agent框架Agent是集大模型、数据、工具多维一体的系统化工程在技术框架的不断探索中，Agent的技术框架认知逐渐统一，大模型作为大脑，驱动规划、工具使用、记忆三大基本能力模块指导行动，智能体逐渐通过与环境、智能体和人类交互的反馈中不断进化。在T-Eval大模型智能体基准测试中，步骤推理（REASON）能力得分明显落后于测试均分，这意味着推理仍是能力短板。环境感知反馈大模型记忆工具使用规划行动智能体智能体长期记忆短期记忆任务拆解反思改进COTPlan-and-SolveTOTGOTReActReflexionCRITICSelf-Refine插件外部APIAgent通用技术框架020406080100GPT-4Yi-Chat-34BClaude2.1Qwen-72BDeepSeek-LLaMA2-70BBaichuan2-13BMistral-7BChatGLM-6B-InternLM-T-Eval均分指令规划得分步骤推理得分T-Eval大模型智能体基准测试分数数据来源：T-Eval大模型智能体基准测试，是专门针对智能体工具使用的全过程设计的基准测试，包含：规划（Plan）、推理（REASON）、检索（RETRIEVE）、理解（U