e2b github最受欢迎代理列表
随着春天的到来，2024年成为了人工智能代理框架的黄金季节。每个框架都承诺比前一个更加“一切”。在您浏览feed时，可能会偶然发现GitHub上的华丽演示，它拥有数千颗星，这些星章似乎在一夜之间被获得。
仓库中承诺，无论是仍在使用Internet Explorer的老奶奶，还是任何其他人士，都能通过单个提示快速构建整个应用程序。多数演示内容都以经典贪吃蛇游戏的变体为主。
有些人拥有“专有”访问权限或“尚不能共享”的信息。他们以行业即将发生永恒变革的玩笑来吸引关注，但具体细节却守口如瓶。
那么，究竟谁是对的？人工智能代理到底是什么？它们能用来做什么？让我们在本文中深入探讨这些问题。如果您不是机器学习专家，请放心，本文将提供对人工智能代理的简单介绍，适合所有感兴趣的人。
从本质上讲，“代理”是一个通用词，指任何可以采取行动的事物，无论是人类、动物还是机器。
智能代理的想法已经存在了几个世纪，但直到最近它们才真正开始无处不在。这主要归功于自动驾驶汽车的讨论。
回溯历史，我们可以追溯到古希腊的亚里士多德。虽然他的某些信念有些偏离现代科学（如关于人类牙齿数量的观点），但他的思想关于“行动”或“实现”目标的意义为我们今天理解的人工智能代理奠定了基础。
几个世纪后，拉蒙·鲁尔（Ramon Llull）成为了一位被认为计算机科学和理论之父的西班牙哲学家。他创造了一台带有旋转纸轮的“机器”，这些纸轮上覆盖着符号，希望代表世界的基本“真理”或“法则”。
时间快进到16世纪和17世纪，当帕斯卡和其他数学家推动了计算技术的发展。他们的机器处理数字的速度比人类快得多，这为智能机器的时代迈出了关键一步。
接着是数学神童艾达·洛夫莱斯（Ada Lovelace），她为查尔斯·巴贝奇的计算机编写了第一个计算机程序。尽管该机器并未完全实现其潜力，但洛夫莱斯的愿景为后来的人工智能奠定了基础。
到了20世纪50年代和60年代，随着计算机科学之父艾伦·图灵等人提出的问题，“机器能思考吗？”人工智能的概念开始萌芽。图灵提出图灵测试来衡量机器是否能像人类一样思考。
数年后，达特茅斯学院的科学家们一堂，进行了一次改变世界的夏季研讨会。他们着手建造能够像人类一样思考的机器。这次会议拉开了人工智能领域的序幕。
随着现实世界的复杂性和不确定性逐渐显现，符号人工智能的局限性也日益明显。人们开始寻找新的方法来处理这些问题。概率的使用和机器学习的兴起成为了这一时期的关键想法。
进入现代人工智能时代，智能代理不再仅仅依赖抽象符号进行推理。
通过迭代，我们提升了精确度，为代理提供了宝贵的机会进行“事实核查”和“”其答案，进而有效降低错觉与误解的产生。
在决策的负担方面，
想象一下，我想开始撰写一篇关于地中海文化的博客，但对于从何着手毫无头绪，毕竟这是我首次尝试博客创作。那么，我可能首先需要寻找类似“启动并成功运营博客的步骤有哪些？”这样问题的答案。我还可能关心“第一步应该如何着手？”这样的问题。
一个更高效的途径是组建一个智能代理团队，并委派他们将博客创作的流程拆解成更为细小的子任务。不仅如此，这些代理还能够被赋予职责去安排各项子任务的优先级。这表示我能够有更多的时间和精力专注于战略规划以及其他重要的思维活动。
这种策略转变不仅增强了工作的精确性，也间接地减轻了我们在决策过程中的负担。我们能够通过智能代理的协助，把复杂的任务分解为更易于处理的子任务，从而让我们有更多的时间和精力去处理更为关键的事项。