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stevenlu137V2EX 第 683401 号会员，加入于 2024-04-02 15:29:53 +08:00 |
| Autonomous AI agents 离实用有多远? 程序员 • stevenlu137 • 19 天前 • 最后回复来自 stevenlu137 | 8 |
stevenlu137 最近回复了
19 天前 回复了 stevenlu137 创建的主题 › 程序员 › Autonomous AI agents 离实用有多远? |
@matrix1010 我没用过 devin,也没说 AIlice 比他强,我的观点是二者没有可比性.一个针对开发者,推出几个月仍然需要申请才有可能用一会儿的东西,和基于 MIT 协议,基于本机 LLM 就可以运行的面向普通用户的 AI 助手怎么比呢?有的任务你强些有的任务我强些能说明什么呢?
这里是目前 AIlice 放出的一些视频
https://www.youtube.com/@stevenlu-zh6ds
有兴趣的同学可以看看.AIlice 只是在一个视频里展示了它可以直接编程应用 huggingface 上的模型,编译 cpp 项目,但不意味着它只做这些.
这里是目前 AIlice 放出的一些视频
https://www.youtube.com/@stevenlu-zh6ds
有兴趣的同学可以看看.AIlice 只是在一个视频里展示了它可以直接编程应用 huggingface 上的模型,编译 cpp 项目,但不意味着它只做这些.
19 天前 回复了 stevenlu137 创建的主题 › 程序员 › Autonomous AI agents 离实用有多远? |
@matrix1010 我不知道有多少人真的申请到过.事实上 devin 几个月钱就被一位 youtuber 扒皮视频造假( ),所以炒作随之而息,这个新闻当初还是很轰动的.我相信 devin 具有一定的软件能力,但远不到它所声称的"软件工程师"的地步.
现在的很多 agents 都能很好的写一些小程序并跑起来,困难的地方在于大软件项目的构建和修改,因为这考验 AI 的长期记忆和理解能力,而 LLM 有 context window 的限制,即便 claude 能给你 200k 的 context window,你还是没法解决推理的成本问题.AIlice 的调用树结构可以很大程度缓解这个问题,但也没有彻底解决.
AIlice 放出来的视频都是从头到尾的录屏,没放过任何一个细节,所以任何人都可以去视频里找问题.同时 AIlice 是开源的,一行 pip 就可以装上检验效果.
现在的很多 agents 都能很好的写一些小程序并跑起来,困难的地方在于大软件项目的构建和修改,因为这考验 AI 的长期记忆和理解能力,而 LLM 有 context window 的限制,即便 claude 能给你 200k 的 context window,你还是没法解决推理的成本问题.AIlice 的调用树结构可以很大程度缓解这个问题,但也没有彻底解决.
AIlice 放出来的视频都是从头到尾的录屏,没放过任何一个细节,所以任何人都可以去视频里找问题.同时 AIlice 是开源的,一行 pip 就可以装上检验效果.
19 天前 回复了 stevenlu137 创建的主题 › 程序员 › Autonomous AI agents 离实用有多远? |
@matrix1010 AIlice 是个通用 agent,不是 Devin 那种面向编程的.这意味着你可以用来做很多杂七杂八的事情,调查,读文献,数据分析,写代码,解决系统环境问题,用自然语言代替命令行等.另外它的架构更适合处理复杂问题,所以实际上,你不仅仅可以编译,比如拉下 github 后就让它给添加一个录像功能,这都是可以的.
AIlice 去年十一月就开源了,也可以在开源模型上本地跑.Devin 是比较晚近推出的闭源商业产品.
AIlice 去年十一月就开源了,也可以在开源模型上本地跑.Devin 是比较晚近推出的闭源商业产品.
19 天前 回复了 stevenlu137 创建的主题 › 程序员 › Autonomous AI agents 离实用有多远? |
@GrayXu 好问题.AIlice 大概是业界第一个采用交互式代理调用树架构来解决这个问题的 agent.简单说,agents 之间是类似函数调用树的结构,但被调者和调用者之间是对话关系而非单向调用关系.对话带来了容错能力,另外调用树结构使得下属的错误可能由上级纠正,再不行还有更上一级的 agent 去纠正.总体上,纠错能力上升到了很多复杂任务都能顺利完成的程度.
另外,AIlice 大概是第一个引入用户在任意时刻介入这种交互方式的 agent.在 agent 陷入错误方向时,用户可以随时介入把它拯救出来.
另外,AIlice 大概是第一个引入用户在任意时刻介入这种交互方式的 agent.在 agent 陷入错误方向时,用户可以随时介入把它拯救出来.
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