AI终端行业专题：从大模型到智能体，端侧算力助力AI规模化应用

（报告出品方：国信证券）

AI Agent 元年，端侧 AI 支撑规模化扩张****

**从大模型(LLM)到智能体(Agent)，智能助手的下一程 ****人工智能(AI)在用户软件使用方式上即将带来的根本性变革。**比尔·盖茨在今年 11 月提出，尽管软件已经经过了几十年的迭代，但使用方式仍然较原始，例如， 当用户需要完成特定的任务时，需要告诉设备应该使用哪个应用程序。未来，用 户不必再为不同的任务使用不同的应用程序，只需以日常语言告诉设备想要做什 么，软件将能够因其对用户生活的深入了解而作出个性化响应。任何在线的人都 将能够拥有一个 AI 智能体，由先进人工智能驱动的个人助手。 未来，AI 智能体更倾向于是一种“代理”(agents)，**与当前 AI 工具(bot)有所差 异。**Bot 仅限于单一应用程序，并且通常只在用户输入特定单词或寻求帮助时才 介入。这些工具不会记住用户历史上如何使用它们，也不会变得更好或学习用户 的任何偏好。而 AI Agent 更加智能：1)它们是主动的，能够在用户提问之前就提 出建议；2)它们能够跨应用程序完成任务；3)它会随着时间的推移而改进，因为 它们记得用户的活动，并识别其行为中的意图和模式。 **百模大战只是起点，AI Agent 完成执行落地的完整闭环。**LLM 初期，大家普遍认 为 LLM 是通向通用人工智能的路径，但大模型只能被动的响应查询，可以完成对 话、写故事、生成代码，比传统 AI 模型具有更强的理解能力和创造能力，但并不 能直接到达 AGI(通用人工智能)的理想目标。而以 AutoGPT 和 BabyAGI 等项目为 代表的 LAM 模型(Large-Action Models/Large-Agent Models)，将 LLM 作为 Agent 的中心，将复杂任务分解，在每个子步骤完成自主决策和执行，形成了具有多领 域、多模态执行力的 AI Agent。