知名風險投資機構Bessemer Venture Partners（BVP）發布了一份關于Agent的洞察，報告中給Agent從L0到L6進行了一個劃分。

今天給大家分享一下這份報告！

首先，Bessemer對AI Agent的定義是：

能夠執行鏈式思維推理，以準確地對序列化工作流采取行動的基礎模型的軟件應用程序。

同時，在他們眼里，一個Agent必須具備以下幾個能力：

• state 必須有個“實體”，無論是大模型還是軟件應用，并且能感知和理解環境。
• Intelligence  得會“思考”，能進行鏈式思維推理，比如規劃、反思、學習、自我審查、記憶等。
• Execute actions  能“動手干活”，比如部署AI生成的代碼，或者起草并發送郵件。
• Complex tasks 能搞定那些需要一步步來、動態變化或者形成序列的復雜工作流程。
• Reliability and Entitlements  干活得靠譜，并且清楚自己代表誰、有啥權限。

Agent的7個等級

Bessemer借鑒了自動駕駛行業的分級方法，提出了從L0到L6的清晰劃分。

下面我們就一層層來看：

L0：無智能 (No agency)

簡單說，就是完全依賴人工操作的AI系統，比如你手動去Prompt一個LLM，或者用一些基于規則的自動化工具。這些在Bessemer看來，還算不上Agent。

L1：思維鏈推理 (Chain-of-thought reasoning)

到了這一層，Agent開始展現出“智能”了。它能進行鏈式思考，理解上下文并進行自我評估，就像我們人類交作業前會自己檢查一遍一樣。這為后續的可靠性打下了基礎，也方便我們追蹤它的“思考過程”。

L2：AI副駕駛（Conditional agency as co-pilot）

L2的Agent不僅能提供信息，還能準確理解信息并感知環境，然后“提議”一些行動。但是，最終還是得有人類“主駕駛”來拍板，批準它的提議或者授權它去執行。

• 舉個栗子： 編程助手（Co-pilot）可以在IDE里給出代碼補全建議，但最終部署代碼，或者允許AI直接修改代碼庫，還是得程序員自己操作或人類經理批準。

L3：任務執行小能手（High autonomy to act on tasks）

這一層的AI Agent擁有了操作系統的權限和資格，可以高度自主地完成任務，并且能保證很強的可靠性。

• 舉個栗子： 代碼Agent能夠自己生成代碼，并且直接、正確地修改代碼庫，無需人審查。

L4：AI打工人上線（Perform job）

完全自主的AI員工出現了！它們能夠理解環境，設定并完成目標，處理復雜的、序列化的工作流程，甚至能搞定以前從未見過的新任務。

• 舉個栗子： AI Agent完全可以像一個初級軟件工程師一樣獨立工作。

L5：AI夢之隊（Teams of agents）

單個AI Agent牛還不夠，L5要求它們能組成團隊！Agent之間可以成功地互動、協作、共享信息，共同完成一個大目標。

• 舉個栗子： 一群AI Agent像一個軟件工程師突擊隊一樣，協同作戰完成項目。

L6：AI當領導（Manage teams of agents）

最高境界來了！這里的Agent不僅能協同工作，還能招募、評估其他AI，指導它們，給它們反饋，甚至在必要時替換掉不給力的AI下屬。

• 舉個栗子： AI工程經理或AI產品經理，負責協調和評估其他AI的工作，以確保某個功能順利上線。

未來，AI有望改進甚至自動化人類所做的每一項信息工作，包括投資人的工作。這不僅會帶來生產力的巨大提升，甚至可能導致勞動力向“AI Agent為主”的重大轉變。

如果你對人工智能即將帶來的可能性還存有疑慮，Bessemer提醒，這或許只是我們一廂情愿的“錯覺”（intelusional - intelligent + delusional，指對AI能力和風險的誤判）。

本文轉載自?????探索AGI?????，作者：獼猴桃