原题：大模型自主智能体爆火，OpenAI也在暗中观察、发力，这是内部人的分析博客
“
立志实现 AGI 的 OpenAI，是不是已经在暗中做起了大模型智能体?
”
最近几个月，随着大语言模型的持续火爆，利用其构建 AI 智能体的研究陆续进入人们的视线。AI 智能体这个概念也流行开来，不断突破人们的想象力。
先是斯坦福大学、谷歌的研究者，他们成功构建了一个「虚拟小镇」，小镇上的居民不再是人，而是 25 个 AI 智能体。它们的行为比人类角色的扮演更加真实，甚至举办了一场情人节派对。
随后商汤、清华等机构提出了能够自主学习解决任务的通才 AI 智能体 Ghost in the Minecraft (GITM)，在《我的世界》中比以往所有智能体都有更优秀的表现。
同一时间，英伟达开源的 VOYAGER，也给 AI 圈带来了「小小的」的震撼。作为一个大模型驱动、可以终身学习的游戏智能体，VOYAGER 在《我的世界》中玩出了高水平。这些 AI 智能体的先后涌现，甚至让人认为是未来通用人工智能(AGI)的雏形。
很多 AI 领域的大佬和科技巨头对 AI 智能体的发展产生了极大兴趣并寄予了厚望。特斯拉前 AI 总监、今年年初回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 在一次开发者活动上透漏，每当有新的 AI 智能体论文出现时，OpenAI 内部就会非常感兴趣，并认真地进行讨论。
图源：
https://twitter.com/GPTDAOCN/status/1673781206121578498
那么不禁要问，AI 智能体到底有哪些组成部分呢?它的神奇之处又具体表现在哪些方面呢?
近日，OpenAI 安全系统(Safety Systems)负责人 Lilian Weng 写了一篇关于 AI 智能体的博客。她认为 AI 智能体的核心驱动力是大语言模型，规划(Planning)、 记忆(Memory)和工具使用(Tool Use)是实现它的三个关键组件。
先前机器之心文章《GPT-4 背后的开发者：七大团队，三十余位华人》也曾介绍过 Lilian Weng，她 2018 年加入 OpenAI，在 GPT-4 项目中主要参与预训练、强化学习 & 对齐、模型安全等方面的工作。
Lilian Weng 对每个组件展开详细剖析，并提供了一些案例研究，比如科学发现智能体、生成式智能体模拟和概念验证示例。对于 AI 智能体未来将面临哪些挑战，她也给出了自己的观点。
机器之心对博客的核心内容进行了编译整理。