AI Agent 与 GPT 的关系是什么？
AI Agent 是一种智能体，它可以自主地执行任务并与环境进行交互。而 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种大规模预训练的语言模型，它可以生成自然语言文本。
虽然 AI Agent 和 GPT 是不同的概念，但它们可以相互配合使用。例如，GPT 可以作为 AI Agent 的语言生成模块，为其提供自然语言文本生成能力。同时，AI Agent 可以使用 GPT 生成的文本作为输入，执行各种任务，如问答、对话、文本摘要等。
此外，GPT 还可以作为 AI Agent 的知识来源，为其提供各种领域的知识和信息。通过将 GPT 与 AI Agent 相结合，可以实现更加智能、灵活和高效的 AI 应用。
总的来说，AI Agent 和 GPT 是相互补充的概念，它们可以结合使用，为人工智能的发展提供更广阔的前景。
“大型语言模型的潜力不仅仅在于创作出流畅的文本、故事、论文和程序；它还可以被视为一个强大的通用问题解决工具。”和开头提到的计算机领域的通用比，Lilian进一步具体化了Agent的能力模型：在Lilian看来，Agent的能力被具象为三大类：1.规划2.记忆3.使用工具（工具+行为Action）你可能有印象——在之前的GPT-4，画图工具Dall-E，Bing搜索，插件，和代码解释器，都需要切换不同的会话/窗口实现的。后来GPT-4成为了GPT：All-Tools，可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具，并且做出行动——这个行动，就是OpenAI定义的“Action”，如下图：当你在让它搜索，画图的时候，GPT会先思考决定怎么使用工具，然后会出现一个小图示，告诉你他尝试使用工具来完成你的任务。现在你应该能够认清AI-Agent、GPT和Action之间的联系了：GPT（All-Tools，也是现在大家正在开发的“GPTs”），是OpenAI之于传统Agent定义交上的一份答卷——具体的描绘了在大语言模型（LLM）驱动下Agent的系统实现方式。即：使用LLM驱动，通过外部API获取信息和执行的行动（Action），也是本文后半部提到的Action的定义，如下：
解释了GPTs目前还不是真正的智能代理,但它可以通过结构化提示完成一些有用的任务。随后介绍了如何通过对话与AI交互来构建GPT模型,以及如何修改和完善结构化提示来提升GPT模型的功能。文章还提到GPTs可以连接到其他系统中,比如邮箱或购物网站,从而让AI能够完成更广泛的任务,预示着下一代更智能的AI将要来临。同时也指出连接到更多系统会带来更高的安全风险。文章重点介绍了如何利用GPTs为教育和工作创造有用的工具。比如通过GPT为写作指导创建一个交互式写作辅导工具。同时也提到如何为自己教授的课程创建定制化的GPT助教。
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