可行动的：从大型语言模型到大型行动模型的演变

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来源：AkashTakyar

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（以下为正文）

人工智能（AI）已成为一种颠覆性技术，改变了数据解释和预测。人工智能领域正在迅速向可操作的能力发展，系统超越了数据分析，主动执行任务，标志着人工智能系统作为决策和问题解决过程中的动态代理的深刻转变。这标志着人工智能系统在决策和解决问题过程中成为积极推动者的深刻转变。

传统的GenAI擅长识别模式和处理数据，相比之下，可行动的GenAI是关于弥合洞察力和行动之间的差距，它使系统具备执行任务、做出决策和自主适应不断变化的场景的能力，从而增强复杂环境中的决策能力，这种转变在商业、医疗保健、金融和客户服务等各个领域都具有巨大的潜力。通过将人工智能的分析能力与执行能力相结合，组织可以为自动化、优化和创新解锁新的可能性，从而改善结果和效率。

大型行动模型（LAM，又称大型动作模型、大型操作模型或大型智能体模型）是这项变革性技术背后的驱动力，代表了AI发展的下一个前沿。LAMs建立在大型语言模型（LLM）的基础上，扩展了其功能以包括操作，他们可以理解信息并与现实世界互动，通过各种界面执行任务。

想象一下，一个人工智能助手不仅可以了解您的旅行计划，还可以根据您的喜好自主预订航班、预订酒店和推荐餐饮选择；或者设想一个虚拟医生来分析您的病史，提出个性化的治疗计划，并安排与专家的咨询，这些场景体现了LAMs在不同行业的变革潜力。

本文探讨了可行动AI的概念，深入探讨了其核心原则及其在改变AI系统与现实世界交互和影响现实世界的方式方面的作用。

可行动的AI：通过AI驱动的决策提升业务价值

可行动的AI架构：概述

LAMs如何将语言理解与自主行动相结合

LAMs和LLMs之间的区别

LAMs特点

LAMs机制：揭示可行动AI的潜力

支持可行动AI的LAMs功能

LAMs在各行业的潜在应用

可行动AI对企业有什么好处？

以大型行动模式赋能银行业：一个例子

LAMs：未来趋势

想象一下，在这样一个世界里，人工智能不仅仅是一个数据分析工具，而是一个积极主动的合作伙伴，进入大型行动模型（LAM），这是下一代AI，旨在弥合信息和行动之间的差距。与擅长识别模式的传统AI不同，LAMs更进一步，他们利用大量数据，包括文本、代码和真实世界的传感器信息，不仅可以了解复杂的情况，还可以将这些知识转化为具体的行动。

考虑将LAMs视为类固醇的智能助手。假设您是制造商，您的AI可能会大量处理生产线数据，识别潜在的瓶颈，并提出调整建议以优化效率。但有了LAMs，AI可以更进一步，它可以自主启动这些调整，例如通过重新布置材料或调整机器设置，同时让您随时了解情况，这种从被动洞察到实时行动的转变使LAMs成为可行动AI的基石。

LAMs不只是做出反应，他们还可采取行动，可以分析社交媒体上的客户情绪并自动定制营销活动，可以破译金融趋势并提出积极的投资策略。通过将数据转化为行动的跳板，LAMs使企业能够实现实际结果、优化流程并保持领先地位。

本节概述了可行动AI的概念框架，这是一个旨在观察、解释和与其环境交互的系统。通过数据捕获、分析和自适应响应的循环过程，该架构旨在完善AI决策并自动执行复杂任务。

所描述的架构概述了可行动AI的通用框架，该框架由处理和响应环境输入的三个主要阶段组成：

1.具有环境输入的接地级：

此阶段涉及收集用户交互，例如键盘和鼠标操作、时间对齐的屏幕截图，以及可选的音频旁白或网络访问数据的转录，这些输入构成了原始状态和动作，作为人工智能学习机制的基础数据。

2.分析阶段（“提示工程”）：

在分析阶段，记录的数据和用户反馈之间存在相互作用，从而为特定领域的提示工程

流程图（包括操作历史记录）与流程API一起使用，以构建由先前结果通知的提示。

流程挖掘也起着一定的作用，这可能意味着分析流程图以提取有用的模式、工作流或流程。

提示、操作和结果历史记录输入到“代码链”或“提示自动化”中，这可能是指从自然语言提示生成代码或命令。

匿名化步骤表示简化或转换数据的过程，这可能涉及删除或更改个人标识符以保护隐私。

总体而言，分析阶段是完善AI决策的核心，它将过去交互的历史数据与用户反馈相结合，以设计指导后续行动的精确提示，此过程利用流程图和API，它们一起将原始输入提炼为结构化提示，这些提示以行动历史及其结果为依据，经过过程挖掘步骤以确定最佳行动路径。此外，匿名化程序确保输入数据是通用的，增强了隐私和人工智能在不同环境中抽象和应用其学习的能力，此阶段对于将用户预期结果转化为AI的可执行任务至关重要。

3.执行阶段

在回放组件中，系统观察当前状态并根据GPT-4v、Claude、Gemini或CogVLM等模型生成合成动作。

这些操作可以是逻辑的（执行say_hello）等函数），也可以是文字的（发送特定命令）。

合成动作结束后，系统将结果评估为成功或失败。

总体而言，在这个阶段，系统会主动观察当前的环境状态，并使用预测模型生成既合乎逻辑又具有上下文感知的合成动作，这些操作在环境中执行，然后评估其结果以确定其成功。这种评估性反馈循环回系统，有助于其持续学习和任务绩效的演变。

该架构说明了各种数据流，包括表示流程管理的控制流（虚线）、表示预定义操作的确定性流（实线），以及建议自适应学习和优化路径的模型推理和微调（虚线）。

在更广泛的生态系统中，该框架可以与客户端、服务器和用户等可选实体进行交互，这些实体可能会影响或受AI行为的影响。

总体而言，该架构呈现了观察、决策、行动和修订的循环，这体现了可行动AI系统的自我改进性质，此设置旨在使AI能够自主执行任务，从交互中学习，并以迭代方式增强其在复杂环境中采取行动的能力。

大型行动模型（LAMs）标志着人工智能的关键进步，超越了大型语言模型（LLMs）的传统文本生成功能。与用文本回应的LLMs不同，LAMs掌握了人类语言背后的意图，破译了复杂的目标，然后将这些目标转化为现实世界的行动，例如根据您的日程安排任务过滤电子邮件。理想情况下，LAMs是实时工作的，提供动态体验，技术会根据您的请求采取行动。LAMs具有巨大的潜力，可以重塑人机交互，使我们能够更有效地实现目标。

LAMs弥合了理解人类语言和在现实世界中采取行动之间的差距。以下是他们如何实现这一非凡的壮举：

破解语言密码：LAMs在大量文本数据上接受训练，使他们能够理解人类语言的细微差别，他们不仅可以掌握单词的字面含义，还可以推断其背后的意图。想象一下，说“我被电子邮件淹没了”，LLMs可能只是提供通用的电子邮件管理技巧，但是LAMs可以解释您的挫败感，并建议创建过滤器、自动响应，甚至为电子邮件管理安排专门的时间。

从言语到行动：LAMs不会止步于理解，他们将理解的目标和意图转化为一系列可操作的步骤。继续以电子邮件为例，LAMs不仅可以建议解决方案，还可以启动操作，例如创建这些过滤器或根据您的偏好在日历中安排时间。

实时动力：理想情况下，LAMs是实时运行的，这意味着他们可以分析您的语言，了解您的目标，并立即执行相应的操作。想象一下开车时需要方向，LAMs可以访问导航应用程序，根据交通状况找到最佳路线，甚至提供转弯指示——所有这些都可以在您专注于道路时完成。

将LAMs视为智能助手，他们不仅了解您的要求，而且主动满足您的要求，这种将语言理解与自主行动相结合的独特能力具有巨大的潜力，可以改变我们生活的各个方面。

比较方面

大型动作模型（LAMs）

大型语言模型（LLMs）

功能性

执行操作以从头到尾完成任务。

理解并生成文本响应。

适应性

可以适应不断变化的环境并完成复杂的任务，而无需持续的用户干预。

通常在不主动完成任务的情况下提供说明或信息。

学习方法

从人机交互中学习并模仿操作，例如滚动、单击和通过界面键入。

使用大量数据进行训练，以理解人类语言和上下文。

自动化能力

自动执行重复性任务，减少用户干预的需要。

提供信息或说明，但不主动完成任务。

示例任务

预订航班：LAMs可以通过一个命令完成整个过程，导航界面和填写表格。

预订航班：LLMs可能会提供说明和链接，但不会完成该过程。

互补作用

与LLMs很好地协同工作，以理解查询并将任务划分为步骤。可以将LLMs用于某些任务，例如联系客户服务。

LAMs可以使用它来理解查询并提供信息或说明。

实时交互

能够与界面实时交互，模拟人类动作，实现无缝任务完成。

缺乏直接与接互或实时执行操作的能力。

用户参与度

通过主动完成任务来增强用户参与度，从而带来更流畅、更高效的用户体验。

主要提供静态响应，要求用户根据提供的信息采取进一步的操作。

任务复杂性

非常适合处理涉及多个步骤和交互的复杂任务，从而简化用户的流程。

更适合为简单的查询提供信息或响应，处理复杂任务的能力有限。

以下是大型行动模型（LAMs）的一些主要功能：

专为行动而设计：大型行动模型（LAMs）使用各种数据集进行训练，这些数据集不仅包括文本和代码，还包括交互记录、人与机器人之间的对话以及来自现实世界中传感器的数据，这种培训使他们能够理解行动后果和物理环境的动态。

推理和决策：LAMs超越了单纯的预测和统计分析。他们有能力考虑各种行动路径，评估可能的结果，并根据他们对情况和目标的理解做出明智的选择。

迭代学习：与传统的AI模型不同，传统的AI模型在现实世界的反馈有限的情况下孤立运行，而LAMs的结构是从他们的行为中学习并根据结果调整他们的行为，这种迭代学习过程使他们能够不断提高自己的表现和效率。

神经符号方法：LAMs将基于大量数据训练的强大神经网络。

通过演示学习：大型行动模型采用通过演示学习的方法，观察人与界面的交互并准确复制这些动作，这种方法保证了行动过程的透明和可观察，使受过技术培训的个人能够理解和分析LAMs的运作机制。

网络导航任务的竞争力：LAMs已经证明了它们在网络导航任务中的实力，超越了纯粹的神经方法。通过整合神经符号方法，LAMs显著提高了准确性和延迟，使其能够熟练浏览现实世界的网站。

责任与可靠性：LAMs在更广泛的生态系统中运行，以实现负责任的部署。新平台可以有效地管理LAMs驱动的例程，确保准确性并促进与应用程序的道德和以人为本的交互。

这些功能突出了LAMs在各个领域的能力和潜在影响，展示了它们在推进人工智能技术方面的多功能性和重要性。

LAMs代表了人工智能领域的重大进步。基于大型语言模型（LLM）的功能，LAMs不仅可以理解语言，还可以根据这种理解执行操作，这些模型在广泛的数据集上进行训练，包括交互日志、人机对话和真实世界的传感器数据，使他们能够理解其行为的后果和物理世界的动态。

神经符号方法

LAMs采用神经符号编程，融合了神经网络和符号AI技术，这种方法使他们能够理解和表示行为与人类意图之间的复杂关系。通过对不同的行动方案进行推理并评估潜在结果，LAMs可以根据他们对背景和目标的理解做出明智的决定。

增强与程序化和个性化记忆的交互

将程序记忆整合到LAMs中，使它们能够记住并执行一系列动作以完成任务，这确保了他们运营的一致性和效率。例如，LAMs可用于自动化制造过程，它需要记住组装产品并准确执行的特定步骤。

另一方面，个性化记忆允许LAMs记住与操作相关的特定用户偏好或要求，这使他们能够针对单个用户定制他们的行为，从而增强用户体验。例如，智能家居系统中的LAMs可以记住用户的首选温度设置，并相应地调整恒温器。

从意图到行动：LAMs的决策引擎

了解用户意图和导航UI只是LAMs复杂决策过程的第一步。让我们更深入地研究LAMs如何将目标转化为具体行动，即使面对意外情况也是如此。

目标推断

LAMs充当侦探，从您的请求和上下文中拼凑线索以推断您的实际目标，他们确定隐含的目标并考虑背景，例如过去的旅行行为或日历上即将发生的事件，以完善他们对目标的理解。

行动规划

一旦LAMs推断出您的目标，它就会计划必要的行动，它将任务分解为更小的子任务，根据紧迫性或用户偏好确定任务的优先级，并利用基于过去经验或用户行为的启发式方法来优化流程。

推理和适应性

LAMs能够处理意外情况，例如网站上的错误消息或航班可用性的突然变化，他们有机制来排除错误、重新评估情况并相应地调整他们的计划。在某些情况下，他们可能会寻求用户的意见以进行澄清或做出最终决定。

大型行动模型是人工智能的一项重要发展，它扩展了语言模型的功能，以包含面向动作的任务。程序化和个性化内存的添加进一步增强了它们的功能，使它们更加智能、适应性和用户友好性，这有望提高各个领域的效率和生产力，为人机交互提供更具交互性和动态性的方法。目标推理、行动计划和推理与适应性的集成使LAMs能够驾驭现实世界的复杂性，并将用户意图转化为具体行动，这种人力与LAMs的合作将是释放LAMs的真正潜力和塑造技术使我们能够取得比以往更多成就的未来的关键。

大型行动模型通过集成各种AI技术来理解和执行任务，以反映人类与数字环境的交互方式。

LAMs的核心是神经网络和逻辑推理的结合，这使它们能够准确地绘制出行动并从观察中学习，这种学习过程通常被称为“通过演示进行模仿”，其中模型观察人类如何与界面交互并模仿这些动作。通过这样做，LAMs可以适应变化并有效地处理各种任务。

LAMs通过与外部系统集成与现实世界进行交互，弥合了数字命令和物理操作之间的差距，这使得他们能够根据实时数据和明智的决策来管理诸如操作机器或调整智能家居设置等任务。

他们拥有与人互动、适应不断变化的环境，甚至与其他LAMs合作的智慧，展示了他们的动态天性。

他们可以理解复杂的人类目标并迅速做出反应，确保实时交互和任务执行。

LAMs擅长通过与各种软件应用程序连接来自动化复杂的工作流程，例如客户服务操作，这导致了系统之间的无缝数据传输和通信，提高了运营效率。

他们通过分析广泛的数据集并做出快速、精确的决策来展示先进的决策能力，这在金融服务等行业尤其有价值，在这些领域，LAMs可以自主分析市场趋势并执行交易。

LAMs的一个关键特征是它们的持续学习和适应。通过迭代改进，LAMs可以提高他们的决策能力并适应新的挑战，确保他们随着时间的推移保持有效。

为了说明这一点，请考虑Rabbit的R1设备，它由LAMs技术提供支持，该设备可以使用自然语言命令执行预订航班、填写表格和浏览网页等任务，展示LAMs在实际场景中的实际应用。RabbitR1和类似平台利用LAMs为用户提供无缝和直观的体验，无需人工干预即可快速准确地完成任务。

总体而言，LAMs代表了人工智能的重大进步，弥合了理解和行动之间的差距。通过利用LAMs的功能，我们可以开启一个高效、直观的人机交互新时代，即可操作的AI。

LAMs在各行各业都具有巨大的潜力，每个行业都受益于其理解人类意图和自主执行任务的能力。以下是如何在各个领域使用LAMs的详细说明：

医疗保健：LAMs可根据对医疗数据的分析采取行动，从而为医疗保健的变革带来巨大希望。增强诊断能力：大型行动模型(LAM)有可能显著增强医疗诊断能力。通过分析X光和核磁共振成像等医学影像，LAMs可以识别和标记可疑病变或异常，帮助放射科医生进行评估。此外，LAMs还能分析病人数据，包括血液化验和生命体征，以识别可能预示潜在疾病的模式，这种分析可以帮助医护人员确定病例的优先次序，加快诊断过程。此外，LAMs还能生成初步报告，突出令人担忧的领域，促使专家进行进一步调查，从而更及时、准确地做出诊断。个性化治疗规划：在医疗保健领域，个性化治疗计划对于改善患者的治疗效果至关重要，而LAMs在这一过程中可以发挥重要作用。通过整合电子病历（EMR）中的患者数据和庞大的医学知识库，LAMs可以分析综合数据集，根据患者的具体病情、病史和基因构成提出治疗方案，这种个性化的方法可以帮助医疗保健专业人员就治疗策略做出更明智的决定，从而为患者带来更好的治疗效果。此外，LAMs还能识别潜在的药物相互作用，并建议替代药物，帮助最大限度地降低不良反应风险，提高整体治疗效果。实时监测和治疗调整：实时监测和治疗调整在医疗保健中至关重要，尤其是对于慢性病患者或手术后恢复期患者。LAMs可以通过可穿戴设备或连接的医疗设备持续监测患者的生命体征，如心率和血压。通过分析生命体征的变化趋势，LAMs可以提醒医护人员注意任何可能预示并发症的重大变化。此外，根据预先设定的协议和实时数据，LAMs可以在预先设定的范围内建议调整药物剂量，从而优化治疗效果，改善患者预后。改善患者护理协调：患者护理协调对于确保患者在正确的时间接受正确的护理至关重要。LAMs可以自动执行与护理协调相关的任务，例如根据治疗计划安排后续预约。通过短信或医疗保健应用程序向患者发送个性化的用药提醒，LAMs可以提高患者的用药依从性和整体疗效。此外，LAMs还能根据患者的具体需求和康复计划生成出院后指导，帮助患者从医院顺利过渡到家庭护理。远程医疗支持：远程医疗越来越受欢迎，而LAMs可以增强患者和医护人员的远程医疗体验。LAMs可以集成到远程医疗平台中，与患者进行初步咨询，通过聊天机器人或语音界面收集基本病史和症状。根据收集到的数据，LAMs可以建议是否有必要与医疗保健专业人员进行虚拟会诊，从而帮助高效地分流病人。在虚拟会诊过程中，LAMs可协助医疗保健专业人员实时访问患者病历并突出显示相关医疗信息，从而做出更明智的决策。通过执行这些行动，LAMs可以加强医疗服务的提供，改善患者的治疗效果，并提高运营效率。

金融：凭借其先进的分析能力，大型行动模型（LAM）可以重塑金融行业，为投资洞察、欺诈检测和个性化财务指导提供独特的解决方案。

可操作的投资见解：LAMs有潜力分析庞大的金融数据集和市场趋势。通过识别模式和相关性，它们可以生成报告，突出被低估的资产、潜在的市场变化和新出现的投资机会。这样，投资者就能更清楚地了解潜在的风险和回报，从而做出明智的投资决策。

加强欺诈检测和预防：LAMs擅长模式识别。可以训练它们分析金融交易，识别可能预示欺诈活动的异常情况。根据这种分析，LAMs可以触发实时警报，通知机构可疑交易。它们还可以通过标记与可疑活动相关的历史交易来协助调查人员，帮助识别潜在的网络并防止未来的损失。

带防护栏的算法交易：虽然通过LAMs进行完全自主的交易可能是未来的事情，但它们可以成为算法交易策略中的强大工具。LAMs可以实时分析市场数据，并根据预定义的交易参数识别机会。然后，它们可以在这些参数范围内执行交易，利用市场动向而不带情绪偏见。不过，人工监督仍然至关重要，它可以确保这些行动不超出设定的风险容忍度。

个性化金融指导：LAMs可以成为加强金融客户服务的宝贵资产。它们可以集成到聊天机器人或虚拟助理中，使其能够自动回复有关账户、产品或基本金融知识主题的常见问题。此外，LAMs还可以分析客户数据和财务状况，推荐符合客户需求和目标的个性化金融产品或服务。不过，复杂的金融建议目前需要人类的专业知识，而LAMs可以作为垫脚石，促使用户向金融专业人士咨询，以获得深入的指导。

制造业：大型行动模型（LAM）有望对制造业格局产生重大影响。通过利用其分析能力和采取行动的能力，LAMs可以开创一个提高效率、改进质量控制和预测性维护的时代。以下是LAMs如何改变制造业的各个方面：

实时缺陷检测：经过培训的LAMs可以分析来自生产线上嵌入的摄像头的可视数据流，从而实时主动地标记缺陷，然后可以触发对生产线操作员的警报，或启动对机器的自动调整（如果可行），以防止缺陷继续存在。这样就可以立即采取纠正措施，降低缺陷产品进入生产周期的风险。

数据驱动的生产管理：LAMs可以从生产运营的各种来源获取大量数据。基于这种综合分析，LAMs可以对库存管理系统提出调整建议，自动生成优化的生产计划以满足需求波动，并启动物流路线调整以加快交付时间，这种以数据为导向的方法可以显著节约成本，提高整体效率。

预测性维护：LAMs可以分析机器传感器数据，识别可能预示潜在设备故障的细微性能变化。根据分析结果，它们可以生成预测性维护警报，甚至在可能的情况下启动自动维护程序（如更换润滑油或过滤器），这种积极主动的方法可以最大限度地减少停机时间，确保不间断生产，并延长宝贵设备的使用寿命。

生产规划：LAMs可以与销售和预测工具集成。通过分析需求预测和资源可用性，LAMs可以更有效地协助规划和安排生产运行，然后可以自动生成具有正确数量和规格的生产订单，以满足客户需求，而不会造成库存过剩或资源紧张。

自主安全干预：经过培训的LAMs可以分析来自安全摄像头的视觉数据和来自环境监测系统的传感器读数，从而触发实时警报，通知工作人员潜在的安全隐患，如人行道堵塞或异常温度波动。LAMs还可以启动自动安全协议，例如在紧急情况下锁定特定区域或关闭机器，这种积极主动的方法有助于防止事故发生，并为工厂员工创造更安全的工作环境。

后勤：大型行动模型（LAM）旨在通过优化交付路线、简化仓库运营和增强客户服务来改变物流。

通过实时洞察优化路线：行车记录仪可以分析大量的交通数据、天气预报和送货时间表。通过识别模式和趋势，它们可以推荐更有效的送货路线，并可能建议改道以避免交通堵塞或不利的天气条件。不过，在危急情况下的实时决策仍可能需要人工干预。

预测仓储，简化操作：可以训练LAMs分析历史销售数据、季节性趋势和市场预测。根据这些分析，它们可以生成仓库空间和库存需求预测。然后，他们可以建议对仓储布局进行调整，以优化空间利用率，并提出库存重新排序的建议，以确保库存水平满足预期需求。

带防护栏的自动调度：LAMs可以成为简化物流调度的重要工具。通过分析货运量、交货地点和司机的可用性，LAMs可以实现取货和交货的部分自动化调度，提出最佳调度建议，最大限度地减少延误，确保高效的资源分配。

预测性维护，最大限度地减少停机时间：行车记录仪可以分析来自运输车辆内嵌传感器的数据。通过识别传感器读数的模式，行车记录仪可以预测潜在的维护需求，提示工作人员安排预防性维护，以最大限度地减少停机时间，确保运输车队的平稳运行。

通过辅助响应增强客户服务：LAMs可以与客户服务平台集成，为客户提供实时跟踪更新，还可以对LAMs进行培训，使其能够自动回复有关交付时间表或装运状态的常见问题，从而将客户服务代表解放出来，处理更复杂的询问。不过，复杂的客户互动仍然需要人类的专业知识。

大型行动模型提供了一种多功能且强大的解决方案，可提高各种行业和应用的生产力、效率和个性化体验，他们理解人类意图并自主执行任务的能力有可能改变各个行业并推动数字时代的创新。

可行动AI为各行各业的企业提供了一系列好处。以下是一些主要优势：

提高效率和生产力：

自动执行重复性任务：可行动AI可以处理重复性任务，例如数据输入、报告生成和客户服务查询，从而让人类员工腾出时间从事更具战略性的工作。

优化流程：可行动AI可以通过分析数据来主动识别工作流程中的瓶颈和低效率，然后，它采取有针对性的行动来优化流程，使企业能够提高生产力并实现更顺畅的运营。

增强决策能力：可行动AI可以主动分析大量数据，以识别模式和趋势。它不仅以清晰且可操作的方式呈现这些数据驱动的见解，而且还采取必要的行动，使组织能够提高生产力并节省时间。

改善客户体验：

个性化互动：可行动AI可以实时分析偏好和过去的交互，以推荐产品、建议优惠并提供有针对性的支持。

预测性维护：它可以预测潜在的设备故障或客户问题，实现主动维护和支持，减少停机时间并提高客户满意度。有了这些预测，LAMs可以触发自动化操作，例如提醒维护团队或订购更换零件。

24/7可用性：由可操作的人工智能提供支持的聊天机器人可以全天候提供客户支持。

降低成本和风险：

最小化错误：使用可行动AI自动执行任务可减少人为错误，从而减少流程中的错误并提高数据准确性。

优化资源分配：可行动AI通过确定节省成本的领域和优化资源利用率，帮助更有效地分配资源。

欺诈检测和预防：可行动AI可以实时检查数据，以检测可能表明欺诈活动的异常模式，然后触发警报并实施预防措施，帮助企业保护财务并增强安全性。

创新和竞争优势：

加快产品开发速度：可行动AI可以精确识别市场趋势，优化运营流程，并迅速解决任何低效率问题。通过主动识别问题并实施纠正措施，它使企业能够加快其产品开发

提高产品质量：可行动AI可以通过实时分析生产数据，在提高产品质量方面发挥关键作用，它可以快速识别缺陷和不一致之处，从而立即采取纠正措施。这种积极主动的方法确保产品符合最高质量标准，它可以监控生产规格并在发生偏差时标记偏差，从而进行快速干预。当检测到缺陷时，人工智能可以在生产线上触发自动调整，以纠正问题并防止进一步的缺陷。对于复杂的质量问题，人工智能会提醒质量控制人员进行详细检查和潜在的过程调整。此外，人工智能通过检查历史和实时数据、识别重复出现的模式以及查明质量问题的根本原因来进行根本原因分析，从而促进预防措施。人工智能还可以生成全面的质量控制报告，总结生产质量，突出趋势，并提出改进建议。通过这些行动，可行动AI不仅可以发现问题，还可以为保持一致和卓越的产品质量做出积极贡献。

总体而言，可行动AI使企业能够做出更明智的决策、优化工作流程并提高效率，这意味着节省成本、竞争优势和更积极的客户体验。

概述：大型行动模式正在通过实现高效和以客户为导向的服务来改变银行业。想象一下，问一个银行应用程序，“我需要释放一些现金流”，LAMs会分析您的消费习惯，建议您可以削减的领域，甚至发起向储蓄账户的转账——所有这些都在一次对话中完成，这对双方都有利——当客户体验到增强的便利性、个性化的财务洞察力和主动帮助时，银行可以提高客户满意度，通过自动化提高效率，以及数据驱动的决策，从而更好地开发产品。LAMs正在创造一个智能和个性化财务管理的未来。现在让我们通过一个例子来了解LAMs在银行业中的潜力：

实施：

在银行业，大型行动模型被用作消费者/企业和银行的代理人。LAMs与银行系统交互以管理账户、处理交易和规划财务。银行还利用LAMs完成抵押贷款再融资、贷款处理和现金流优化等任务，从而提高运营效率。为了安全起见，银行会创建具有特定LAMs访问控制的配套账户。

银行提供工作流的LAM视图，无需图形用户界面即可实现高效交互。银行工作流的LAM视图是指专为大型行动模型（LAM）与银行系统交互而设计的专用界面。与面向人类用户的传统图形用户界面不同，LAMs视图以基于代码的格式呈现信息和数据请求，这种格式对于LAMs代理来说处理效率更高，允许他们执行账户管理、交易处理和其他银行功能等任务，而无需面向视觉的界面。

LAMs简化了银行流程，提高了银行家的工作效率，从而实现了更灵活的银行架构，并加快了应用程序和产品的开发和部署。

结论：大型行动模式在银行业的实施正在引领一个高效、以客户为中心和安全的银行服务的新时代。通过自动化任务和简化流程，LAMs正在改变银行的运营方式以及与客户互动的方式。

LAMs的未来发展轨迹有望既具有变革性又具有活力，对各行各业产生深远影响。展望未来，LAMs的不断发展预计将催化业务运营和日常生活的重大变化。

行业转型：LAMs有可能改变医疗保健、金融和汽车等行业的运营和服务。例如，在医疗保健领域，他们有可能利用自己在分析大量数据集方面的熟练能力来促进更个性化和高效的患者护理，以增强诊断和治疗计划。同样，LAMs可以在金融领域引入更复杂的风险评估模型和欺诈检测系统，从而提高安全性和效率。此外，汽车行业可能会见证自动驾驶汽车技术的加速发展，确保自动驾驶汽车更安全、更可靠。

加强人机协作：预计LAMs将与人类更紧密地合作，增强人类的能力，而不是取代人类的能力，这种合作可以带来更具创造性和效率的工作流程，其中LAMs的分析能力与人类的创造力和解决问题的能力相辅相成，从而促进了应对复杂挑战的创新解决方案。

更好的推理和决策：LAMs可能会超越基本操作，并包含更复杂的推理能力。想象一下，LAMs不仅可以理解您的“预订航班”请求，还可以考虑预算、旅行偏好和实时天气状况等因素，可行动的：从大型语言模型到大型行动模型的演变以找到最佳选择。随着LAMs承担更多责任，道德考虑和决策框架将至关重要。

加强对可解释性和透明度的关注：随着LAMs变得越来越复杂，确保其决策过程透明且易于理解至关重要。这将建立信任，并允许用户了解LAMs行动背后的原因。

更深入的个性化和情境感知：LAMs可以更善于了解个人的需求和偏好。想象一下，LAMs会根据您的消费习惯、风险承受能力和长期目标量身定制财务建议。情境感知将是关键。LAMs可能会推荐不同的餐厅，具体取决于您是在寻找休闲午餐还是浪漫晚餐。

更广泛的影响：除了特定行业的影响外，LAMs还有可能对整个社会产生重大影响。通过分析大规模数据，提出可操作的解决方案，并采取支持行动，他们可以在解决气候变化和资源管理等紧迫的全球问题方面发挥作用。此外，LAMs可能在日常生活中变得不可或缺，协助完成从家庭自动化到个人财务管理的各种任务，使技术更易于访问和用户友好。

最后

人工智能代理是人工智能的新兴强国，正在通过关键发展领域取得进展，这些领域有望重新定义人类与技术之间的界面，他们发展的核心是增强他们的规划能力，目前这些能力是通过循环执行决策来推动的。认识到语言模型在规划中的局限性，开发人员正在采用外部策略来提高可靠性，这是朝着将这种复杂性直接嵌入到模型API的未来迈出的一步，AI代理的用户体验也处于动态转变之中。一个值得注意的进步是能够倒带和修改代理的决策或状态，这一功能提高了可靠性和用户控制，为人类方向和机器自主性之间的和谐平衡铺平了道路。

人工智能代理细致入微的操作的核心是两种形式的记忆：程序化和个性化。程序记忆确保座席可以复制成功的操作，而个性化记忆使他们能够保留和利用用户特定的详细信息，从而打造更加个性化和有影响力的交互，这些增强功能是大型行动模型（LAMs）更广泛结构的一部分，而大型行动模型（LAMs）是此次AI转型的核心。LAMs凭借其丰富的算法和学习技术，使各行各业能够简化其流程并加强决策。

大型行动模型（LAMs）正在广泛的行业中证明其价值。它们的多功能性和精确性在金融和服务领域从微妙的医疗保健情况到以客户为中心的互动等方方面面都发挥了重要作用，LAMs甚至在我们舒适的家中（通过自动化）和快节奏的制造设施环境中掀起了波澜。这凸显了LAM在适应和超越不同环境方面的巨大潜力。

随着这些模式的不断成熟，潜在的应用似乎是无限的，有望深刻地改变我们的数字体验。LAMs不仅擅长以前所未有的效率执行任务，而且还弥合了人类意图和计算执行之间的差距，促进了人机协作无缝直观的未来。LAMs在各个领域的日益融合预示着一个新时代的到来，其特点是生产力、创新和重新构想解决问题的方法激增，为人工智能的复杂性错综复杂地融入日常生活的时代奠定了基础。