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3月6日，Monica.im发布全球首个通用AlAgent产品ManusAl，可全自动执行深度研究、复杂数据分析、合同审查、简历筛选等多类型人物，涵盖研究、生活、数据分析、教育、生产效率等多个场景。

OpenAI准备发布一款能够独立执行任务的AI智能体（AI agent），项目代号为 “操作员”（Operator）。OpenAI计划在明年1月份将其作为研究预览版和开发者工具，首次向公众亮相。OpenAI的AI智能体开发预示着AI系统将向主动接触操作界面，而不仅仅是处理文本和图像的方向转变。

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与大模型的区别

AI agent（人工智能代理）和大模型（Large Language Models，LLMs）是人工智能领域的两个重要概念，它们之间有一些区别：

1. 目的和应用场景：

• AI agent：通常指的是一个集成了人工智能技术的软件程序，它能够执行特定的任务或一系列任务。AI agent可以是基于大模型的，也可以是基于其他类型的人工智能技术，如规则引擎、机器学习模型等。AI agent的目的是为了完成特定的目标，比如自动化客户服务、个人助理、智能家居控制等。

• 大模型：通常指的是参数数量庞大、能够处理复杂任务的机器学习模型，尤其是指自然语言处理（NLP）领域的大型语言模型。这些模型通过大量的数据进行训练，能够理解和生成自然语言，执行如文本摘要、问答、文本生成等任务。

2. 技术实现：

• AI agent：可能使用大模型作为其智能的一部分，也可能使用其他技术。AI agent的设计通常是为了解决特定的问题或任务，它可能包含多个不同类型的模型和算法。

• 大模型：通常是通过深度学习技术实现的，特别是变换器（Transformer）架构，这种架构在处理序列数据时非常有效，尤其是在自然语言处理任务中。

3. 交互方式：

• AI agent：可以与用户或其他系统进行交互，以执行任务或提供服务。它可以根据用户的输入和上下文来做出决策。

• 大模型：通常是通过文本输入和输出来与用户交互，但也可以集成到其他类型的系统中，以提供更复杂的交互方式。

4. 自主性和学习能力：

• AI agent：可能具有不同程度的自主性，一些AI agent能够根据经验学习和适应，而另一些则可能是基于预设的规则。

• 大模型：通常不具备自主性，它们通过大量数据的训练来理解和生成语言，但不会从每次交互中“学习”或“适应”。

总的来说，大模型是实现AI agent智能功能的一种技术，而AI agent是一个更广泛的概念，可以包含大模型在内的多种技术来实现其功能。