원본 | 오데일리 플래닛 데일리( @OdailyChina )
작가│아즈마 ( @azuma_eth )
AI 에이전트 부문은 오늘날 DeepSeek 개념의 일부 밈을 제외하고 VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC 및 기타 크고 작은 토큰과 같은 주요 프레임워크/런치패드/에이전트 토큰이 모두 두 자릿수를 기록하면서 계속해서 수정이 가속화되고 있습니다. 거절합니다.
Odaily Note: Deepseek이 ChatGPT를 제치고 AppStore 1위를 차지했습니다. 관련 AI 컨셉 코인은 무엇입니까?를 참조하십시오. 》.
하락은 시장의 전반적인 약화와 관련이 있지만 시장 토론을 살펴보면 일부 투자자는 이번 AI 에이전트의 집단적 하락을 DeepSeek의 인기에 기인하며 DeepSeek가 보다 경제적인 차세대 LLM이라고 믿습니다. , 현재 암호화폐 산업에 영향을 미칠 것입니다. AI 환경은 충격을 일으키고 심지어 개편까지 일으켰습니다.
나는 개인적으로 이 견해를 지지하지 않는다.
위 의심의 핵심은 실제로 LLM의 반복적인 개발이 기존 Agent를 전복시킬 것인가?입니다. DeepSeek의 현재 추론 품질이 ChatGPT 및 Claude의 주장 보다 나은지 여부를 제쳐두고 DeepSeek이 경제적 지속 가능성의 관점에서 더 유망한 반복 잠재력을 가지고 있다고 가정하면 반복 후 DeepSeek가 새로운 에이전트 배치를 생성하게 됩니까? 이들 기존 요원들을 어제의 꽃으로 만들 것인가?
이 질문에 대답하려면 먼저 LLM과 Agent의 관계를 이해해야 합니다. 우리는 DeepSeek 자체와 또 다른 국내 조명 Kimi를 사용하여 이 질문에 답하려고 했습니다(솔직히 이 질문에서만 Kimi의 품질이 더 나은 것 같습니다).
딥시크:
AI Agent(인공지능 에이전트)와 AI LMM(대형 언어 모델)의 관계는 특히 자연어 이해 및 생성 작업을 처리할 때 LMM이 Agent의 핵심 구성 요소 중 하나로 사용될 수 있다는 것입니다. AI Agent는 자율적으로 작업을 수행하고 환경과 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템이며, LMM은 Agent에 강력한 언어 처리 기능을 제공하여 인간 언어를 더 잘 이해하고 생성하여 대화, 추천, 분석 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 다른 시나리오도 역할을 합니다. 간단히 말해서, LMM은 AI Agent가 지능적인 언어 상호 작용을 실현하는 데 중요한 기술 지원입니다.
키미:
에이전트 에이전트는 일반적으로 LLM을 사용하여 자연어를 이해하고 생성합니다. LLM은 에이전트가 자연어로 사용자와 상호 작용하고, 사용자의 요구 사항을 이해하고, 해당 응답을 생성할 수 있도록 하는 강력한 언어 처리 기능을 제공합니다 .
에이전트는 또한 LLM의 언어 처리 기능에 의존할 뿐만 아니라 의사 결정, 문제 해결, 외부 환경과의 상호 작용, 작업 실행과 같은 기능의 여러 측면을 결합합니다. LLM은 에이전트에게 언어를 이해하고 생성할 수 있는 기반을 제공하고 에이전트는 이를 기반으로 작업 계획 및 실행을 수행합니다.
에이전트를 다른 도구 및 API와 결합하여 기능을 확장할 수도 있습니다. 예를 들어 에이전트는 검색 엔진, 데이터베이스 쿼리 도구, 파일 읽기 및 쓰기 도구 등을 호출하여 보다 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. LLM은 이 프로세스에서 언어 이해 및 생성 기능을 제공하여 AI 에이전트가 이러한 도구와 더 효과적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.
요약하면 Agent의 작동에는 LLM의 지원이 필요하지만 표현 및 상호 작용의 품질이 전적으로 LLM에 좌우되는 것은 아닙니다. 실제로 다양한 에이전트 간의 명백한 차이점을 결정하는 것은 LLM 이외의 다른 기능입니다.
예를 들어 aixbt가 출력 측면에서 동일한 유형의 다른 에이전트를 분쇄할 수 있는 이유는 본질적으로 신속한 단어 설계, 후처리 메커니즘, 컨텍스트 관리, 미세 조정 전략, 무작위성 제어, 외부 도구 때문입니다. 통합 및 사용자 피드백 메커니즘 및 기타 측면에서 더 나은 작업을 수행했기 때문에 업계에 더 관련성이 높은 표현을 생성할 수 있습니다. 이를 선점자 이점이라고 부르든 해자라고 부르든 이것이 현재의 장점입니다. aixbt의
이 관계의 논리를 이해한 후, 이제 이전 기사 LLM의 반복 개발이 기존 Agent를 전복시킬 것인가?의 핵심 질문에 답해 보겠습니다.
대답은 아니요입니다. 에이전트는 API 통합을 통해 차세대 LLM의 기능을 쉽게 상속하여 진화를 달성할 수 있기 때문에 상호 작용 품질을 향상하고 효율성을 향상하며 애플리케이션 시나리오를 확장할 수 있습니다 . 특히 DeepSeek 자체가 다음과 같은 솔루션을 제공한다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다. OpenAI API 형식과 호환됩니다.
실제로 충분히 빠르게 응답하는 Agent는 이미 DeepSeek 통합을 완료한 것입니다 . ai16z 창립자 Shaw는 ai16z DAO가 개발한 AI Agent 구축 프레임워크인 Eliza가 2주 전에 DeepSeek 지원을 완료했다고 오늘 아침 밝혔습니다.
현재 추세에 따르면 ai16z의 Eliza에 이어 다른 주요 프레임워크 및 에이전트도 가능한 한 빨리 DeepSeek 통합을 완료할 것이라고 합리적으로 가정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 단기적으로는 일부 차세대 DeepSeek 에이전트의 영향이 있을지라도 장기적으로 에이전트 간의 경쟁은 여전히 위에서 언급한 외부 기능에 달려 있을 것이며, 이때 첫 번째 DeepSeek 에이전트가 가져온 개발 결과는 다음과 같습니다. -무버 어드밴티지 누적이 다시 나타납니다.
마지막으로 AI 에이전트 부문 지지자들의 믿음을 재충전하기 위해 DeepSeek에 대한 거물들의 의견을 게시해 보겠습니다.
DeGods 창립자 Frank는 어제 다음과 같이 말했습니다. 사람들은 이 문제에 대해 잘못된 생각을 가지고 있습니다(DeepSeek은 기존 시장을 반복함). 현재 AI 프로젝트는 DeepSeek과 같은 새로운 모델의 이점을 누릴 것입니다. OpenAI API 호출을 DeepSeek으로 대체하면 됩니다. 결과 는 하룻밤 사이에 개선될 것입니다. 새로운 모델은 에이전트를 방해하지 않고 개발을 가속화할 것입니다.
AI 분야에 주력하는 트레이더 다니엘(Daniele)은 “ DeepSeek 모델이 저렴하고 오픈소스이기 때문에 AI 토큰을 판매한다면 DeepSeek이 AI 애플리케이션을 디지털 데이터로 확장하는 데 실제로 매우 도움이 된다는 점을 알아야 한다”고 말했다. 저렴한 가격으로 수백만 명의 사용자를 확보할 수 있습니다. 아마도 업계 최고의 일이겠죠. ”
Shaw는 또한 DeepSeek의 영향에 대한 반응으로 오늘 아침 장문의 기사를 발표했습니다. 기사의 첫 번째 문장은 다음과 같습니다. 보다 강력한 모델은 항상 에이전트에게 좋은 것입니다. 수년에 걸쳐 주요 AI 연구소는 때로는 Google이 앞서고, 때로는 OpenAI가, 때로는 Claude가, 오늘은 DeepSeek이…
