本年10月，OpenAI高档询查科学家、德扑AI之父Noam Brown，曾在好意思国旧金山举办的TED AI大会上提倡了一个惊东说念主的表面——让AI模子想考20秒所带来的性能种植，绝顶于将模子扩大100,000倍并历练100,000倍的时刻。

Noam所指的技能等于System 1/2 thinking，亦然OpenAI最新模子o1正在使用的技能。

谷歌DeepMind询查东说念主员则径直把这项技能集成到AI Agent中赞成了Talker-Reasoner框架，让其具备“快”、“慢”两种拟东说念主化想考状貌。这对于责罚复杂、冗长的任务来说匡助浩瀚，也打破了传统AI Agent引申业务历程的设施，极大种植了为止。

像东说念主类相似想考——快、慢想维

在先容谷歌的双想维AI Agent之前，「AIGC怒放社区」先为群众简便先容一下System 1/2的快、慢想维的由来和技能脾气，对于剖释Talker-Reasoner框架很有匡助。

快、慢想维最早是由诺贝尔经济学奖得主-丹尼尔·卡内曼在其著述《想考，快与慢》中提倡，并被宽泛禁受为剖释东说念主类想维的一种重要表面框架。

这两种想维状貌隔离被称为“System1”和“System 2”，它们各自承担着不同的领略任务，并以专有的状貌影响着咱们的决策过程。

System 1，所谓的“快想考”，是一种自动化的、连忙的想维模式，实在不需要奢靡边远的领略资源，也不需要个体付出显然的用功。

当咱们濒临一个闇练的场景或问题时，System1会连忙作出反馈，提供即时的谜底或责罚有盘算。举例，当咱们看到一辆车倏得向咱们驶来时，咱们会本能地作念出逃避的算作；或者当咱们听到一个见笑时，咱们可能会立即感到可笑并发出笑声。

这些反馈都是System1在起作用的为止，它依赖于直观和教育积攒，大要在短时刻内处理边远信息，但同期也可能因为穷乏深切分析而产生偏见或非常判断。

比较之下，System2则代表着“慢想考”，这是一种更为复杂和严慎的想维过程。System2矜重引申那些需要更多属眼力和用功的任务，如责罚复杂的数学问题、进行逻辑推理或是制定经久盘算等。

若是你使用过OpenAI的o1或者国内的Deepseek、阿里最新开源的QwQ-32B模子，它们在引申超复杂问题时，便会干涉移时的想考时刻。

System2的脾气在于其大要对信息进行良好的分析和评估，从而得出愈加准确和全面的论断。可是，由于这种想考状貌需要奢靡较多的领略资源，是以比System1要慢得多。

此外，在濒临膺惩情况或压力较大的情境下，System2的弘扬可能会受到影响，导致决策为止裁汰。

谷歌双想维AI Agent——Talker-Reasoner

而谷歌DeepMind询查东说念主员提倡的Talker-Reasoner中，秘要塞将System1/2集成到了AI Agent上。

Talker-Reasoner架构的中枢想想是将AI Agent分为两个寂然的模块：Talker和Reasoner。这两个模块隔离对应于东说念主类的System 1和System 2，各自承担着不同的任务和功能。

Talker模块，近似于System 1，矜重快速、直不雅的对话生成，它大要连忙响诈欺户的需求，生成当然言语的回答。而Reasoner模块，近似于System 2，矜重复杂的多步推理和策划，它需要更多的时刻和策划资源来处理复杂的任务，如调用外部器具、检索信息和责罚问题。

在Talker模块中，AI Agent被联想为大要剖释和处理应然言语，生成连贯和当然的对话。这需要AI Agent具备矍铄的言语剖释和生成能力，以及对高下文的敏锐性。Talker模块需要大要快速地从驰念中索要干系信息，以撑握其对话生成。

这种驰念不错是对话历史、用户偏好或其他干系信息。Talker模块的联想使其大要模拟东说念主类的直观反馈，即使在信息不皆备的情况下也能作念出合理的复兴。

与Talker模块的快速反馈不同，Reasoner模块的联想重心在于深度想考和复杂问题责罚。Reasoner模块需要大要引申多步推理，这可能触及到对边远信息的分析和处理。它需要调用各式器具和数据库，以取得外部学问，撑握其推理过程。

Reasoner模块还需要大要酿成和更新对于用户状态的信仰，这些信仰以结构化言语对象的表情存储在驰念中。这种信仰建模是Reasoner模块的枢纽特征，它使得AI Agent大要更好地剖释用户的需乞降意图，从而提供更准确的业绩。

在骨子诈欺中，Talker和Reasoner模块之间的交互是通过驰念来已毕的。Reasoner模块矜新生成新的信仰状态，并将其存储在驰念中。Talker模块在需要时从驰念中检索这些信仰状态，以撑握其对话生成。

这种联想允许Talker模块即使在Reasoner模块尚未完成其推理过程时，也大要陆续与用户进行互动。该单干近似于东说念主类的大脑，System 1永远活跃，而System 2则在需要时介入。

Talker-Reasoner测试数据

为了测试Talker-Reasoner的双想维性能，询查东说念主员用这个赞成了一个寝息带领Agent。在这个场景中，AI Agent需要与用户进行对话，提供对于改善寝息风俗的建议和盘算。

Talker模块矜重与用户的径直互动，而Reasoner模块则矜重制定和调度寝息带领盘算。这种单干使得AI Agent大要同期进行快速的对话和复杂的策划，提高了用户体验。

在测试中，Talker模块通过一系列指示编码内行学问，指导其完成寝息带领的各个阶段。这些指示不仅包括了与用户互动的轨则，还包括了寝息带领的具体法子和战略。Talker模块需要大要剖释和复兴用户的需求，同期保握对话的连贯性和当然性。

Reasoner模块则需要左证用户的反馈和需求，调度和优化寝息带领盘算。这可能触及到调用外部资源，如寝息干系的询查和建议，以及左证用户的具体情况制定个性化的盘算。Reasoner模块的联想使其大要处理复杂的逻辑和推理，为用户提供最合适的建议。

在骨子对话中，Talker和Reasoner模块的协同使命被证明是灵验的。Talker模块大要剖释地与用户对话，而Reasoner模块则大要左证用户的反馈调度和优化带领盘算。这种单干引申使得AI Agent大要同期处理快速的对话和复杂的策划，极大提高了用户体验。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.08328v1

文章起首：AIGC怒放社区开云集团「中国」Kaiyun·官方网站开云体育，原文标题：《谷歌发布双想维AI Agent：像东说念主类相似想考，重要技能打破！》

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