LAM 有别于其他 AI 模型的几个关键特征：
面向行动：LAM 的主要功能是执行操作，而不仅仅是生成文本或提供信息。这种面向行动的设计使它们能够以传统语言模型无法做到的方式与环境进行交互和操纵。
情境理解：LAM 具备理解情境的能力。这种深刻理解使他们能够在特定情况下采取相关且有意义的适当行动。
目标驱动：LAM 通常在考虑特定目标的情况下运行。无论是完成任务、解决问题还是优化流程，这些模型都旨在实现既定结果。
LAM 的主要特征
这些特性的组合使得 LAM 能够弥合理解与行动之间的差距，使其成为各种应用的强大工具。但这些复杂的人工智能代理究竟是如何工作的呢？让我们仔细看看内部原理。
LAM 的工作原理：内部结构一探
要真正认识到 LAM 的潜力，必须了解这些复杂 AI 系统背后的机制。
从本质上讲，许多 LAM 都建立在大型语言模型 (LLM)的基础之上。它们利用 LLM 的高级语言理解和生成能力，以此作为解释人类意图和制定适当行动的起点。然而，LAM 不仅仅是语言处理，还包含额外的复杂层来实现面向行动的功能。
LAM 的一个关键方面是其融合了神经符号 AI。这种方法将神经网络的优势与符号推理相结合，创建了一个混合系统，既可以处理语言处理所需的细微理解，又可以处理行动规划所需的逻辑决策。神经符号 AI 允许 LAM 推理抽象概念、进行推断并规划一系列行动以实现特定目标。
训练 LAM 通常需要将其暴露于大量用户动作序列数据集中。通过分析人类与各种系统和环境交互的模式，LAM 可以学习预测和生成响应不同输入和上下文的最佳动作序列。这种数据驱动的方法使 LAM 能够捕捉人类行为和决策的复杂性，从而使它们能够做出更自然、更有效的动作。
LAM 的另一个重要特性是它们能够实时操作 投资者数据库 持续采取行动并适应环境变化。这种实时交互能力对于需要动态响应的应用（例如机器人技术或交互式游戏）至关重要。LAM 可以在几毫秒内处理传入的信息，更新对情况的理解并相应地调整其行动。
LAM 的工作原理
通过了解 LAM 的功能，我们现在可以探索它们改变行业和日常生活的无数方式。
LAM 的应用：改变行业和日常生活
LAM 的潜在应用范围广泛且多样，涵盖多个行业和日常生活的各个方面。通过将高级语言理解与采取具体行动的能力相结合，LAM 有望改变我们与技术互动的方式并实现复杂任务的自动化。
自动执行任务
LAM 应用最有前景的领域之一是任务自动化。以下是一些关键示例：
个人助理：LAM 可以为下一代个人助理提供支持，使其不再局限于简单的语音命令。想象一下，一位 AI 助理不仅可以理解您“预订假期”的请求，还可以根据您的偏好和过去的行为研究选项、比较价格、进行预订，甚至调整您的日历。
机器人技术：在机器人技术中，LAM 可使机器理解并响应复杂的人类指令。这可能会彻底改变制造业等行业，在这些行业中，机器人可以接受高级指令并找出完成任务所需的具体操作。在家庭环境中，采用 LAM 的机器人可以以最少的人工投入完成各种家务。
工作流自动化：在商业环境中，LAM 可以自动化需要决策和适应性的复杂工作流。例如，在客户服务环境中，LAM 可以处理复杂的客户查询、访问相关信息、做出解决问题的决策，甚至执行处理退款或安排技术人员上门等操作。
