谷歌发布双思维AI Agent：像人类一样思考，重大技术突破！

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文章摘要

在AIGC领域，大语言模型（LLM）的发展和应用落地备受关注。OpenAI的高级研究科学家Noam Brown提出了一个理论，即AI模型思考20秒的性能提升相当于将模型扩大并训练100,000倍，这项技术被称为System 1/2 thinking，被OpenAI的模型o1采用。谷歌DeepMind研究人员将这项技术集成到AI Agent中，开发了Talker-Reasoner框架，使其具备快、慢两种拟人化思考方式，提升了解决复杂任务的效率。

System 1/2的快、慢思维理论最早由诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡内曼提出，被广泛接受为理解人类思维的重要理论框架。System 1（快思考）是一种自动化、迅速的思维模式，依赖直觉和经验积累，能快速处理信息但可能产生偏见。System 2（慢思考）则是一种复杂、谨慎的思维过程，负责执行需要更多注意力和努力的任务，如解决复杂问题、进行逻辑推理等。

谷歌的Talker-Reasoner框架将System 1/2集成到AI Agent上，分为Talker和Reasoner两个模块。Talker模块负责快速、直观的对话生成，模拟人类的直觉反应；Reasoner模块负责复杂的多步推理和规划，需要更多时间和计算资源。这种设计允许Talker模块即使在Reasoner模块尚未完成其推理过程时，也能继续与用户互动。

为了测试Talker-Reasoner的双思维性能，研究人员开发了一个睡眠辅导Agent。在这个场景中，AI Agent需要与用户进行对话，提供改善睡眠习惯的建议和计划。Talker模块负责与用户的直接互动，而Reasoner模块负责制定和调整睡眠辅导计划。这种分工使得AI Agent能够同时进行快速的对话和复杂的规划，提高了用户体验。在实际对话中，Talker和Reasoner模块的协同工作被证明是有效的，极大提高了用户体验。