文章摘要
【关 键 词】 主动Agent、人机交互、智能协作、环境模拟、数据集ProactiveBench
清华大学联合面壁智能等团队提出了新一代主动Agent交互范式，相较于传统的被动式AI Agent，新一代主动Agent能够主动观察环境、预判用户需求，并在未被明确指示的情况下主动帮助用户解决问题。这种范式下的Agent具备“眼中有活、主动帮助”的主动能动性，实现了从“被命令”到“会思考”的质的飞跃。
主动Agent交互范式在日常生活中有丰富的应用潜力，例如在情侣聊天场景中，Agent可以主动帮女生定闹钟提醒起床；在用户接收到重要文件时，Agent可以主动帮用户存储文件并重命名。该研究还构建了一个环境模拟器，通过采集不同场景下的人类活动数据，构建了数据集ProactiveBench，训练模型获得了与人类高度一致的奖励模型，并比对了不同模型在数据集下的性能。
主动Agent技术原理包括三个组件：环境模拟器、主动智能体和用户智能体。环境模拟器模拟特定环境并提供沙盒条件，主动智能体预测用户意图并生成预测任务，用户智能体模拟用户行为并对任务做出反馈。研究提出了一套度量方式衡量奖励模型和人工标注员的一致性，包括需求遗落、静默应答、正确检测和错误检测等指标。
实验研究结果表明，现有模型在正确检测上表现良好，但在其他指标上性能较差。该研究训练的模型性能最优，被选为ProactiveBench的奖励模型。经过数据集训练的模型在误报率上明显下降，尽管提供不必要的帮助的情况仍然存在。通过奖励模型，主动智能体可以更好地检测用户需求，降低误报率。
该研究提出了创新的人类-智能体交互方法即主动Agent范式，有望将AI从被动的工具转变为具有洞察力和主动帮助的智能协作，开启人机交互新范式。这一技术革新将改变我们与AI的交互方式，为大众群体创造更加包容和便利的智能化生活环境。随着技术的不断进步，我们可以期待看到更自然的人机协作模式、更智能的场景适应能力以及更深度的个性化服务。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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