TLDR

• 原本期待看到LLM与RL结合的智能体前沿进展，实际体验却是“LLM Agent报告”+“RL报告”+一位RL研究者对当下LLM Agent研究的尖锐批评。

  

• Agent分论坛的观看体验是全场最差的，民科气息最浓厚。其他论坛会快速略过的细节，在这里被大篇幅展开，整体观感如同本科毕业答辩的加长版。

• 推荐等级：不建议观看。实在无聊想看也不拦着。

• 本文无任何技术干货，纯属个人吐槽。

论坛尾声，一位做RL的讲者对当前LLM Agent研究现状的吐槽值得一看：

https://www.bilibili.com/video/BV1JZ421M7RD/

吐槽正篇

1、整体观感

这次完整追踪了智源大会的五个分论坛和一个线上报告：全体大会、大语言模型、大模型产业技术、意识与通用人工智能，以及Agent。一轮看下来，Agent分论坛的体验最差。

大部分工作的深度和工作量，说高可以，说低也行——说它们像清华本科生的毕业设计也毫不违和。与其他论坛相比，Agent分论坛的档次明显低了一大截，民科味过重，甚至拉低了智源大会的整体水准。意识与通用人工智能那边虽然讲得不深，但内容扎实，只是受限于时间无法展开，权当科普。Agent分会场恰恰相反——既不深入，也不高端，反而絮絮叨叨地纠缠在完全不重要的细枝末节上。

每位报告人含答疑的1小时时长实在太长。以这样的内容密度，其他论坛给30分钟都绰绰有余。

原本期望通过智源这个窗口，看到一些最前沿的LLM+RL可自我提升的Agent方案，结果整场要么是纯LLM Agent的报告，要么是纯RL控制机器人的报告，完全没有交叉融合的部分。更讽刺的是，最后一位RL报告人站在自身角度狠狠吐槽了当前LLM Agent研究的“低劣”，堪称点睛之笔。片段见：

https://www.bilibili.com/video/BV1JZ421M7RD/

前三位讲LLM Agent的报告人，只有一位有教职（助理教授），另外两位分别是博后和在读博士。这让人困惑：是有教职的学者没做这个方向？不愿参会？还是根本拿不出内容？

最后一位做RL的人，报告大部分时间在讲纯RL控制机器人，后面一点点将LLM作为语义理解模块用于RL Agent，最后是对LLM Agent研究的吐槽。全程看下来，不禁怀疑：这位到底是来干什么的？

2、观后反思

连智源大会都只能邀请到这种水平的内容，说明大家真的不必期待能够结合RL的强能力Agent能在短期内落地——学界都还没做出来。

而且整个会场的民科氛围，让有追求的人最好别说自己做的事算Agent。“你才做Agent，你们全家都做Agent”。这话说得有点狠，但放在智源这个平台上，这些报告在其他地方至少算中等偏上，在这里却被衬托得一言难尽。

3、报告1的吐槽

第一个报告来自ChatDev的作者。考虑到ChatDev的影响力以及与会场主持人刘知远的关系（ChatDev作者列表里就有刘知远，见 https://arxiv.org/abs/2307.07924），这倒正常。但奇怪的是，既然有关系，怎么没顺带帮面壁做点宣传？其他会场可是大方地给自家公司做PR。

ChatDev推出这么久，至今没听说“能自己开公司，全靠ChatDev低成本写代码，大幅压低2B软件服务报价”。当然，AutoGPT和BabyAGI也做不到，学术原型无法落地才是常态。现在别再吹ChatDev了，把它当成靶子，说正在努力研究更好的方案，反而更能赢得好感。

Co-Learning有点新意，但这些想法在应用层的人中早就被考虑过。仍不看好落地，只是学术占坑的demo。

从开始提Multi Agent的scaling law时，民科味就开始变浓。更可笑的是拿出S曲线——大部分领域不都是S曲线么？无论是理论价值还是实用价值，这能蹭上scaling law的边吗？用S曲线做拟合，数值稳定性和预测准确率又能好到哪里去？

4、报告2的吐槽

如果说报告1还是学界王婆卖瓜的常见模式，报告2就开始彻底放飞了——因为它讲的是LLM Agent OS。

后面一大段内容说Agent OS可以像“现在操作系统一样去管进程的调度”一样去管Agent的调度。满眼工程特性，而且大多对标传统OS。这事真的需要一个新Agent OS来做吗？传统OS做不到吗？

整个思路不能说毫无创新，但主体完全对标传统OS，基本抹杀了细节上的价值。很符合去年一些投资人的视角，大概挺适合申请经费。从实际角度出发，这东西是绝对不会考虑的。

5、报告3的吐槽

报告3来自CAMEL的作者，一位在读博士。CAMEL的主要学术价值在于提出时间早，现在早已完成历史使命。

报告整体感觉与ChatDev类似，前面塞了一大段历史回顾来凑时间，同样提到了Multi Agent的scaling law。对了，报告主题还叫“Finding the scaling law of agents”。要不是CAMEL这种有点名气的项目作者，我都以为自己打开了某个论文预讲会的视频，甚至内容可能还不如预讲会的观感。

6、报告4

报告4来自一位做传统RL的人。内容倒没什么可吐槽的，无论是内容还是PPT的信息量都回归正常水准。

但会让人第一反应是：为什么这个主题会出现在这个论坛？然后才意识到，原来Agent本来是从RL借来的词，RL才是更正统的，虽然现在没人关心这个了。（机器人公司：你说啥？）

那么，正经做RL的人能给出一个LLM和RL的有机结合方案吗？不能，依然只能把LLM作为语义理解组件加入机器人Agent中。（机器人公司：这就够了吧）大家期望的那种靠RL来优化LLM Agent的方案，仍然没有，死心吧。

颇为搞笑的是，这个报告末尾，主讲人也吐槽了一番目前LLM Agent研究的烂现状。虽然很认同这段话，但感觉就是来砸场子的，特别是碰巧放在了整个分会场的末尾。

A、结语

很不喜欢用Agent这个词，因为它的概念已经完全混淆，而且“在沟通中使用Agent这个词”与“这个人对LLM应用认知的专业度”已呈负相关。但从写文章，特别是拟标题的角度，又不得不用，否则大家更get不到意思。去年年中用“基于LLM的程序”这样的词，结果发现大家根本不知道在说什么。

所以在沟通时，请直接谈要讨论的具体问题或领域。“你才做AI Agent，你们全家都做AI Agent。”

来源：互联网