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全面超越AutoGPT，面壁智能联合清华NLP实验室开源大模型「超级英雄」XAgent

近日，国内领先的人工智能大模型公司面壁智能又放大招，联合清华大学 NLP 实验室共同研发并推出大模型「超级英雄」——XAgent。

通过任务测试，XAgent 在真实复杂任务的处理能力已全面超越 AutoGPT。

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XAgent 在真实复杂任务处理中全面超越 AutoGPT

现已在 GitHub 正式开源，地址 https://github.com/OpenBMB/XAgent
案例展示地址：https://x-agent.net/
博客地址：https://blog.x-agent.net

XAgent 何许「人」也？

XAgent 是一个可以实现自主解决复杂任务的全新 AI 智能体，以 LLM 为核心，能够理解人类指令、制定复杂计划并自主采取行动。

传统智能体通常受到人类定制规则的限制，只能在限定范围内解决问题。它们更像是为人类所用的「工具」，而不是真正的「自主智能体」，难以自主解决复杂问题。

相反，XAgent 被赋予了自主规划和决策的能力，使它能够独立运行，发现新的策略和解决方案，不受人类预设的束缚。

它的能力已全面超越 AutoGPT，在众多场景任务上展示出了惊人的自主性和复杂任务的求解能力，将 AI 智能体的智能水平提升到了一个全新高度。

那么问题又来了：它是如何实现的呢？

「左右脑」协同，双循环机制

正如人类具备「左脑」和「右脑」，在处理复杂任务时通常从「宏观」和「微观」两个视角进行考虑，既要针对全局进行统筹和规划，也要从执行层面来考量。

相较于 AutoGPT，面壁智能和清华大学在 XAgent 的设计中创新地引入了一种「双循环机制」：

外循环：负责全局任务规划，将复杂任务分解为可操作的简单任务。
内循环：负责局部任务执行，专注于细节。

通过双循环机制的协作，XAgent 如同大模型领域的「超级英雄」，它在应对复杂任务的不同环节时，展现出超强的专业度和丰富的技能。

就像漫威宇宙中的「美队」，XAgent 既有全局观的领导力，也有细致入微的执行力。

在外循环中，XAgent 展现出作为一个「规划」（PlanAgent）的领导力，它会把复杂任务拆分成若干简单任务，并监督问题解决的完整过程。

首先，它将给定的复杂任务分解成更小、更易管理的「子任务」，生成「初始规划」，形成任务序列。

随后，它将逐次把每个子任务传递给内循环解决。在这个过程中，外循环会不断监督任务的进度和状态，并根据反馈对后续规划进行「迭代优化」。

在内循环中，XAgent 快速转变身份，展现出作为一个高效「执行者」（ToolAgent）的专业度，确保外循环传递的子任务达到预期。

根据子任务性质的不同，它可以从外部系统中检索工具，并针对子任务进行一步步求解。

在子任务完成后，它将生成当前子任务执行过程的反思，反馈给外循环，指示当前任务是否完成，以及任务执行中的潜在优化点。

如图所示，用户给 XAgent 提交了 iris.zip 文件，让 XAgent 对数据进行分析。

可以看到，XAgent 首先通过外循环将这个任务分解成了 4 个子任务：

对数据进行检查与理解；
检查系统的 Python 环境，查看相关数据分析库是否存在；
编写数据分析代码，对数据进行处理与分析；
根据 python 代码执行结果撰写分析报告。

随后，在执行每一个子任务时，XAgent 通过内循环熟练地使用文件读写、 shell 命令、python notebook 及相应 pandas、sci-kit learn、seaborn、matplotlib 等数据分析库，甚至会对数据进行可视化分析。

AutoGPT 在执行相同任务时，并没有制定检查 python 环境与相关库的规划，而是直接开始写代码执行，导致使用相关库时失败报错，最终也没有完成对数据的复杂分析。

人机协作：智能体交互新范式

虽然 AutoGPT 在一定程度上突破了传统 GPT 模型的局限性，但它仍然存在死循环、错误调用等执行出错的现象，需要人工干预才能解决。

而 XAgent 在设计之初就针对相关问题进行了考量，并引入了专为增强人机协作的交互机制：它可以自主与用户进行交互，并向人类发出干预和指导的请求。

对于一个智能体而言，「是否能够与人类协作」也是体现其智能程度的重要指标。

首先，XAgent 具备直观的界面，用户可以直接覆盖或修改它提出的建议，从而将 AI 效率与人类的直觉和专业知识有效结合。

其次，在面临陌生挑战的情况下，XAgent 具备「向人类寻求帮助」能力，它会向用户征求实时反馈、建议或指导，确保即使在不确定的领域，智能体也能发挥出最佳作用。

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这种交互范式，将 AI 的自主性与人类的智慧有机融合，展示了人与 XAgent 之间的全新的协作关系。

如图所示，用户想让 XAgent 帮忙推荐一些好吃的餐馆来和朋友聚会，但是却没有提供具体详细的信息。

这个时候 XAgent 可以意识到目前用户所提供的信息不够充足，难以进行推荐，于是向人类提出请求，询问用户的倾向地点、预算范围、口味喜好、有哪些忌口等等，在得到用户的反馈后从而提供了推荐的餐厅。

而 AutoGPT 则直接开始到网络上搜索餐馆信息进行推荐，最终推荐的结果地点不对，也没有考虑用户的预算，没有符合用户的需求。

高效通信语言，超强工具调用

无论「双循环」的运转机制，还是「人机协作」的交互能力，在 XAgent 的总体设计中，面壁智能和清华团队着重考虑的是智能体的稳定、高效和安全等核心特性。

而结构化的通信方式同样是建立强大、稳定智能体的重要因素之一。

XAgent 采用 Function Call 作为其内部的通信语言，具备结构化、标准化、统一化等优势。

结构化：Function Call 具备清晰且严谨的格式，可以明确表述所需内容，从而最小化了潜在的错误。
标准化：Function Call 可以将与外部工具的交互过程标准化，提供一种通用语言，使智能体具备使用和整合多种工具的能力，解决复杂任务。
统一化：通过将信息摘要、任务规划、工具执行等所有环节转化为特定的 Function Call 形式，确保每个环节均以统一的方式进行处理，从而简化系统设计。

此外，工具调用也是评价 AI Agent 是否具备解决复杂问题的重要能力之一。

XAgent 在设计中原创了工具执行引擎 ToolServer，可以实现更安全、高效、可扩展的工具执行能力。

它在隔离的 Docker 环境中运行，确保工具执行不会危及主系统的稳定性或安全性。

这种设计带来多重好处：