替代助理，我可能会选择MultiOn，帮我管理日常任务、安排日程、设置提醒，甚至是规划出差行程，自动预订酒店，自动安排网约车。
MultiOn是一个自动化的网络任务AI代理，能够帮助在任何数字环境中自主执行任务，例如帮助用户完成在线购物、预约等个人任务，提升个人效率，或帮助用户简化日常事务，提高工作效率。
替代研究员，我可能会选择英伟达CEO都在每天使用的Perplexity。
Perplexity是一个AI搜索引擎，能够理解用户的提问，拆分问题，然后搜索和整合内容，生成报告，以向用户提供清晰的答案。
Perplexity适用于各类用户群体，例如学生和研究人员可以简化写作时的信息检索流程，提高效率；营销人员可以获取可靠数据支持营销策略。
以上内容仅为想象，当下这些AIAgent的真正能力和水平尚不足以替代各行各业中的精英人才。正如LogenicAI联合创始人李博杰所言，目前LLM的能力还只是入门级水平，远远达不到专家级，现阶段的AIAgent更像是一个干活比较快但不太可靠的员工。
然而，这些AIAgent凭借各自的特长，正在助力现有用户在多样化场景中提高效率和便利性。
不仅仅限于科技公司，各行各业都可以在AIAgent的浪潮中获得益处。在教育领域，AIAgent可以根据学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和辅导；在金融领域，AIAgent可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，甚至预测股票走势；在医疗领域，AIAgent可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在电商领域，AIAgent还可以作为智能客服，通过自然语言处理和机器学习技术自动回答用户咨询，处理订单问题和退货请求，以此提高客户服务效率。
在上一节关于单人独角兽公司的设想中，单一的AIAgent在处理复杂任务时面临着局限性，难以满足实际需求。而运用多个AIAgent时，由于这些AIAgent基于异构LLM，集体决策困难，能力有限，以至于还需要人类充当这些独立AIAgent之间的调度员，协调这些服务于不同应用场景的AIAgent去工作。这便催生了MultiAgent（多智体框架）的兴起。
复杂问题往往需要融合多方面的知识和技能，而单个AIAgent的能力有限，难以胜任。通过将不同能力的AIAgent进行有机组合，Multi-Agent系统可以让AIAgent发挥各自的长处，取长补短，从而更有效地解决复杂问题。
这非常类似于我们实际中的工作流程或组织结构：由一个领导者分配任务，拥有不同能力的人，负责不同的任务，每个工序执行的结果给到下一个工序，最终得到最后的任务成果。
在实现过程上，由较低级别AIAgent执行各自的任务，而由级别较高的AIAgent分配任务，并对它们的完成情况进行监督。
Multi-Agent还能模拟我们人类的决策过程，就像我们遇到问题时会找人商量一样，多个AIAgent也可以模拟集体决策的行为，为我们提供更好的信息支持。例如由微软开发的AutoGen就满足了这一点：
如果应用到单人独角兽公司的设想里，我们可以通过Multi-Agent架构创建几个不同角色的AIAgent，比如项目经理、程序员或者主管。把我们的目标告诉它们，让它们任意去想办法，我们只要在一旁听汇报，如果觉得有意见或者它们做得不对的地方，就让它们改，直到满意为止。
相比单一的AIAgent，Multi-Agent可以实现：
随着AI技术的不断进步，可以想象Multi-Agent框架将在更多行业发挥更大的作用，并推动AI驱动的各类新解决方案的发展。
迈出实验室，AIAgent和Multi-Agent道阻且长。
暂且不论Multi-Agent，即便是当下最先进的单一AIAgent，其需要的算力资源和计算能力在物理层面仍有明确的上限，无法做到无限扩展。一旦面临极其错综复杂、计算量密集的任务，AIAgent无疑将会遭遇算力瓶颈，性能大打折扣。
再者，AIAgent和Multi-Agent系统本质上是一种集中式的架构模式，这决定了它存在着极高的单一故障风险。更重要的是，OpenAI、微软、谷歌等公司基于闭源大模型的垄断商业模式，严重威胁独立、单一的AIAgent创业公司的生存环境，使得AIAgent无法顺利利用庞大的企业私有数据来使它们变得更聪明、更有效率。AIAgent之间亟需民主化的协作环境，使得真正有价值的AIAgent得以服务更广阔的需求人群，为社会创造更大的价值。
最后，虽然与LLM相比，AIAgent更贴近产业，但其发展基于LLM，而当前大模型赛道的特点是技术门槛高、资金投入多、商业模式尚且发展不成熟，AIAgent通常很难获得融资以持续更新迭代。
Multi-Agent的范式是Web3助力AI的绝佳角度，已经有不少Web3开发团队正在这些方面投入研发提供解决方案。
AIAgent和Multi-Agent系统通常需要大量的计算资源来进行复杂的决策和处理任务。Web3通过区块链和去中心化技术，可以构建去中心化的算力市场，使得算力资源可以在全球范围内更加公平和高效地分配和利用。Akash、Nosana、Aethir、IO.net等Web3项目可以对AIAgent决策和推理提供计算能力。
传统的AI系统往往是集中式管理，导致AIAgent面临单点故障和数据隐私问题，Web3的去中心化特性可以使得Multi-Agent系统更加分散和自治，每个AIAgent可以独立地运行在不同的节点上，自主执行用户提出的需求，增强了鲁棒性和安全性。通过PoS、DPoS等机制建立针对质押者、委托者的激励惩罚机制，可以促进单一AIAgent或Multi-Agent系统的民主化。
在这方面，GaiaNet、Theoriq、PINAI、HajimeAI都有非常前沿的尝试。
最后，AIAgent和Multi-Agent系统的开发和迭代往往需要大量的资金支持，而Web3可以通过前置流动性的特点帮助有潜力的AIAgent项目获取宝贵的早期支持。
Spectral和HajimeAI均提出了支持发行链上AIAgent资产的产品构想：通过IAO（InitialAgentOffering）发行代币，AIAgent可以直接从投资者获得资金，同时成为DAO治理的一员，为投资者提供参与项目发展和分享未来收益的机会。其中HajimeAI的BenchmarkDAO希望通过众筹加代币激励的方式，将去中心化的AIAgent评分和AIAgent资产发行有机结合起来，打造AIAgent依托Web3融资和冷启动的闭环，也是比较新颖的尝试。
AI潘多拉魔盒已然开启，置身其中的每个人既兴奋又迷茫，热潮下是机遇还是暗礁，无人知晓。如今，各行各业都已不再是PPT融资时代，无论多么前沿的技术，也只有落地才能实现价值。AIAgent的未来注定是一场漫长的马拉松，而Web3正确保它不会在这场竞赛中黯然退场。
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