重命名AI角色 -"> AI代理

执行摘要:“AI Persona”一词正成为一种负担——我们希望与行业保持一致,并将其重命名为“AI Agent”。

我于 2023 年 11 月在 Discourse 中采用了“AI Persona”一词。

在 AI 领域,这感觉像是几十年前的事了。

在过去的一年半里,AI 领域出现了一种新趋势。

“agentic”和“AI Agents”这两个词现在被广泛用于描述代表我们行事的 AI(更专业地说,是 LLM Loop + Tools)。

Discourse 自 2023 年以来就支持 AI Agents;将 LLM → 调用工具 → 调用 LLM 等的关键概念当时就已融入 Discourse AI。

今年,我们在集中化所有 AI LLM 用途方面取得了进展,通过 Persona 来引导。我们的目标是拥有一个灵活的原语,用于处理任何 LLM,并通过工具集成到 Discourse 和第三方。

通过集中化逻辑,我们也为管理员提供了更大的灵活性,因为他们可以自定义任何 Persona。

回到正题。

“Persona”一词现在在生态系统中变得独一无二(以一种糟糕的方式)且令人困惑。向新的 Discourse 管理员解释它支持 Agents 可以在一句话中讲清楚。告诉他们我们有“Personas”会引发全新的对话——最终会归结为“哦,你的意思是 Discourse 支持 AI Agents 吗?”

鉴于行业现在已经确定了要使用的术语,我认为 Discourse 重命名这个原语将是明智的。这是一个重大的改变,需要修改大量代码和文档才能实现。

我很想知道 Discourse AI 的各种用户对重命名的看法,并希望收集反馈。

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人工智能角色声音很差。同时,由于各种原因,公众对人工智能的使用越来越抵触,将人工智能称为“人”迟早会对讨论不利。

在这个圈子之外,我使用“模型”这个词,尽管这与人工智能有所不同。但“代理(agent)”这个词很好。而且我估计,它比“角色(persona)”更常用。

首先浮现在我脑海中的问题是,是否真的只有一个实体需要命名。在我日常使用这些系统的过程中,我使用了几个不同的、相关的术语:

  • tool
  • client
  • server
  • host
  • ChatBot
  • MCP
  • connection
  • system prompt
  • user prompt

虽然我在文档中经常遇到 agentagentic 这两个词,但在实际使用中我倾向于避免使用它们。许多用户对这些术语的含义有不同的解释,这往往会造成更多的困惑而非清晰。

参见:The definition of agent is interpreted differently by different people - Community - OpenAI Developer Community


鉴于学习代码架构时经常遇到的复杂性,我发现向 Claude 等大型语言模型请求以 SVG 格式创建线框图很有帮助,通常还会链接到相关的 GitHub 存储库。这种方法对于您在原始帖子中提到的多个组件可能特别有价值。


您提到的 LLM Loop + Tools 让我想到了 Host with MCP Client + MCP Servers,如下图所示:here

如果我的类比有误,请根据需要更正或扩展 LLM Loop + Tools,因为这似乎是确定需要重命名的特定实体的关键。


Discourse 在 AI 集成方面的工作速度和广度令人瞩目。整个团队都应该为这些成就感到自豪。 :clap:



仔细查看了

听起来可能有些奇怪,但对我来说,用 configuration 替换 persona 效果更好。 :man_shrugging:

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对我来说,这是最有说服力的理由,那就是按兵不动,再等一段时间,让尘埃落定。

我仍然觉得“persona”这个词不太合适,但风险在于,要对 2000 行代码进行重命名,结果一年后当新的术语出现时,又需要重复一遍。

这真是一个非常非常棘手的问题。

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理想情况下,我们可以在设置中重命名这个。我喜欢 Persona,因为它对用户来说很容易记住,而且由于代理可以进行工具调用,从而使其更具代理性,因此可以更准确。但我认为,理想情况下,我们可以重命名它们以适应我们社区的需求。

仍然同意你采取了最好的立场,等待。

现在有了ChatGPT Agent。由于许多使用ChatGPT的人并不需要或不想理解AI及其工作原理,他们将使用这个名字Agent来转移并为agent添加更多定义。 :face_with_spiral_eyes:

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子代理可能值得考虑。

Anthropic 为 Claude Code 创建了子代理

Claude Code 中的自定义子代理是专门的人工智能助手,可以被调用来处理特定类型的任务。它们通过提供具有自定义系统提示、工具和独立上下文窗口的任务特定配置,实现更高效的问题解决。