大型动作模型 (LAM) 代表了人工智能领域的一个新前沿，旨在克服当前大型语言模型 (LLM) 的局限性。虽然这些模型擅长生成复杂的文本响应和理解自然语言，但在与动态环境交互和执行具体动作方面却显得力不从心。LAM 填补了这一空白，使人工智能超越了语言理解的被动维度，具备了执行和决策的主动能力。

LAM 不仅扩展了大型语言模型（如 GPT-4）的功能，还为 AI 生态系统带来了一个全新的维度。LLM 擅长理解自然语言并生成输出，而LAM 则更进一步，将 AI 从纯粹的语言处理领域拓展到在数字和物理环境中执行复杂操作的能力。这种转变不仅是技术层面的，也是概念层面的：LAM 将 AI 从被动的（仅能对语言输入做出响应的）实体转变为能够在现实世界中进行规划和操作的主动系统，能够适应环境动态和情境化需求。

这种转变在当代人工智能领域尤为重要，因为它标志着向真正可操作的智能系统概念迈出了一步，能够整合语义理解、战略规划和实际执行。

要点总结

操作型人工智能的新范式——大型动作模型代表了人工智能领域的一项突破，突破了现有语言模型（LLM）的局限性。它们不仅能够解读自然语言，还能将其转化为具体的动作和可执行的操作，从而使人工智能更加主动、更具情境化。

LLM 和 LAM 之间的主要区别——LLM 专注于文本处理和生成，而 LAM 则更进一步，在数字和物理环境中执行实际任务。这种能力对于需要自动化和实时适应性的应用至关重要。

LAM 作为 AI 代理的核心——LAM 在 AI 代理中扮演着至关重要的角色，是执行复杂任务的运行引擎。它们能够理解环境、规划详细的行动并执行，并动态地适应环境变化，但它们并不具备拟人化的自主性（例如 Agentic AI）。

LAM 的未来潜力——虽然 LAM 还不是完全自主的系统，但它们代表着迈向更先进和代理模型的中间步骤，为能够系统地融入社会和生产过程的 AI 奠定了基础。

什么是大型动作模型？

大型行动模型 (LAM) 代表了新一代人工智能模型，旨在扩展传统大规模语言模型 (LLM) 的功能，并弥合语言理解与具体行动之间的差距。LLM 主要专注于自然语言处理，擅长文本生成、问答和语义翻译，而 LAM 则引入了一种变革性元素：能够将语言解释转化为各种数字和物理情境中的切实行动。

这些模型的构建是为了解决 LLM 的一个根本限制：无法执行具体操作并与环境进行动态交互。事实上，LAM 不仅仅提供建议或解释，还能够生成可实时执行的操作序列，这使得它们成为需要自动化和可操作性的应用的关键工具。例如，LAM 可以执行诸如管理图形用户界面 (GUI)、控制物联网设备、集成软件系统，甚至与工业机器人等物理机器交互等任务。

为了更好地说明差异，请考虑如下请求：“请使用 Excel 文件中的数据填写此表格。”

传统的 LLM 可能会以完成任务所需的指令的文本描述来回应（例如，“打开 Excel 文件，复制数据，然后将其粘贴到表单中”）。

相比之下，LAM 的功能更进一步：它可以打开 Excel 文件，提取相关数据，进行处理，并自主填写所需的表格，而无需进一步的人工干预。

简而言之：LAM 是一种人工智能模型，旨在将用户意图转化为数字和物理环境中的切实行动。

LAM 的工作原理

这种演变基于 LAM 的以下能力：

解释复杂的输入（文本、视觉、声音）以理解用户意图；

制定详细的行动以实现目标；

执行动作，动态适应环境条件。

例如，虽然像 GPT 这样的 LLM 可以生成预订旅行的详细计划，但 LAM 可以更进一步，在网站上完成预订，并直接与界面进行交互。

得益于与外部系统的精密集成，语言辅助机器人 (LAM) 将语义语言理解与先进的规划和行动能力相结合。它们通过智能代理进行操作，智能代理收集上下文信息、解读自然语言并生成特定的动作序列。这种方法使它们能够实时与环境交互，适应不断变化的条件，并确保高度的精确度和自主性。

LAM 的一个关键特性是能够将复杂任务分解为可管理的子任务，将每个请求转化为一系列具体的、连续的步骤。为此，它们使用融合了高级监督学习、强化学习和环境集成技术的模型，从而使它们能够在深入了解相互依赖关系和操作动态的情况下执行操作。

LLM和LAM之间的区别

LLM 和 LAM 的根本区别在于它们的核心功能。LLM 专注于理解自然语言并生成输出，使其成为解答问题、创建内容或支持语言分析的绝佳工具。然而，它们的局限性在于无法直接与外部环境交互。

另一方面，LAM 代表着向更具操作性的 AI 迈进了一步。基于代理集成框架（AI 代理），LAM 不仅能够理解任务，还能通过一系列操作执行任务。这种差异体现在以下几个方面：

输出：LLM 生成文本，而 LAM 产生具体动作；

环境集成：LAM 在真实、数字或物理环境中运行，与工具、应用程序和设备交互；

动态适应性：LAM 根据环境反馈调整计划，而这是 LLM 通常缺乏的能力。

更详细地说：

（1）输出：从文本到行动

类似 GPT-4 的 LLM 旨在处理语言输入并生成响应。其输出仅限于口头、书面和视觉（图像、视频）形式的交流，通常以建议、解释或问题答案的形式出现（例如，对于系统而言，按照提示生成图像或视频仅仅是对请求的响应）。这一特性使其成为需要语义理解和内容生成的应用程序（例如聊天机器人、自动翻译、虚拟助手、图像生成器等）的卓越工具。

另一方面，语言建模模型 (LAM) 通过添加操作维度扩展了此功能。它们的输出不仅限于文本，还包括可以在数字和物理环境中实际执行的操作。例如，这些模型可以打开应用程序、与图形界面交互、填写表单、实时处理数据，甚至控制机器人或物联网设备等物理设备。

换句话说，当 LLM 做出响应时，LAM 会采取行动，将自然语言翻译成可执行的操作序列。

（2）环境互动：静态与动态

LLM 主要在抽象的虚拟空间中运行，其中对上下文的理解仅限于文本输入中明确提供的内容。这些模型基于预先训练的数据运行，并非设计用于直接与复杂或动态的环境交互。例如，LLM 可以描述如何访问应用程序或完成任务，但它无法主动导航操作系统或适应实时变化。

另一方面，LAM 专为在复杂动态的环境中运行而设计，它们能够收集上下文信息，对不断变化的变量做出反应，并相应地调整操作。这使得它们成为处理任务执行过程中参数或条件可能发生变化的场景的卓越工具。例如，在工业环境中，LAM 可以根据输入数据的变化或意外的机器故障动态调整生产计划。这种适应环境的能力使 LAM 比 LLM 具有更高的自主性和弹性。

（3）规划与适应：响应与战略行动

LLM 和 LAM 之间的另一个关键区别在于它们的规划和适应能力。LLM旨在基于概率语言模型生成响应，但它们缺乏对动作之间相互依赖关系的真正理解，也缺乏对长期战略规划需求的真正理解。例如，LLM 可以提供完成任务的指令列表，但它无法将这些指令组织成连贯的顺序，也无法根据不可预见的障碍调整计划。

另一方面，LAM 擅长动态规划，这使得他们能够将复杂的任务分解为可管理的子任务，并根据实时反馈不断调整计划。这种能力不仅限于简单地执行预先制定的计划；LAM 能够根据环境变化、错误或新信息重新调整操作。例如，负责管理自动化流程的 LAM 最初可能会规划一系列特定的操作，但如果所需资源不可用，他们可以重新制定计划，以便使用其他资源仍然实现预期目标。

简而言之：

LLM：基于概率模型生成响应；它们与环境的交互是间接的，并且基于预先训练的数据；它们不会实时规划或适应。

LAM：生成直接影响环境的具体行动；与复杂环境动态交互，适应不断变化的变量；规划运营策略并根据需要不断修改计划。

LAM、AI Agent、Agentic AI……令人困惑！

在此，有必要明确一下LAM、AI Agent和Agentic AI之间的一些区别。

大型行动模型 (LAM) 在自主人工智能系统的发展中发挥着核心作用，尤其是在人工智能代理的设计和实现中。这些智能系统能够感知周围环境，根据情境输入做出决策，规划战略行动并自主执行。在此背景下，LAM 发挥着至关重要的作用，它充当决策和操作引擎，使代理能够从语言理解转向具体行动。然而，代理人工智能则完全不同。

让我们尝试澄清一些事情。

LAM 和 AI Agent，双赢的关系

AI代理是通过感知、决策和行动的迭代循环来处理复杂任务的系统。它们在动态且通常不确定的环境中运行，必须不断适应新的输入并根据情境调整自身行为。在此过程中，LAM 代表功能核心，将用户请求转化为可执行的、情境化的操作序列。

LAM 在 AI 代理中的作用分为几个基本步骤：

理解用户输入：LAM 使用先进的自然语言处理能力（从 LLM 继承）来解释以自然语言表达的请求；

行动规划：与传统语言模型不同，LAM 能够将复杂任务分解为子任务，规划连贯的行动序列以实现预期目标；

情境化执行：LAM 将语言与操作环境相结合，将其决策转化为具体行动，其中可能包括与图形界面、软件 API 甚至物理硬件的交互；

动态适应：在执行过程中，LAM 不断分析环境变化并根据收到的反馈调整其操作，确保即使在意外情况下也能保持稳健的行为。

智能家居自动化系统是 LAM 在 AI 代理中发挥作用的一个具体例子。当用户请求（例如“安排下午 2:00 的视频会议”）时，LAM 可以访问日历，查找可用时间，向参与者发送邀请，并设置虚拟会议会议室。这种程度的集成和自动化对于简单的 LLM 来说是不可能实现的。

LAM和Agentic AI的区别

虽然LAM对于AI代理的运行至关重要，但必须将其作用与定义为“代理型AI”的系统区分开来。“代理型AI”是指更高级别的人工智能，其特点是具有自主性和近乎“有意”的感知能力，类似于人类。这一概念意味着系统具备对自身状态（但需要注意，这并不是像人类或其他动物物种那样对“存在”的意识）、自身行为及其长期影响的内在理解。

LAM 虽然极其先进，但却缺乏 Agentic AI 所具备的内在自主性或意向性。它们的行为遵循以下原则：

预设数据：LAM 根据其开发过程中定义的训练数据集和操作规则采取行动；

具体指令：其行动受到用户或操作环境定义的明确目标的限制和约束；

缺乏“意识”：LAM 并不“理解”其环境或行为，而是基于模拟逻辑决策的算法执行任务。这一区别对于避免误解 LAM 的功能至关重要。虽然它们代表着迈向智能自动化的重要一步，但它们并非旨在成为自主的“思考”智能体，而是在明确定义的情境中执行复杂任务的复杂工具。

LAM 和通往 Agentic AI 的桥梁

虽然语言辅助机器人 (LAM) 本身并非自主型人工智能 (Agentic AI)，但它可以被视为向更自主型系统过渡的中间阶段。它们将语言理解、规划和行动相结合的能力，为自主型人工智能的未来发展奠定了基础。然而，要达到一定程度的拟人化自主性，需要克服一些关键的限制：

有意识的感知：代理人工智能需要系统能够以更复杂和独立的方式感知和理解自身的内部状态和外部环境（尽管科学研究进展非常迅速，但对这些系统的理解还远远没有达到人类的意识）；

决策自主性：Agentic AI 中的自主性不能完全由预先定义的规则指导，而必须源于系统制定自身目标并长期适应的能力；

持续学习：LAM 依赖于预先训练的模型和有限的反馈，而 Agentic AI 应该能够在没有人工监督的情况下自主地从新的经验中学习。

未来一瞥

大型行动模型（LAM）的出现不仅有望重新定义人工智能的能力，更有望重新定义这些技术将融入的社会经济、技术、政治和环境背景。通过STEPS（社会、技术、经济、政治、可持续性）矩阵分析这些影响，使我们能够理解这场技术革命的系统性和多维影响。

S –社交

LAM 有可能对社会动态产生深远影响，特别是我们如何与技术和劳动力市场的变化互动。

可访问性和包容性：LAM 能够将自然语言转化为切实可行的行动，使数字技能有限的人更容易获得技术，从而促进与医疗保健、教育和公共服务等领域的复杂工具的互动。

技术性失业：LAM 带来的先进自动化技术可以减少许多任务中对人工干预的需求，尤其是重复性或标准化任务。然而，这可能导致劳动力市场两极分化的风险，对高度专业化技能的需求增加，而中级职位的机会减少。

人机交互的新形式：语言辅助机器人 (LAM) 能够自主响应人类语言输入，这将重新定义人类感知科技的方式。这可能会催生新的人机协作模式，但同时也会引发关于自动化系统操作透明度的伦理问题。

T – 技术

从技术角度来看，LAM 代表着一项突破，它将人工智能的界限从语言理解扩展到了真正可操作和可情境化的人工智能。

智能生态系统：LAM 与物联网 (IoT)、云计算和先进机器人等复杂系统的集成将为日益互联和自主运行的技术生态系统铺平道路。

可扩展性挑战：LAM 的开发和部署需要复杂的计算基础设施和高质量的数据集。这可能会限制大型公司和技术机构对这些技术的使用，从而减缓创新的民主化进程。

网络安全：LAM 执行的自动化操作的增加带来了新的网络安全风险，因为系统可能容易受到利用其操作自主性的操纵或攻击。

E – 经济

LAM 有望改变经济格局，影响生产力、效率和商业模式。

提高生产力：通过自动化复杂且重复的任务，LAM 可以显著提高制造业、物流业、金融服务业和医疗保健等关键行业的运营效率。

价值重新分配：能够将 LAM 实施到其流程中的公司可以通过扩大能够使用这些技术的人与无法整合这些技术的人之间的经济差距来获得显著的竞争优势。

新市场和新领域：LAM 的传播可以刺激与个性化自动化相关的新市场的创建，例如运营虚拟助手或中小企业的决策支持系统。

P-政治

LAM 的广泛采用引发了需要关注的政策和监管问题。

治理与监管：各国政府将面临监管LAM使用的挑战，确保其行为安全、透明且合乎道德。建立LAM使用的全球标准对于防止滥用或误用至关重要。

技术地缘政治：与生成式人工智能一样，LAM 可能成为全球技术竞争的焦点，各国都会进行战略投资，开发和保护自己的人工智能基础设施。

对人权的影响：LAM 自主权的增强可能会引发对隐私、数字权利以及滥用技术进行社会控制或监视的担忧。

S – 可持续性

可持续性是评估 LAM 采用情况的一个重要维度，尤其是考虑到所需计算基础设施对环境的影响。

能耗：由于LAM的复杂性，它需要大量的计算资源，从而增加了能源消耗和技术基础设施的碳足迹。量子计算或算法优化等解决方案对于减轻这种影响至关重要。

可持续自动化：LAM 优化复杂流程的能力可用于促进资源管理、废物减少和能源转型等领域的可持续性。

技术生命周期：LAM 的采用引发了人们对相关技术长期可持续性的质疑，包括对更高效的硬件基础设施和污染更少的材料的需求。

STEPS矩阵分析表明，LAM不仅仅是一项技术进步，更是社会诸多维度系统性变革的潜在推动力。然而，为了确保这些技术能够充分发挥其潜力，必须积极应对相关挑战，在创新、治理和可持续性之间取得平衡。LAM代表着未来的绝佳机遇，但其应用需要采取深思熟虑且多学科的方法，以应对其带来的复杂社会、技术、经济、政治和环境影响。