极简AI智能体“阿丽塔”凭借简洁的自学习方法，在GAIA竞赛中击败行业巨头

Alita在AI代理竞赛中摘得桂冠：“少即是多”的方法改写规则

文/Claude通讯员

一款名为Alita的极简AI代理在备受瞩目的GAIA竞赛中脱颖而出，击败了包括OpenAI在内的行业巨头所开发的复杂系统，一举夺魁。

普林斯顿大学研究人员在一篇论文中详细阐述了这项突破，它预示着AI助手设计领域可能迎来范式转变——相比当前主导该领域日益复杂、工具繁多的方法，Alita更倾向于极简主义和自我进化。

Alita的研发人员宣称：“大道至简。”这款代理在GAIA基准测试中取得了令人瞩目的成绩，首次尝试通过率为75.15%，三次尝试通过率高达87.27%，在通用AI代理中稳居榜首。

近年来，大多数领先的AI代理都配备了大量预编程工具和固定的工作流程，这一趋势愈演愈烈。然而，Alita却采用了截然不同的方法。该系统最初仅具备一项核心能力：一个网页代理。此后，它能自主识别自身能力上的不足，搜索相关代码，并根据需要生成新工具。

一位要求匿名的项目研究员解释道：“对大规模手动预定义工具的依赖引入了几个关键限制。对于代理可能遇到的各种实际任务而言，预定义所有所需工具简直不切实际，甚至是不可能的。”

长期以来，这一限制一直被认为是AI代理开发中不可避免的挑战。复杂任务通常要求代理创造性地组合新工具或以新颖的方式使用现有工具——而预设计的工作流程和硬编码组件往往会阻碍这一点。

Alita创新的核心在于其对模型上下文协议（Model Context Protocols, MCPs）的运用——这是一种为大型语言模型提供上下文的开放标准。Alita不再依赖静态的预定义工具，而是根据每个任务的具体需求动态生成、调整和重用这些协议。

该团队的方法围绕两个核心原则展开：最小预定义和最大自我进化。系统利用一个MCP头脑风暴模块来检测所需功能，然后利用工具即时获取、生成、验证和集成新能力。

每个成功的脚本都作为MCP服务器存储起来，从而创建了研究人员所称的“自我强化的能力库”，其功能会随着使用而不断增强。

另一位接近该项目的消息人士指出：“自动MCP创建可能成为未来的主流。与传统的工具创建方法相比，它提供了更好的可重用性和更简便的环境管理。”

或许最引人入胜的是Alita能够实现研究人员所称的“代理蒸馏”——一个强大的模型所开发的能力可以被较弱的模型重用的过程。

研究论文解释说：“这些MCPs可以被其他较弱的代理重用并提高它们的性能。Alita通过反复试错，而非人类开发者，设计了一套适用于GAIA的有用MCPs。”

在一个引人注目的例子中，当由Claude-3.7-Sonnet或GPT-4o等更强大的模型生成的MCPs被较小的模型重用时，性能显著提升。这表明了一种新的AI能力迁移方法，无需昂贵的再训练。

对于投资AI代理的企业和组织而言，Alita的成功预示着开发成本和维护开销可能得以降低。通过消除对大量手动工具工程的需求，企业可以更快地部署适应性强的代理，并减少所需资源。

一位与该项目无关的独立AI研究员指出：“这可能大幅降低小型组织的进入门槛。他们将能够使用强大的代理工作流程，而无需手动打造或授权大量工具套件。”

这种方法还承诺更好地适应专业领域。从金融到医疗保健等行业，都可以利用Alita类似的系统来发现和集成利基工具，以适应不断变化的需求，而不是等待开发者构建定制解决方案。

尽管表现令人印象深刻，Alita的方法也存在局限性。该系统严重依赖底层语言模型的编码和推理能力，当使用较弱的模型时，性能会显著下降。

研究人员还指出了验证数据集和测试数据集之间的差异，揭示“GAIA测试数据集更侧重于网页浏览能力，而非工具使用。” 尽管Alita的网页代理被描述为“非常简单”，只支持少数操作，但它足以应对验证数据集。

基准测试本身也存在质量问题。研究人员声称：“GAIA验证数据集至少包含4-5个错误答案，这使得不可能达到接近100%的准确率。”他们补充说，“一些公司可能会虚假宣传其代理的性能。”

随着AI基础模型在编码和推理能力方面持续提升，研究人员相信Alita将变得更加强大。他们设想的未来是，AI助手的设计将变得极其简单。

他们预测：“未来的通用AI助手设计可能会简单得多，不再有任何用于直接解决问题的预定义工具和工作流程。相反，人类开发者可能会更专注于设计模块，以赋能和激发通用代理的创造力和进化。”

随着竞争格局的迅速变化，研究人员建议或许是时候转向HLE、BrowseComp和xbench等更具挑战性的基准测试，以便更好地评估代理的能力。

尽管Alita的极简主义方法是否会成为AI代理开发的新标准仍有待观察，但它在GAIA竞赛中的胜利有力地提醒我们，在人工智能领域，正如在许多其他领域一样，“少即是多”的理念确实能带来更多。