作者 | Bill Doerrfeld 

編譯 | 云昭

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

操作 Windows 程序、自動對賬發票、預訂航班和酒店——這些只是新一代大型語言模型（LLMs）為 AI 智能體帶來的眾多可能性中的幾個。研究人員將這一階段的進化稱為“大型行動模型（Large Action Models）”，簡稱 LAMs。

迄今為止，LLM 是無狀態的——它們無法自行采取行動、適應環境或與工具交互。但 LAMs 的出現，正在使智能體能夠執行更復雜的操作，甚至能在圖形用戶界面（GUI）中自主導航。

IT 服務公司 Xebia 的集團董事總經理 Preetpal Singh 在接受采訪時表示：“LAM 是 AI 系統發展中的一個關鍵轉折點，它標志著 AI 從被動應答者向自主操作者的躍遷?！?/p>

實際上，LAM 正在將行業從“生成式 AI”引導向“智能體 AI”。

xtype（一家 ServiceNow 多實例管理平臺公司）的產品營銷負責人 Scott Willson 也表示：“AI 一直需要一個‘執行引擎’，LAM 正是生成式 AI 對這一需求的回應?！?/p>

1.什么是大型行動模型？

LAM 是在 LLM 基礎上訓練而成的，專注于“行動”任務，并具備真實的外部數據與系統連接能力。這意味著，LAM 驅動的智能體遠比普通 LLM 更強大——后者僅限于推理、檢索和文本生成。

MinIO（對象存儲系統）的 AI 解決方案工程師 Keith Pijanowski 表示：“當你在討論 LAM，其實你就是在談智能體。LAM 實際上是智能體的大腦。”

與傳統 LLM 面向通用用途、訓練數據來源廣泛不同，LAM 更注重任務導向。Imagine Learning（教育平臺）的 AI 事務副總裁 Jason Fournier 指出：“LAM 是將 LLM 微調，使其在推薦達成目標的行動方面表現更優。”

目前的一些 LAM 實踐案例包括：

• 微軟研究人員開發了可在 Office 中執行任務的 LAM（來源：The Decoder）；
• Orby 推出了一款用于企業任務自動化的 LAM；
• CogAgent 是一個開源模型，設計用于在 GUI 中執行任務；
• 加州大學伯克利分校發布了 Gorilla，一個在 RAG（檢索增強生成）基礎上擴展運行時、執行行動的微調模型。

目前學界仍在積極研究 LAM，而業界對其定義尚未統一。盡管名稱五花八門，許多被稱為“可調用工具的 LLM”或“智能體框架”的項目，本質上都屬于 LAM 范疇。

例如，OpenAI 最近在其 Responses API 中新增了“計算機操作”功能，允許開發者引導 AI 執行點擊、滾動等屏幕上的操作。雖然 OpenAI 沒有使用 LAM 這一術語，但這一功能正體現了“AI 行動力”的整體趨勢。

微軟研究人員在去年12月發布的一篇關于 LAM 的研究摘要中寫道：“人們對超越語言助手、能執行現實任務的智能體系統需求正在快速增長?！倍衲?月更新的另一項研究則描繪了一種“以 LLM 為大腦的新一代 GUI 智能體”。

2.LAM 如何推動智能體發展？

在傳統的企業自動化中，人們依賴于“機器人流程自動化（RPA）”，通過模擬點擊、滾動、復制文本等用戶行為來完成重復任務。而 LAM 正在走得更遠。

不同于依賴硬編碼邏輯的 RPA，基于 LAM 的智能體可以在運行時收集信息，甚至是那些在流程設計時尚不存在的數據。Pijanowski 表示：“這更像是一種動態業務邏輯。”

Willson 則認為 LAM 比 RPA “強太多了”：“……”

Willson 認為 LAM 的能力已經遠超 RPA：“它不是根據固定腳本去做事，而是實時推理，適應不同場景。RPA 是靜態的，而 LAM 是動態的?！?/p>

這使得基于 LAM 的智能體比傳統系統更能適應變化的業務環境和用戶需求。例如，它們可以：

• 在操作過程中根據最新上下文調整執行策略；
• 主動判斷執行哪個工具或 API；
• 處理無法預料的異常情況。

3.實現 LAM 的關鍵構件

目前的 LAM 系統，往往由以下幾個關鍵構件組成：

• 多模態感知能力：能讀取屏幕、識別按鈕、理解圖形界面。
• 動作規劃與執行模塊：基于任務目標生成一系列操作指令，比如點擊、鍵入、滾動等。
• 實時環境反饋機制：能根據執行結果即時修正或重新規劃步驟。
• 與外部系統的連接能力：調用 API、讀寫數據庫、發送請求等。

這些能力使 LAM 成為真正意義上的“AI 操作員”，可以輔助甚至替代人類在桌面環境、網頁、企業內部系統等界面中執行任務。

4.誰在推進 LAM？

目前，除了微軟、OpenAI 和一些學術機構之外，還有越來越多創業公司和開源社區也在推動 LAM 的實踐。比如：

• AutoGPT 和 AgentGPT 的演化，雖然主要聚焦在文本流程自動化，但也逐步開始探索 GUI 操作；
• Orby 和 Cognosys 等公司，則專注于企業環境下的 LAM 商業化落地；
• GitHub 上涌現出大量“Auto Agent Framework”，正在嘗試將 LAM 和 GUI 控制統一集成。

盡管這一領域仍在早期階段，但它可能比“僅生成文本”的 AI 革命更具現實影響力，因為它直接進入了人類工作流的執行層。

5.從語言模型到行動模型，AI 的下一步是什么？

我們曾用 LLM 革命性地解決了“理解”和“表達”的問題，現在 LAM 正試圖解決“執行”的問題。

就像 Keith Pijanowski 所說：“語言模型是 AI 的大腦，而行動模型才是 AI 的雙手和雙腳?！?/p>

隨著更多 GUI-aware、具備系統訪問能力的 LAM 被開發出來，我們將看到 AI 真正開始動手做事——從寫郵件、處理表格，到登錄系統、分析報表、執行指令。

也許未來，企業的每個部門都會配有一個“數字助手”，不再只是回答你問題，而是真正替你完成任務。