该框架旨在解决人工智能领域日益突出的一个问题：自主代理工具的迅速涌现使得开发者难以确定最适合其特定需求的解决方案。这种复杂性可能导致分析瘫痪，阻碍创新并减缓新型人工智能驱动应用的开发。

研究人员确定了对自主代理框架进行分类的两个主要维度：代理适应和工具适应。代理适应涉及修改支撑自主代理系统的基础模型。这可以通过更新代理的内部参数或策略来实现，例如通过微调或强化学习等方法。另一方面，工具适应侧重于修改代理用于与环境交互的工具。这可能涉及创建新工具、修改现有工具或开发代理有效利用可用工具的策略。

研究人员表示，这种重新定义将企业团队的重点从简单地选择模型转移到制定架构决策。这些决策包括确定如何分配训练预算、保持多少模块化以及在成本、灵活性和风险之间接受哪些权衡。

自主代理人工智能的兴起反映了向更自主和智能系统发展的更广泛趋势。自主代理人工智能系统旨在感知其环境，推理其目标，并采取行动来实现这些目标。这些系统有潜力彻底改变包括医疗保健、金融和交通运输在内的各个行业。然而，开发和部署自主代理人工智能系统的复杂性带来了重大挑战。

新框架旨在通过提供一种结构化的方法来理解和驾驭自主代理人工智能领域，从而应对这一挑战。通过根据其适应策略对框架进行分类，研究人员希望能够帮助开发者做出更明智的决策，并加速创新人工智能应用的开发。该研究还强调了考虑不同方法之间权衡的重要性，例如训练模型的成本与使用模块化系统的灵活性之间的权衡。研究人员计划继续完善该框架，并探索对自主代理人工智能系统进行分类的新维度。他们还希望与行业合作伙伴合作，以在实际应用中验证该框架。