Context Autopilot：全球首个上下文引擎驱动的 AI 办公助手

Context Autopilot 是由 Context 公司推出的一款 AI 办公助手，旨在通过先进的人工智能技术提升工作效率。它能够像人类一样思考、学习，并使用用户习惯工具来完成日常的工作任务。

Autopilot 由全球首个上下文引擎驱动，旨在无缝整合用户现有的工作流程，支持多种信息处理工作。

自动化工作流整合：
- Autopilot 可以连接到多种数据源（如 SharePoint、Google Drive），并像同事一样与文件协作。它具有完整的办公套件、浏览器、代码编辑器等功能，能够进行深度研究和项目规划。
- 在处理复杂任务时，Autopilot 可以自动生成计划文档、执行多步数据分析，甚至根据用户需求创建财务模型和可视化图表。
自适应的智能协作：
- 当面临不确定的任务时，Autopilot 会主动向用户请求指导，实现“人机协同”式的互动。这种协作模式支持任务并行处理，提高了生产效率。
- 通过实时反馈机制，Autopilot 可以在用户审批后自动生成幻灯片和报告，最终将成果导出为 PowerPoint 等格式。
代理群体（Swarms of Agents）：
- Autopilot 能够在大项目中“自我复制”生成多个微型代理（mini-pilots），共同分工完成复杂任务。这样一来，系统能够在保持高效的同时，实现复杂任务的智能分配和执行。

实际应用能力：

竞争对手分析与市场洞察：Autopilot 能够利用浏览功能获取竞争对手信息和市场分析。
金融数据收集：它还可以选择连接到如 CapIQ 等数据源，收集财务数据。
上下文引擎的使用：Autopilot 使用上下文引擎将其推理与个人和公司的需求对齐，并能够回忆与任务相关的所有信息。

Context 的 Autopilot 系统在 HELMET 128k 基准上达到了 90.5% 的状态（提高了 24%），在 LOFT 1M 基准上达到了 98%（提高了 26%）。这些提升使得大型语言模型（LLM）在长文本理解能力上有了显著的增强。

视频播放器

Media error: Format(s) not supported or source(s) not found

下载文件: https://img.xiaohu.ai/2024/11/11%E6%9C%8814%E6%97%A5-1.mp4

00:00

使用上/下箭头键来增高或降低音量。

主要功能特点：

AI 驱动的操作系统：
- Context Autopilot 采用了一个 基于大语言模型（LLM） 的操作系统，能够成为用户的智能助手，帮助处理和自动化各种工作任务。它能够理解复杂的任务需求并生成相应的解决方案。
与现有工具的无缝集成：
- Autopilot 可以与用户已有的工作工具无缝对接，包括 Google Drive、SharePoint、Slack、电子邮件 等平台。它可以直接访问这些服务来帮助用户管理文档、邮件和项目，极大地简化工作流程。
上下文引擎：
- Autopilot 的核心是 上下文引擎，它使得 AI 能够在复杂的、包含大量信息的环境中进行推理和理解。这种引擎能够通过不断地学习和自我修正，不断优化 AI 的表现，并帮助它在工作中获得深层次的理解和执行能力。
协作和多任务处理：
- Autopilot 不仅能够执行任务，还能与用户进行 实时协作，主动向用户请求反馈、接受指令，并并行执行多个任务。它还能够 自我复制 来产生多个智能代理，以更高效地处理任务。
支持复杂的工作流：
- Autopilot 支持多步骤复杂工作流，并能够根据上下文进行状态更新和任务跟踪。这使得它能够处理从写作到数据分析、项目管理等各种工作任务。

关键技术

上下文引擎和记忆堆栈

上下文引擎：Autopilot 通过上下文引擎在庞大的知识库上执行深度推理，挖掘隐藏的联系，并生成新的见解。与传统的搜索架构（如 RAG 技术）不同，上下文引擎能够超越简单的数据检索，提供对完整知识体系的深入理解。
记忆堆栈：类似于人类的海马体，上下文引擎具有“状态保持”能力，可以连续反思和批判自己的输出。这种设计支持动态的上下文处理，使 Autopilot 可以自我优化，并根据外部数据源自动更新知识。

Context Autopilot 的技术方法和核心架构主要依赖于以下几个关键技术：

1. 上下文引擎（Context Engine）

上下文引擎是 Context Autopilot 的核心创新技术，旨在使 AI 能够在复杂的环境中理解并处理信息。传统的人工智能模型往往基于检索增强生成（RAG） 模型，只能基于已有信息进行简单的模式匹配，而上下文引擎则能理解任务的 更深层次的上下文，并能够推理出更加准确和个性化的任务解决方案。

动态上下文理解：通过实时跟踪任务的上下文，Autopilot 能根据变化的条件调整其行为，从而提供更准确的输出。
任务的推理与决策：上下文引擎能够理解任务的背景，推理出最有效的处理步骤，适应多种工作环境和复杂需求。

2. 大语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）

Autopilot 基于大语言模型（LLM），能够通过自然语言生成和理解来处理多种工作任务。能够进行零样本学习（Zero-shot Learning），从而无需大量预定义的规则或结构，直接生成符合上下文需求的文本和决策。

自然语言理解（NLU）：能够理解和处理用户通过自然语言输入的命令或问题。
生成式推理（Generative Reasoning）：在用户要求下，AI 能够生成适当的响应或代码片段。

3. 集成与自动化（Integration and Automation）

Autopilot 通过集成多种工具和平台来自动化工作流程，包括文档管理系统、电子邮件客户端、项目管理工具等。通过与常用工具（如 Google Drive、SharePoint、Slack 等）的无缝集成，Autopilot 能够访问用户的资源并帮助其高效执行任务。

API 集成：Autopilot 可以通过 API 调用与外部应用连接，并执行跨平台的数据访问和操作。
自动化任务执行：根据上下文和任务需求，Autopilot 可以自动化重复性任务，减少人工干预，提升工作效率。

4. 智能协作与多代理系统（Collaborative Multi-Agent System）

Autopilot 还具有智能协作能力，在面对复杂任务时，能够通过 多代理系统 自我复制生成多个协作代理，每个代理专注于任务的某一部分，协同工作以提高效率。

多任务处理：通过多代理系统，Autopilot 能够同时执行多个任务，提升工作流的效率。
实时反馈与调整：这些代理不仅能执行任务，还能够与用户实时互动，收集反馈并根据需要调整策略。

5. 推理与长上下文处理（Long Context Handling）

Autopilot 的一个独特优势是其在 长上下文任务中的表现，在这类任务中，AI 需要处理大量的信息并维持上下文的一致性。通过优化推理能力，Autopilot 能够处理超过传统 RAG 模型所能应对的任务规模。

长文本理解：能够在长时间跨度内保持对任务上下文的理解，使得 AI 能够有效执行涉及大量信息的复杂任务。
状态跟踪与决策优化：AI 能在长时间的任务中保持对任务状态的追踪，并不断调整决策，使得结果更符合预期。

6. 自我修正与学习（Self-Correction and Learning）

Autopilot 还集成了自我修正和自我学习机制。这使得 AI 能够通过反馈不断优化其决策和执行过程，从而提升长期的效率和准确性。

持续学习：AI 能根据用户的反馈和历史数据不断调整算法，学习新的任务模式。
自我修正：在出现错误或偏差时，Autopilot 能够识别并自动修正其行为，以保证输出始终符合预期。

评估结果

1. 长上下文任务的处理能力

Context Autopilot 在处理长上下文任务时，表现优于传统的 检索增强生成（RAG） 模型。传统的 RAG 模型在面对需要大量信息处理和长时间跟踪的任务时，会遭遇记忆限制和上下文丢失的问题，而 Autopilot 能够有效保持任务的上下文一致性，提供更加精确的结果。
在基准测试中，Autopilot 在长时间跨度任务中的推理能力和决策能力，优于许多现有的 AI 模型，特别是在执行复杂的、跨多个步骤的工作流时，它能够更加连贯地处理信息，确保任务按预期推进。
在 HELMET 测试中，Autopilot 的上下文引擎表现出色，能够在长达 128k tokens 的输入中表现出一致的高水平。对比其他前沿模型（如 Llama 3.1、GPT-4o 和 Gemini 1.5 系列），Autopilot 的上下文引擎在处理复杂信息时展示出更稳定的表现。

（Llama-3.1 8B/70B、GPT-4omini、GPT-4o-08-06 和 Gemini-1.5 Flash/Pro）在 128k 令牌输入长度下的长上下文基准测试结果。意想不到的趋势出现：在 RULER 上，Llama 8B 的表现优于 Llama 70B，Gemini 1.5 Flash 的表现优于 Gemini 1.5 Pro。同样，在 InfiniteBench 上，Llama 8B 优于 Llama 70B，在“大海捞针”上，Gemini 1.5 Flash 超越 Gemini 1.5 Pro。另一方面，HELMET 对这些前沿型号的排名更加一致。

比较了 ZeroSCROLLS、LongBench、L-Eval、RULER、∞BENCH 和 HELMET 等长上下文基准测试。 HELMET 具有七个不同的任务类别，它们之间的相关性较低。它支持对大于 128k token 的上下文窗口大小进行评估；然而，官方存储库目前支持最大 128k 令牌上下文大小的评估。这就是为什么我们使用 LOFT 来评估较长上下文大小（特别是 100 万个标记）上的性能。

2. 多任务处理与协作

Autopilot 展示了卓越的 多任务处理能力。在多个任务同时进行的情况下，它能够通过 自我复制生成多个智能代理 来协同工作，每个代理可以专注于任务的不同部分，从而提高整体的工作效率。
多个代理不仅能够独立执行任务，还能互相协作，确保任务中的所有环节都能高效完成。此外，代理与用户的实时互动能力，使得平台能够在任务执行过程中灵活调整，进一步提升了整体的准确性和效率。

3. 自动化工作流与工具集成

经过基准测试，Autopilot 在自动化复杂的工作流时表现优异，能够无缝集成 Google Drive、Slack、SharePoint 等工具，并能够自动执行跨平台的任务操作。这些自动化功能大大减少了人工干预，提升了工作流的效率。
用户只需通过简单的自然语言命令，Autopilot 就能自动识别并完成任务，证明了它强大的集成和自动化能力。