關(guān)于大模型的分享和測試已經(jīng)有很多了，但對于智能體的分析內(nèi)容則并不多。這篇文章，作者測試了智能體的兩個代表性產(chǎn)品：騰訊元器和字節(jié)扣子，做簡單科普與個人實操經(jīng)歷對比，并附上AI專業(yè)解讀，一家之言，大家看個樂。

上一篇文章，我們測試了AI在寫小說時，保持行文風(fēng)格的內(nèi)容，但效果很一般。這篇文章，我們來嘗試用下智能體，如果用智能體來做調(diào)試，效果會不會好一些？

最近一段時間，AI大模型的落地場景漸漸多了起來。先是各種AI手機、AI PC開始上市銷售，然后是釘釘、阿里等產(chǎn)品開始推出智能助理類產(chǎn)品，各方爭斗，現(xiàn)在還遠不是終局。

AI技術(shù)已經(jīng)可以融合到大量的生活場景中，比如醫(yī)療健康場景。這篇文章里，作者就借助釘釘AI助理來搭建了一個“白衣小天使”的智能體，一起來看看本文的操作過程和思考。

查了一下： AI Agent熱潮，準確來說，從2023年3月開始。 那時候，一個叫AutoGPT框架項目發(fā)布，項目利用大型語言模型，能自動把一個大任務(wù)拆分成小任務(wù)，并使用工具完成...

時間管理或精力管理是當代人需要面對的一大難題，人們在享受信息分享的便利性的同時，精力也被各種“信息”瓜分著，想要充分利用自己的精力，不妨看看“智能任務(wù)調(diào)度算法”怎么做的。

在機器學(xué)習(xí)的早期階段，探索對于理解環(huán)境至關(guān)重要，但隨著智能體學(xué)習(xí)的深入，利用已知策略以獲取穩(wěn)定回報變得更為重要。過多的探索可能導(dǎo)致錯失最優(yōu)行動帶來的回報，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優(yōu)，錯失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問題。

作為國內(nèi)業(yè)務(wù)標桿的華為，在各個領(lǐng)域的布局可是錯綜復(fù)雜。在AI方面也是如此，甚至對華為業(yè)務(wù)很熟悉的媒體與分析師，都很難描述清楚華為的AI布局。為什么AI技術(shù)在華為，會發(fā)展成今天這樣復(fù)雜的局面？

這兩天參加了 OpenAI 的一些活動。有一部分是討論 Agent/智能體系統(tǒng)在落地時，遇到的各種問題，以及一些可行的實踐。這里我?guī)砹艘恍┕P記。 基于下面的這篇論文，地址是： https://openai.com/research/practices-for-governing-agentic-ai-systems

許多人都沒弄清楚Agent和大模型的區(qū)別，以為Agent大模型的一種應(yīng)用方式而已。其實，在很多方面，兩者都有不同。

結(jié)合AI Agent，未來，我們或許可以進入更加便利的生活。那么，AI Agent究竟是什么？怎么理解AI Agent的未來和可能性？一起來看看本文的分享。

在紅杉資本AI峰會第三期，吳恩達教授分享了對智能體工作流的看法。在本次演講中，他談到了AI agentic workflow，也就是智能體工作流的迭代模式，以及基于人工評估基準測試的效果分析，還談到了自己對于AI智能體設(shè)計模式的四種分類，包括反思、工具使用、規(guī)劃、多智能體協(xié)作。與此同時，吳恩達還分享了它對AI智能體的未來發(fā)展?jié)摿Φ恼雇?