微軟CEO納德拉提出了全新的判斷，認(rèn)為AI Agent生態(tài)將徹底取代傳統(tǒng)的SaaS模式。這一觀點(diǎn)引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注和討論。本文將深入剖析納德拉的判斷依據(jù)，為讀者呈現(xiàn)一個(gè)清晰的AI Agent生態(tài)構(gòu)建藍(lán)圖，供各位參考。

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI Agent 正在成為推動(dòng)人機(jī)協(xié)作的新范式。本文通過對 Langchain 團(tuán)隊(duì)的研究報(bào)告和行業(yè)案例的分析，揭示了 AI Agent 在規(guī)劃能力、UI/UX 交互創(chuàng)新和記憶機(jī)制方面的關(guān)鍵突破點(diǎn)，展望了 2025 年 AI Agent 應(yīng)用的廣闊前景，供大家參考。

今年開始，Agent成為大模型落地的最佳選擇，各大廠商都在大力推廣。面對這種技術(shù)簇，我們應(yīng)采取一種積極探索與謹(jǐn)慎評估并重的策略——既要保持理性，也要保持樂觀。

在人工智能的浪潮中，Agent技術(shù)正以其獨(dú)特的方式重塑著各行各業(yè)的運(yùn)營模式。《從雇員代理到創(chuàng)意代理，從數(shù)據(jù)代理到代碼代理，再到安全代理，這篇文章涵蓋了六大核心場景下的Agent應(yīng)用案例，展示了AI如何成為推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和效率提升的關(guān)鍵力量。

2020年，RAG的概念被提出；然后2022年ChatGPT之類的大模型開始興起，RAG在知道大模型的生成上起到了不小的作用。這篇文章，我們來了解下RAG的基本原理和使用場景。

近期閱讀了Anthropic發(fā)布的最新文章《Building effective Agents》, 文章分享了他們對于如何高效構(gòu)建Agents的相關(guān)思考, 看完后獲得了一些收獲, 與你分享。

許多AI Agent的出現(xiàn)，確實(shí)成為解決某些特定問題的“特效藥”。但是，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們也需要熟悉“藥性”——他們能解決什么問題，他們可能存在的局限在哪里。

與大模型不同，Agent就像是一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)答案”，直接擺在企業(yè)面前，就連使用說明書和企業(yè)最看重的投入回報(bào)比都計(jì)算好了。

在人工智能的快速發(fā)展中，多智能體系統(tǒng)（MAS）正逐漸成為解決復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。本文將深入探討Multi-Agent System的概念、應(yīng)用場景以及實(shí)現(xiàn)框架，揭示如何通過多個(gè)智能體的協(xié)作與協(xié)調(diào)來提升系統(tǒng)的整體性能和魯棒性。

紅杉美國合伙人Konstantine Buhler 預(yù)測2025年將成為AI智能體的“群體協(xié)作”時(shí)代，標(biāo)志著Agent元年的到來。在這次采訪中，他將揭示AI智能體如何從單一任務(wù)執(zhí)行者發(fā)展到網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作，以及這一轉(zhuǎn)變?nèi)绾斡绊戓t(yī)療、教育等關(guān)鍵領(lǐng)域，進(jìn)而推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。

在AI的快速發(fā)展中，多代理系統(tǒng)正成為提高企業(yè)響應(yīng)速度和資源分配效率的關(guān)鍵技術(shù)。本文將為你提供構(gòu)建多代理系統(tǒng)的實(shí)用指南，幫助你把握AI Agent的入門知識，探索其在商業(yè)世界中的潛力和應(yīng)用。

本文將深入分析AI Agent和工作流的核心差異，并探討如何通過合理應(yīng)用這兩種工具，提升個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的工作效率，最終推動(dòng)企業(yè)的業(yè)務(wù)增長。