AIgent 成熟后的发展方向可能包括以下几个方面：
AI Agent/AI替身是除了AGI本身最重要的概念，因为它揭示了硅基文明的无限可能性。AI Agent理念的核心是：设立目标->拆解任务->使用工具->做出决策；Agent可以以人的方式相互交流->自主搭建社会协作关系；最终实现模仿人->替代人。“斯坦福小镇”论文之后，一直有层出不穷的尝试，包括BabyGPT、AutoGPT等；OpenAI的Assitant API,Function Calling功能也是迈向AI Agent的第一步，让大语言模型可以开始实用工具。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.03442不过，（值得庆幸的是）AI Agent距离成熟还有一定距离。目前最突出的问题是记忆力的问题。这一方面是技术层面上的：记忆准确性、逻辑完整性、合理遗忘、长期记忆机制与Token长度、调用效率之间制衡的问题。记忆能力和长Token能力是当前很多团队的攻坚重点：刚发布的Gemeni1.5在研究中达到10M的Token长度，比GPT4整整多出两个数量级；ChatGPT也在近期官宣了“记忆能力”；国内最突出的是专攻超长Token的公司“月之暗面”。还有一类是专攻AI Agent的“使用工具能力”的中间层产品，字节最近推出的Coze就是其中代表。在当前底层模型卷不动，上层应用没价值的时刻，做中间层大概是最好的选择。不过这里的机会可能会被资本雄厚的大厂先瓜分掉。（中间层需要支付大量API费用或算力）
结合我们“一人公司”的愿景,我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工.而未来的AI数字员工,会以大语言模型为大脑,串联所有已有的工具和新造的AI工具.@罗文:数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)创造者的学习也依照这个方向,用大模型和Agent模式把工具串起来,着重关注在创造能落地AI的agent应用.大模型的开发研究和演进,就交给学术界和大厂吧.😄[heading2]Agent工程(基础版)[content]如同传统的软件工程学,Agent工程也有一个迭代的范式:1.梳理流程:梳理工作流程SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」.2.「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列的小工具,让机器能完成每一个单一任务.3.建立规划:串联工具,基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」.4.迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的Agent.[heading2]数字员工“进化论”[content]itao:《从copilot到Agent,从实习到转正,从副驾到主驾》--到底是固化流程,还是让AI自主思考,需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡.
1.1.Agent技术正从"能力积累期"进入"应用爆发期"2.2.多智能体协作成为解决复杂问题的主流范式3.3.专业化分工与场景深耕是Agent发展的必经之路32自主执行智能体自动感知环境并制定决策，持续执行任务并实现目标闭环。核心观察A:AI Agent正从规则驱动转向学习驱动模式B:自主能力由多个核心组件协同支撑C:多智能体系统(MAS)成为复杂任务解决方案逻辑链条1.1.技术范式转变(A)规则驱动→学习驱动•数据学习能力•动态适应能力•不确定性处理1.2.核心能力构建(A∧B)•决策中枢•大规模模型•推理规划•记忆管理•工具调用•执行机制•学习系统1.3.演进路径：A∧B→C（有机融合）择径自主，循迹前行本质洞见1.1.Agent技术正经历从"确定性"到"学习型"的根本性转变2.2.多组件协同架构是实现真正自主能力的关键33智能体基准评估构建智能体能力评估的统一标准与方法，建立可度量、可对比的评价体系。核心观察A:评估指标包含多个维度(准确性、响应时间、可靠性等)