AI Agent如何颠覆传统自动化？
AI Agent如何颠覆传统自动化？AI Agent 的潜力和挑战
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AI Agent 的潜力和挑战
传统 LLM-based AI Agent 运维平台在复杂应用开发方面存在一定局限 ，复旦大学人工智能创新与产业研究院（AI³）徐盈辉研究员与 AI2Apps 团队打造的 AI2Apps 可视化集成开发环境集成了工程级的开发工具，覆盖 AI Agent 完整开发周期，具有完全开放的扩展性，并自带浏览器沙盒环境，借鉴 Figma 的理念
全球首个超小型多模态AI Agent模型Octopus V3，来自斯坦福大学的NEXA AI团队，让Agent更加智能、快速、能耗及成本降低。
AI Agent，进一步迭代工作流。
大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
本文围绕“AI投资趋势及应用方向”展开讨论，涵盖了AI Agent与流程自动化机器人的本质区别、AI原生商业模式的发展、AI在不同行业中的应用挑战及未来发展方向等内容。
基于大模型知识库的问答类应用早已在全球溢满，不再成为新鲜事。AI Agent项目成为新的锚点，承载着创业者、投资人、从业者对未来应用的厚望。
上周百度 AI 开发者大会，特工宇宙的几个小“特工”也去参加了。体验下来大家最大的感受就是——百度几个大模型产品怎么都长得差不多的。
AI Agent 正在成为今年的 AI 新风口，不仅仅是从技术实现的角度，还有当下 AI 落地和收入角度的考虑。
两个多月前，我写过一篇文章：字节的Coze、扣子和GPTs，有什么区别？浅谈了我对 Agent 和 GPTs 的一些思考。两个月后的今天，我们可以看到，GPTs 逐渐过气，字节的扣子逐步出圈，而钉钉、百度、Dify 等也都上线了工作流功能。且 Agent 的热度也越来越高，尤其是近段时间吴恩达教授在红杉演讲后。