阿里云客服Agent业务提效实践：灵活可控的落地方法论
阿里云客服Agent业务提效实践：灵活可控的落地方法论随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。
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8120 点击 2025-07-04 11:18
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随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。
自从 Transformer 问世，NLP 领域发生了颠覆性变化。大语言模型极大提升了文本理解与生成能力，成为现代 AI 系统的基础。而今，AI 正不断向前，具备自主决策和复杂交互能力的新一代 AI Agent 也正加速崛起。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
值得买科技发布了自己的 MCP Server “海纳”，在 AI Agent 时代打造消费领域的基础设施。值得买在数据提供与适配方面有着丰富经验，在电商消费行业有着深刻积累，正是因为有了在垂直领域深耕的行业 know how，所以才有能力向行业提供高质量的、场景相关的数据内容。
我们拆解AI Agent的运作流程，包括感知层、决策层和执行层。
Agent 能力边界正在快速演进，未来随着更强的规划和推理能力的不断提升，Agent 们将参与到社会经济运作中。在这一趋势下，将可能诞生类似 Visa 或 Stripe 级别的商业基础设施的机会。
在最新的 LangChain Interrupt 峰会上，AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
TL;DR：如果您有一个AI产品，用户问您这是AI Agent还是Agentic AI？如果您回答不出来，或者认为这两个概念是一回事，那您可能需要重新审视自己的技术认知了。不过没关系，因为99%的人都不知道，现在您只需要看完这篇文章就可以了。
随着基础模型的快速发展和 AI Agent 进入规模化应用阶段，被广泛使用的基准测试（Benchmark）却面临一个日益尖锐的问题：想要真实地反映 AI 的客观能力正变得越来越困难。