2024年，AI Agent称得上最火热的概念。一方面，大模型赛道降温，并呈现出赢家通吃的局面；另一方面，AI Agent则是大模型应用落地的最佳形式，其能够解决LLMs在具体应用场景中的局限性。
想象这样一个场景：深夜 11 点，你已经忙碌了一天，正准备休息，却想起明天早上还得分享一篇经典论文《Attention Is All You Need》，需要准备幻灯片。这时，你突然想到了自己的 AI 助手 —— PC Agent。
在大语言模型和 AIGC 的热潮下，科研人员对构建「视觉对话智能体」（Visual Chat Agent）展现出极大兴趣。其中，可实时交互的人像生成技术（Audio-Driven Real-Time Interactive Head Generation）是实现链路中极为关键的一环。
在信息爆炸的时代，我们面对的最大困境是噪音太多。答案无穷无尽，但真正有价值的回答却依然难以找到。
智能体基本上已经成为AI行业的共识，如果说有分歧，大概率也是对落地的时间有分歧。
在过去的一年里，Anthropic 在构建 LLM 和 agents 这件事情上，与多个行业的数十个团队有过合作。
简单才是王道，Anthropic 的智能体开发的“反直觉”法则
前不久，看完Salesforce财报写了篇文章，AI闭环验证，Salesforce“疯”招销售 没想到，Agentforce 2.0的发布，一下子几乎全实现了。
OpenAI 发布季第十一天，ChatGPT与Mac应用深度集成了—— 此次带来编程和写作两方面的更新。
经过了LLM、RAG、多模态等多轮技术风口的洗礼后，AI智能体的应用现状究竟如何？Langbase公司最近发布的调查报告通过11个关键问题，为我们提供了一份有价值的现状切面。
