我想系统了解有关agent的应用及发展情况

回答

智能体（Agent）在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念，具有广泛的应用和不断发展的技术。

应用领域：

自动驾驶：汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。
家居自动化：智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。
游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。
金融交易：金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。
客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。
机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。

设计与实现：通常涉及以下几个步骤：

定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。
感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。
决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。
行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。
学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。

发展情况： Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架，它把大模型（LLM）和 LLM 之间，以及 LLM 和工具之间，通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。

随着 AI 的发展，大家对 AI 的诉求变得越来越具体，简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显，基于 LLM 对于 Agent 的结构设计，Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限，对于专业 IT 人士不够自由，对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：什么是智能体 Agent

智能体在各种应用中扮演重要角色，以下是一些典型的应用领域：1.自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。2.家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。3.游戏AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。4.金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。5.客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。6.机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤：1.定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。3.决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。4.行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。5.学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

(筹划中)「Agent共学」之"两天学会用AI建站"

|月日20:00开始|备选:coze应用制作|0基础小白|健健||-|-|-|-||月日 20:00开始|用AI打造你专属的浏览器插件|进阶级|银海||月日 20:00开始|用AI打造个人网站|0基础小白|大雨||月日 20:00开始|大消费得奖者bot拆解分享|0基础小白|作者x罗文||月日 20:00开始|优秀作品启发:创意分享|0基础小白|元子||月日 20:00开始|卡片+快捷指令+消息|0基础小白|Stuart||月日 20:00开始|成功bot背后的男人(们)|0基础小白|维恩||月日 20:00开始|知识库基础||大圣|随着AI的发展，大家对AI的诉求变得越来越具体，简单的ChatBot的弊端日渐凸显，基于LLWeng对于Agent的结构设计，Coze，Dify等平台在应用探索上有了很大的进展。年初吴恩达基于Agent应用，场景，需求等分析以后，做了4个分类:--然而这些平台都有着固有局限，正如低代码平台，无代码平台历经数十年的发展，依然无法很好平衡复杂业务场景无法满足，简单业务场景ROI不高等限制。对于专业IT人士，coze等平台不够自由，局限性过大，对于普通用户，想要完成复杂的业务场景又有着诸多的限制。软件技术的发展，一直在对抗需求的日益复杂化，最终不得不借助编程这个朴实的手段。

Ranger：【AI 大模型】非技术背景，一文读懂大模型（长文）

agent算是从年前到现在，比较火的一个概念了，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。首先我们看这个很经典的一张图看起来还是蛮复杂的，然后市面上的很多描述agent的文章写的也比较复杂，说智能体是啥智能的最小单元，相较于copilot，是可以给他设定一个目标后主动完成任务的等等。当然这些说法都没错，但是我觉得还是有些不好理解的。所以我们依然先从原理着手去理解下，agent是个什么东西。首先这张图里，中间的“智能体”，其实就是llm，或者说大模型。四个箭头，分别是我们为llm增加的四个能力。工具、记忆、行动、规划。那么这个是怎么新增的呢？目前行业里主要用到的是一个叫langchain的框架，这个框架可以简单理解为，他把llm和llm之间，以及llm和工具之间，通过代码或prompt的形式，进行了串接。这个其实也像是在rag的基础上再进了一步。因为我们知道rag其实是给了大模型一个浏览器工具来使用嘛，那agent，其实就是给了大模型更多的工具。比如像是长期记忆，其实就是给了大模型一个数据库工具让其往里记录重要信息。规划和行动，其实就是在大模型的prompt层做的些逻辑，比如让其将目标进行每一步的拆解，拆解完成后，每一步去输出不同的固定格式action指令，给到工具作为输入。当然langchain或者说agent还不止这些，也会有很多其他的代码逻辑体现在其中，不过其主要的主干逻辑，其实还是在prompt层和工具层，完成的设计。

其他人在问

AI Agents（智能体）

AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。

2025-04-15

B端AI Agent

以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识：一、概念定义 1. 智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多相关新名词，如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台：最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道，如 2 月 1 日，字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人较常用的是扣子，所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因：目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少，一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨，概念落地有距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少，主要带来生产方式和效率变革，个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。

2025-04-15

有关 ai agent 的科普文章

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问：。

2025-04-15

，AI agent 发展趋势，技术状态，商业模式

以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息：发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。技术状态：目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。商业模式：依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。