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网站空间的参数,嵌入式应用软件开发,体育网站界面该怎样做,电商首页设计思路1月15日#xff0c;OpenAI推出了一项名为Tasks的测试版新功能#xff0c;主要面向Plus、Pro和Teams用户开放。Tasks旨在为ChatGPT提供自动化的任务处理能力#xff0c;用户可以设置一次性提醒或重复性任务#xff0c;让ChatGPT帮助完成各种任务。 有人认为#xff0c;Tas…1月15日OpenAI推出了一项名为Tasks的测试版新功能主要面向Plus、Pro和Teams用户开放。Tasks旨在为ChatGPT提供自动化的任务处理能力用户可以设置一次性提醒或重复性任务让ChatGPT帮助完成各种任务。有人认为Tasks标志着ChatGPT从被动对话的Agent进化为能够主动管理和执行计划任务的助手是OpenAI进军AI智能体AI agent的第一步。OpenAI布局智能体够早GPTs可以视作早期版本的智能体。但在后续智能体的进度上放缓了脚步也在智能体发展的新阶段-端侧操作方面Anthropic慢了一步。不过Tasks的到来还是让人眼前一亮。凭借Tasks的表现人们也更加期待其即将发布的对标Anthropic computer use的能够接管人类的电脑、并独立执行任务智能体Operator。OpenAI、Anthropic等顶级AI企业相继发力Agent赛道让人们真正开始关注智能体也让这个赛道变得更加火热。事实上微软、谷歌、亚马逊等科技巨头目前都在卷技术和应用落地已经让这个赛道的竞争非常激烈。好在它有足够的市场潜力头部的AI企业都有希望分一杯羹。生成式AI尤其是大语言模型的快速发展让AI Agent智能体正成为全球企业竞相部署的关键技术。它们以任务驱动的方式结合大模型 (LLM) 和自动化能力为各行业提供从运营优化到客户体验提升的多种解决方案。然而这一领域仍处于快速迭代的早期阶段其生态现状、技术发展、实际用例以及经济模式都引发了广泛关注。近期国外几个公司相继发布了关于AI Agent行业的深度分析报告。来自LangChain、Langbase以及Insight Partners的最新调研数据显示超过半数的企业已在生产环境中部署了AI Agent这一数字远超市场预期。根据LangChain的调研数据目前已有51%的受访企业在生产环境中部署了AI Agent另有78%的企业表示将在近期实施相关项目。值得注意的是在中型企业员工规模100-2000人中这一比例更是高达63%。这一数据表明AI Agent已经从概念验证阶段迈入实质性应用阶段。Insight Partners也在其报告中指出AI Agent正在重新定义企业的工作方式这不仅是简单的流程自动化而是一场彻底的工作模式革命。从软件开发到客户服务从数据分析到后台运营AI Agent正在展现出惊人的应用潜力。在技术提供商方面一个有趣的现象正在发生。Langbase Research报告数据显示虽然OpenAI依然占据76%的开发者使用份额但Google正在快速追赶而Anthropic则凭借其在安全性和可控性方面的优势获得了越来越多企业的青睐。值得注意的是AI Agent的应用场景也在不断拓展。据统计研究和摘要58%、个人生产力提升53.5%以及客户服务45.8%是当前最受欢迎的三大应用场景。这种多样化的应用趋势反映出AI Agent正在从单一的任务处理工具逐渐演变为复杂业务流程的智能助手。当然在快速发展的背后企业在部署AI Agent时也面临着诸多挑战。三份报告都提到了一个共同的担忧性能质量问题。此外数据隐私、安全合规、部署复杂性等因素也在制约着AI Agent的进一步普及。其中Langbase Research在报告中特别强调扩展复杂性和数据隐私是限制AI Agent应用的首要问题。这个问题在金融、医疗等数据敏感型行业表现得尤为突出。全球AI Agent的发展现状如何实际部署AI Agent遇到了哪些挑战如何更好地利用 AI Agent 技术除了这些大家可能还有更多的问题。本文将通过分析三份重量级报告在解答以上问题的同时为读者勾勒出全球AI Agent行业的生态现状与应用趋势。对于这三份报告王吉伟频道也为大家准备了中英版 需要的朋友后台发消息state3获取下载链接。【PS赠书福利见文末】报告一Langbase 《State of AI Agents》Langbase Research 发布的《State of AI Agents》报告基于 3,400 多名全球开发者的调研、1840 亿代币及 7.86 亿次 API 请求揭示了 AI Agent领域的关键趋势与挑战。报告显示OpenAI以 76% 的使用率领先但Google59%和Anthropic47%正在快速追赶各提供商展现出不同优势OpenAI 在科技与市场营销领域表现突出Google在健康与翻译方面占优Anthropic擅长技术任务Meta和Cohere 则在科技、科学和市场营销中均衡发展。AI应用的主要障碍在于扩展复杂性59%与数据隐私55%基础设施成本和缺乏监控工具也限制了普及。LLM的选择依赖性能45%、安全性和可定制性成本影响较低。部署 AI Agent时企业面临定制化90%和质量保证88%的挑战同时因团队知识不足95%和缺乏评估工具增加难度。企业采用 AI 的首要目标是自动化与流程简化85%其核心应用包括软件开发87%、市场营销50%及文本摘要59%。多Agent RAG 功能82%和强大的开发平台版本控制 86%SDK 生态系统 82%被视为关键。当前95% 的开发者将 AI 用于实验35% 已投入生产表明 AI 技术正加速从探索走向成熟应用。报告的发现主要有以下10点:1. AI Agent提供商OpenAI 仍占据主导地位 (76% 的受访者使用), 但 Google 正在迅速缩小差距 (59%), Anthropic 也越来越受欢迎 (47%)。不同 AI 提供商在不同领域各具优势:OpenAI 在科技和市场营销应用中领先在翻译任务中也表现出色。Anthropic 备受技术任务青睐但在市场营销和翻译方面的应用较少。Google 模型在医疗和翻译领域占据主导地位展现出其在语言和医疗领域的优势。Meta 广泛用于科技和科学应用而 Cohere 在科学和市场营销等多个领域都有均衡的使用。2. 阻碍AI Agent广泛采用的主要因素扩展复杂性和数据隐私 是限制 AI 采用的首要问题其次是基础设施成本和怀疑态度。“扩展和部署的复杂性 (59%)对数据隐私和安全合规的担忧 (55%)缺乏强大的可观察性和监控工具 (50%)“对采用人工智能驱动解决方案的抵制或怀疑” (40%)3. 选择 LLM 的影响因素性能仍然是影响 LLM 选择的首要因素45% 的受访者优先考虑准确性。其次是安全性和可定制性成本是影响最小的因素。“性能” (45%)“安全” (24%)“可定制性” (21%)“成本” (10%)4. 将 AI Agent部署到生产环境中的最大挑战可定制性和质量保证 是最大的生产挑战基础设施和集成障碍使问题更加复杂。“难以创建或定制AI Agent” (90%)“用于多AI Agent管道的可重用基础设施的缺乏” (85%)“团队中人工智能知识有限” (95%)“确保质量结果的评估方法有限” (88%)5. 采用人工智能技术的主要目标自动化和简化是推动 AI 采用的首要目标定制解决方案和协作也发挥着关键作用。“自动化” (85%)“生产力” (35%)“定制” (65%)“代码” (75%)6. 企业使用 LLM 的用例LLM 最广泛用于软件开发在市场营销、IT 和文本摘要方面也有较高的采用率。“软件开发” (87%)“市场营销和传播” (50%)“IT 和运营” (48%)“文本生成和摘要” (59%)7. 最关键的AI基础设施功能集成多AI Agent RAG 功能 是最关键的 AI 基础设施需求其次是评估工具和协调的多AI Agent管道。“检索增强生成记忆AI Agent” (82%)“多AI Agent自动化管道AI Agent” (68%)“评估和可观察性 AI Studio” (75%)8. 用于协调 AI 管道的首选工具开发人员优先考虑灵活的、基础的原语来设计定制的 AI 管道而不是预构建的解决方案。“灵活的、可组合的AI Agent、工具、记忆原语” (76%)“预构建的拖放点解决方案” (24%)9. 影响 AI 开发平台选择的主要因素开发人员将 AI Agent版本控制视为 AI 开发平台的首要功能。强大的 SDK 或库生态系统以及本地开发环境也受到重视。“AI Agent版本控制” (86%)“SDK/库生态系统” (82%)“本地开发环境” (78%)10. AI 在企业中的使用程度大多数开发人员将 AI 用于实验和生产。“实验” (95%)“生产” (35%)该研究表明人工智能AI Agent领域正在快速发展并在各个行业中得到越来越多的应用。然而仍然存在一些挑战例如扩展复杂性、数据隐私问题以及缺乏标准化的评估方法。为了充分发挥 AI Agent的潜力开发人员需要关注可定制性、质量保证以及与现有系统的无缝集成。需要详细了解各项数据相关情况的可以看报告原文后台发消息 state3获取资源。报告二LangChain 《State of AI Agents》LangChain发布的《State of AI Agents》报告基于对 1300 多名专业人士的调研全面分析了 AI Agent的采用现状、主要应用、挑战与未来趋势。当前约 51% 的受访者已将 AI Agent投入生产环境其中中型公司100-2000 名员工采用率最高63%另有 78% 的受访者计划在不久的将来部署此技术。报告认为AI Agent的核心应用集中在研究与总结58%、提升个人效率53.5%和客户服务45.8%反映了用户期望AI Agent代替人类处理耗时任务并简化复杂操作。性能质量被视为部署的关键因素其重要性超过成本与安全问题两倍多小型公司尤为关注这一点而大型企业则更注重数据安全与合规。尽管如此部署仍面临知识匮乏和时间投入过高的障碍。大多数企业采取保守策略通过只读权限和人工批准等机制确保AI Agent的可控性同时使用追踪与可观察性工具监测AI Agent行为。成功案例如 Cursor 和 Replit 展示了AI Agent技术的潜力而开源AI Agent和更强大模型的出现推动了创新。尽管理解AI Agent行为仍是挑战AI Agent正逐步重塑工作流程提升生产力和决策效率。破解可靠、可控AI Agent密码的企业将在未来占据创新高地。报告主要发现如下1、AI Agent的采用率约 51% 的受访者 已将 AI Agent投入生产环境其中 中型公司 (100 - 2000 名员工) 的采用率最高 (63%)。78% 的受访者 积极计划在不久的将来将 AI Agent应用于生产环境。AI Agent竞赛正在升温。在过去的一年里许多AI Agent框架获得了巨大的普及无论是使用 ReAct 来结合 LLM 推理和行动、多AI Agent协调器还是像 LangGraph 这样更可控的框架。2、AI Agent的主要用例执行研究和总结 (58%)简化个人工作效率或协助 (53.5%)客户服务 (45.8%)这些都表明了人们希望有其他人或其他东西来处理耗时的任务。用户可以依靠 AI Agent从海量信息中提炼关键见解而不必费力地筛选无尽的数据来进行文献综述或研究分析。同样AI Agent可以通过协助日程安排和组织等日常任务来提高个人工作效率让用户能够专注于重要的事情。3、AI Agent的控制和防护措施追踪和可观察性工具 是必不可少的控制手段帮助开发者了解AI Agent的行为和性能。大多数公司还采用了 防护措施以防止AI Agent偏离预定路线。离线评估 (39.8%) 比在线评估 (32.5%) 更常被提及作为测试 LLM 应用程序的策略。大多数团队只允许 只读工具权限 或 需要人工批准才能执行更重要的操作例如写入或删除。大多数受访者在实际应用中采取了更为保守的方法很少允许AI Agent自由地读、写和删除。4、部署 AI Agent的障碍和挑战性能质量 是受访者最关心的问题其重要性是成本和安全等其他因素的两倍多。小型公司 尤其重视性能质量45.8% 的受访者将其列为主要关注点而成本 (第二大关注点) 仅为 22.4%。大型企业 更关注安全问题因为他们必须遵守法规并更谨慎地处理客户数据。缺乏知识 和 时间投入 是将 AI Agent投入生产环境的两大主要障碍。性能质量是团队将AI Agent从开发转移到生产环境的关键。5、AI Agent的成功案例和新兴趋势Cursor 是调查中最受关注的AI Agent应用程序其次是 Perplexity 和 Replit。人们对 开源 AI Agent 和 更强大的模型 充满期待。人们对 AI Agent管理多步骤任务、自动化重复性任务以及任务路由和协作的能力表示赞赏。理解AI Agent行为 和 向利益相关者解释AI Agent能力仍然是挑战。人们对开源AI Agent有着明显的兴趣许多人认为集体智慧可以加速AI Agent的创新。AI Agent正在重塑工作流程并有望提高决策效率和人类生产力。企业在积极探索的同时也保持谨慎通过建立适当的控制措施来确保AI Agent的可靠性和安全性。能够破解可靠、可控AI Agent密码的公司将在下一波 AI 创新浪潮中占据先机并为智能自动化未来设定标准。需要看报告原文的朋友回复state3获取报告资源。报告三Insight Partners 《The state of the AI Agents ecosystem》AI Agent正在从根本上改变企业运营模式为自动化、效率提升和创新提供了全新机遇。12月份投资机构Insight Partners发布的研究报告《The state of the AI Agents ecosystem: The tech, use cases, and economics》全面剖析了AI Agent的生态系统现状涵盖技术定义、市场格局、实际用例及经济学分析。报告认为AI Agent作为一种新型架构结合大型语言模型(LLM)实现复杂任务的规划与执行其核心能力包括任务分解、多Agent协调及模块化功能的灵活应用。无论是垂直领域的专用Agent还是支持多模态工作流的水平Agent平台AI Agent正通过精确的任务规划和工具集成重塑企业流程。在实际应用中AI Agent已广泛覆盖客户体验、后台办公、数据分析和运营等领域为企业提供自动化的客户服务、供应链管理、数据驱动决策等解决方案。报告强调成功部署AI Agent需重视数据质量与合规性通过审计和实时监控保障输出的可靠性。此外教育企业理解AI的价值、克服文化抵制以及专注于实际应用是确保技术落地的重要策略。在Insight Partners看来AI Agent的经济模型正逐步成型涌现出基于平台使用与结果定价的新模式。然而初创企业和大型企业面临价值交付、定价复杂性及投资回报率不明确等障碍。为此报告建议采用分阶段部署策略优先发现阶段需求并结合灵活定价方式以最大化ROI。无论是选择外购还是内部构建企业需结合自身需求、技术能力及行业法规进行决策同时确保文化融合与组织支持。通过遵循最佳实践AI Agent将成为企业优化流程、释放潜能的关键动力。与前两份报告不同是《The state of the AI Agents ecosystem》是从投资者角度来看待行业的能够更全面的体现行业现状。Insight Partners通过与建筑商、企业、最终用户和研究人员进行交谈深入了解AI Agents 的现状、企业生产中的用例并分享关键知识可以帮助智能体构建者和企业全面踏上Agent之旅。该报告配了相应的图片及大量的学术、产品、案例引用难得的是从经济学角度解析了智能体对经济的影响值得大家细细研读。概括起来该报告主要内容如下1、AI Agent生态系统现状**定义**AI Agent是一种新型架构它将核心应用程序逻辑与相关的工作流程自动化结合在一个统一的流程中嵌入LLM来交织复杂任务的规划和执行。Agent可以像结合了LLM和特定工具或功能的单任务Agent一样简单。多Agent平台通过将任务分解为不同的Agent和模块来处理复杂的工作流这些Agent和模块被协调以交付所需的输出。**设计考虑**用户参与开发人员需要在整个Agent生命周期中与用户紧密合作迭代设计、部署和扩展。人与Agent之间的沟通仍然存在挑战最佳实践包括构建对用户工作流轨迹的清晰理解、映射所需的集成和最终用户数据架构、开发良好的用户评估和错误处理机制以及优化面向客户用例中的输出格式和语气。**任务规划**将用户输入转换为任务计划是一个关键的设计选择。一些人选择为Agent执行定义规范的用户控制流而另一些人则允许LLM提出计划。结合强化学习的“思维链”推理模型可以改变Agent设计的游戏规则。**企业Agent的参考架构**数据检索包括检索增强生成RAG、记忆和长上下文窗口。**Agent计算机接口**包括函数/工具调用、计算机使用和集成。**性能**包括评估和护栏。Agent类型**垂直Agent**专注于有限且定义明确的任务例如 Relevance 用于 GTM、Harvey 和 Flank 用于法律以及 Sierra 用于客户服务。**横向Agent平台**集成通用数据源、工具、用户体验和护栏例如 Cohere 企业平台。**多模态Agent**专注于多模态工作流例如 Director 框架用于视频 ElevenLabs 和 Cognigy 的语音Agent。**经典SaaS的Agent接口**例如 Agentforce等。2、AI Agent市场地图在这个板块Insight Partners绘制了非常最新的AI Agent市场地图值得大家仔细观摩。**基础设施**为Agent在生产中可靠部署构建脚手架和基础设施至关重要。**垂直化平台**针对特定行业或职能的预构建Agent工作流存在机会。3、 实践中的AI Agent企业中Agent的真实案例研究**开发者面向SDLC**涵盖代码生成、端到端测试、基础设施供应、批准、合规性甚至可观察性。**客户体验**包括零售顾问培训、产品发现和协助、礼品查找体验、客户服务AI Agent和保险贷款AI销售Agent。**后台财务、采购**包括供应链库存和分类、自动开票、研究和文档分析、股票行为预测和财务审计。**数据分析**包括云使用分析、文本到SQL和数据分析以及合规性驱动的数据查询。**运营**包括自动网络诊断和高管报告和知识检索。部署AI Agent的短期挑战和最佳实践合规性挑战数据准备和文档的重要性通过审计和错误管理推动可靠的AI输出教育企业和衡量投资回报率克服对AI采用的文化抵制优先考虑实际的AI应用而不是炒作4、Agent的经济学**新兴定价模式**平台雇佣Agent、平台基于结果的定价以及纯粹的基于结果的定价。**初创企业面临的障碍**不成熟的价值交付、定价模式不确定性、雄心勃勃的定价和不完整的系统。企业面临的障碍投资回报率不明确、复杂的定价模式、成本可预测性、采购转变和安全与合规性。**Insight 的定价最佳实践**分阶段方法、发现阶段、将有限的使用纳入现有计划以及尽早让损益负责人参与。5、企业注意事项**构建与购买决策**企业若需基于专有数据或定制工作流程的AI Agent宜内部构建以获竞争优势。反之若市场有成熟方案如Andrew Ng所言应直接购买。**从内部用例开始**企业应先从内部用例着手待流程稳定、员工信任建立后再拓展至外部客户用例聚焦自动化流程以提升价值。**测量输出以跟踪ROI**设定清晰的ROI指标创建评估框架持续优化AI Agent性能确保其为业务带来实际价值。**补充脚手架**利用脚手架如Agent编排层和PII减少工具填补生产空白确保数据合规提升用例复杂性。**关注幻觉管理**结合人机协同模型特别是在客户相关流程中通过人工干预防止AI Agent错误确保结果可靠。**成功的文化融合**制定变更管理计划缓解员工对AI Agent的担忧确保顺利融入现有工作流提升信任助力数字化转型。6、构建者注意事项平衡范围与输出一致性构建者需平衡专用与通用Agent的范围和输出一致性。专用Agent提供独特优势而通用Agent需构建广泛工作流程关键在于明确Agent的附加值。考虑顾问式销售方法AI Agent构建者应采用咨询式销售深入了解用户工作流程共同迭代优化Agent性能。成功的AI初创公司都强调这一点不再只是简单交付软件。**与现有企业竞争**现有企业有熟悉度和数据优势构建者应聚焦于现有企业不关注或“传统”产品领域寻找创新机会。**Agent的适应性**构建者应创建模块化、可扩展的Agent生态系统以适应不同环境、应用和工作流程满足最终客户需求。**向企业销售**向企业销售时需关注数据管理、身份访问管理等Agent脚手架确保企业所需的运营可见性和可审计性。**多Agent方法**利用多Agent方法结合工具、功能和服务Agent如Salesforce Agent等创建有趣的应用程序用例超越API限制。**定价模型和客户感知**定价模型应匹配客户感知价值采用逐步实现基于结果的定价先推动采用再聚焦价值使用任务或工作流等作为中间步骤。**仔细考虑产品的销售对象**构建者应明确产品目标客户避免试图满足所有公司所有用例导致最终无法有效支持任何用例。总体而言AI Agent正在改变企业运营的方式。了解该技术的现状、用例和经济因素对于构建者和企业来说至关重要。通过采用最佳实践和应对挑战组织可以利用AI Agent来提高效率、推动创新和释放新的价值。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】