对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 ：The Agentic Reasoning Era Begins》中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重视起来，过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。
继吴恩达在今年 4 月红杉 AI 峰会演讲过去之后，Agent > GPT5？吴恩达最新演讲：四种 Agent 设计范式（通俗易懂版）。
深度了解Agentic Workflow，不要错过这20个智能体工作流开源项目 智能体工作流推进Agentic AI，20个开源项目深入了解Agentic Workflow Dify、FastGPT、LangGraph，20个开源项目助力Agentic Workflow创业 智能体工作流开源项目大盘点，
2024年2月底，金融服务公司Klarna表示，其所使用的OpenAI提供技术支持的AI Agent，已接管了三分之二的客户聊天，工作量相当于700名全职代理。从引入AI Agent到取得这份耀眼的成绩，仅仅用了1个月的时间。
本次直播邀请到了两位在该领域深耕的创业者——语核科技的创始人兼CEO翟星吉，以及实在智能的合伙人、产品创新部负责人周春照作为嘉宾，讨论主要聚焦于AI如何利用Agent来引领企业自动化和智能化的新浪潮。我们深入探讨了Agent Workflow在重塑企业业务流程、提升效率以及创造新的商业机会方面的作用。
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）立即火爆全球，多个行业都在实践智能体工作流的应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。
Agentic AI是比下一代基础模型更具潜力的AI发展方向
就在国内还在大谈特谈AI Agent的时候，国外技术圈的风向变了。他们不再谈论AI Agent如何如何，而是转头开始交流Agentic AI。
面壁智能 联合 清华自然语言处理实验室 等机构的研究人员共同发布了新一代流程自动化范式 Agentic Process Automation，该范式不仅实现了工作流构建的自动化，更在工作流执行时引入了动态决策的自动化。
