
AI Agents 现状报告,未来可期 or 强弩之末?
AI Agents 现状报告,未来可期 or 强弩之末?LangChain 最近调查了 1,300 多名专业人士——从工程师和产品经理到企业领导者和高管——以揭示 AI Agents 的现状。
LangChain 最近调查了 1,300 多名专业人士——从工程师和产品经理到企业领导者和高管——以揭示 AI Agents 的现状。
AI编程爆火新品Windsurf诞生了,首创copilots和agents结合新范式,能够深度理解代码库,实时感知程序员的操作。
大模型发展了这么久,AI 智能体们早就开始整顿职场了。
AI智能体能像有机生命一样自适应演化吗?最近清华大学团队提出了AgentSquare模块化智能体设计框架,通过标准化的模块接口抽象,让AI智能体可以通过模块演化和重组高速进化,实现针对不同任务场景的自适应演进,赋能超越人类设计的智能体系统在多种评测数据集上广泛自我涌现。
利用语言模型调用工具,是实现通用目标智能体(general-purpose agents)的重要途径,对语言模型的工具调用能力提出了挑战。
近期,LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论,在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户,又能进行深度思考和规划,一直是一个巨大的挑战。
微软发表了一篇播客,宣布在其Microsoft Cloud for Healthcare中推出新的医疗保健数据功能和AI工具,包括通过Azure AI Studio中的新医疗保健AI模型、Microsoft Fabric中的医疗保健数据功能、Copilot Studio中的医疗保健AI agents服务以及AI驱动的护理工作流程解决方案。
近日,MIT团队推出了自动搞科研的AI系统——SciAgents。在仿生材料的研究中,模型揭示了以前被认为无关的一些跨学科联系,实现了超越传统人类研究方法的规模、精度和探索能力。
如果您正在探寻人工智能未来的辉煌篇章,那么答案就在这里。 OpenAI的领导者Sam Altman和Greg Brockman最近表示:“现在正是我们展望未来的最佳时机。”他们预见了一个新时代,用户将不再只是与单一的模型对话,而是与由众多多模态模型和工具构成的系统互动,这些系统能够代表用户执行操作。
本文出自启元世界多模态算法组,共同一作是来自清华大学的一年级硕士生谢之非与启元世界多模态负责人吴昌桥,研究兴趣为多模态大模型、LLM Agents 等。本论文上线几天内在 github 上斩获 1000+ 星标。