一年多来，大模型技术的进步日新月异，模型能力的上限不断抬高。但从产业变革的角度看，大模型的落地或许刚刚处于开端阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力，并推动生产力更快更好地变革，仍然是一个充满探索空间的课题。
AgentLite 便是其中一个起点，专注从科学研究的角度把 Agent 以及 Multi-Agent 的开发标准统一，让学术界的奇思妙想更快迭代
在探索人工智能边界时，我们时常惊叹于人类孩童的学习能力 —— 可以轻易地将他人的动作映射到自己的视角，进而模仿并创新。当我们追求更高阶的人工智能的时候，无非是希望赋予机器这种与生俱来的天赋。
AI在学会工作之后，终于也能和人一样玩游戏了！DeepMind的SIMA是一个可以感知和理解各种环境的AI代理，能够在多种视频游戏设置中执行任务，未来甚至可能可以与任何虚拟环境进行互动。
现在，AI 大模型已经疯狂到这种地步了吗？此时此刻，正有两个 Claude 模型在无休止地对话，它们在探索整个宇宙的奥妙。
AI 智能体是去年很火的一个话题，但是 AI 智能体到底有多大的潜力，很多人可能没有概念。 最近，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到，他们发现，基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。当然，基于 GPT-4 构建的智能体工作流效果更好。由此看来，AI 智能体工作流将在今年推动人工智能取得巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。这是一个值得所有人关注的趋势。
过去一年，从通用大模型的爆发性成长，再到垂直行业大模型与场景化应用的深度融合，人工智能正以前所未有的速度影响甚至改变世界。
基于案例的推理助力大模型智能体挑战自动化数据科学任务，吉大、上交和汪军团队发布专注于数据科学的智能体构建框架 DS-Agent。
LLM-Powered Agent凭借长期记忆+自主规划+自动执行等特性，是探索人工通用智能(AGI)的可能途径之一。从单一智能体到多智能体的迭代，是实现AI执行更多更复杂的工作的重要跨越。
自理海大学、微软研究院的研究者提出了一种多智能体框架 Mora，该框架整合了几种先进的视觉 AI 智能体，以复制 Sora 所展示的通用视频生成能力。
