生成式人工智能浪潮下，软件应用正逐渐从以往促进流程、工作流和任务的工具，转变为能够代表终端用户开展工作的智能系统，特别是在企业级市场，软件应用将从仅仅支持业务流程的执行，逐步演变为代表人类员工进行工作或完成部分工作的智能应用
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。
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。
AI数字员工来了 10月8日，诺贝尔物理学奖一经公布，瞬间惊爆了世界。甚至获奖人之一的杰弗里·E.辛顿（Geoffrey E. Hinton）本人，都大吃一惊。
亚马逊希望推出一个比你更清楚要买什么、买哪一款才合适、怎么买最划算的AI Agent。
未来的 AI 模型的能力将不仅局限于逻辑推理，它还应该具备自主计划和行动的能力。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
最近，a16z 发表了一篇文章，其认为，未来每个白领都会有一个 AI Copilot（AI 助手），其中一些工作未来会被 Agent（智能体）完全取代。
AI Agent将实现对业务任务自动编排，完成更为复杂的业务活动、业务流程。
所有人都在等一个AI爆款。 从通用大模型到行业大模型，人工智能的新风口开始吹到了AI智能体(AI Agent)，AI开始从“神坛”走向“人间”。
