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2024年，AI Agent称得上最火热的概念。一方面，大模型赛道降温，并呈现出赢家通吃的局面；另一方面，AI Agent则是大模型应用落地的最佳形式，其能够解决LLMs在具体应用场景中的局限性。
想象这样一个场景：深夜 11 点，你已经忙碌了一天，正准备休息，却想起明天早上还得分享一篇经典论文《Attention Is All You Need》，需要准备幻灯片。这时，你突然想到了自己的 AI 助手 —— PC Agent。
智能体基本上已经成为AI行业的共识，如果说有分歧，大概率也是对落地的时间有分歧。
在过去的一年里，Anthropic 在构建 LLM 和 agents 这件事情上，与多个行业的数十个团队有过合作。
简单才是王道，Anthropic 的智能体开发的“反直觉”法则
前不久，看完Salesforce财报写了篇文章，AI闭环验证，Salesforce“疯”招销售 没想到，Agentforce 2.0的发布，一下子几乎全实现了。
经过了LLM、RAG、多模态等多轮技术风口的洗礼后，AI智能体的应用现状究竟如何？Langbase公司最近发布的调查报告通过11个关键问题，为我们提供了一份有价值的现状切面。
随着美国科技初创公司OpenAI的圣诞直播进入最后一周，多项重要AI新品也进入发布倒计时——除了GPT-4o的常规版本升级外，科技圈最期待的正是肩负“打开营收天花板”重任的“AI代理”。
利用数据和AI驱动的方法，建立反馈评估-自学习-验证的闭环，是企业Agent应用加速成功的关键。
“它前进着，又跨过了新的一级台阶，耳边仿佛传来由远及近的低语：前方，即是世界。”