用GPT-4打造的AI程序员，结果轻松追平Devin！普林斯顿打造的开源SWE-agent，直接开箱即用——修复GitHub存储库中真实bug。在25%的SWE-bench测试集上，它实现了与Devin相似的准确度—— 解决了12.29%的问题。
上一期我们分享了吴恩达教授，在红杉 AI 峰会的分享内容：Agent > GPT5？吴恩达最新演讲：四种 Agent 设计范式（通俗易懂版），分享后，吴恩达教授介绍了 Harrison 大佬，即 Langchain 的作者。
吴恩达教授最近在红杉 AI 峰会上讲述了他对 Agent 的一些看法，尽管一些媒体已经进行了相关报道，但为了分发的及时性，而采用了机翻的方式，牺牲了表述的准确性，增加了不必要的阅读门槛。
扣子是字节跳动出品的 Agent 创作平台，不了解 Coze /扣子的朋友，可以先看看我们往期的文章
如何利用 Agent 解决医疗大模型患者真实偏好的痛点？医患沟通能否更高效？医疗诊断能否更精准？AI 能否进一步释放医疗领域新的可能性？华中科技大学陈伟教授的 AI Hospital 给我们带来了启发。Enjoy
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。
下一步是智能体？随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世，人工智能的发展趋势引起了广泛关注，特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问：人工智能领域下一个突破方向将会是什么？
