「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。
开发者工具正在随着 AI 的快速发展而改变。因此，那些在其工作流程中更容易采用 AI 的公司正受到广泛关注。2022 年，一家名为 n8n（发音为“enay-ten”）的初创公司将其工作流自动化平台转向更加 AI 友好，该公司表示其收入增长了 5 倍，仅在过去两个月就翻了一番。
Manus 爆火出圈，引发 Agent 热潮！从自行理解任务、拆解步骤到选择工具并执行，这需要 Agent 具备强大的复杂工作流编排和任务处理能力，而工作流也是智能体的核心技术之一。
又添新鲜血液。根据 TechCrunch 报道，由一位华人创始人 Weber Wong 开发的 AI 创意工具 Flora 于 3 月 1 日正式上线。时至今日，AI 图像与视频赛道的产品和格局已经有点固化了，能够有新鲜产品加入，还是华人创始人，确实很令人惊喜。
随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
在深入学习和阅读智能体（Agent）相关的英文技术文章时，我发现传统的翻译软件和方法往往难以将这些文章准确、流畅地转换成地道的中文。逐字逐句的直译不仅导致"翻译腔"严重，还会使句子结构生硬，专业术语处理不当，这让读者理解起来非常吃力。
Harvey 是一家专注于为法律和专业服务领域开发特定领域 AI 的公司，由 Winston Weinberg 和 Gabe 联合创立，旨在通过构建端到端的工作流程和简化复杂任务，彻底改变法律及相关行业。
英伟达巧妙地将DeepSeek-R1与推理时扩展相结合，构建了全新工作流程，自动优化生成GPU内核，取得了令人瞩目的成果。
最近读者后台留言，问有没有好用的工作流平台。确实，对于大多数流程相对固定的任务，采用工作流完成确实是最优解，这种需求一直存在。
在处理这类复杂任务的过程中，大模型智能体将问题分解为可执行的工作流（Workflow）是关键的一步。然而，这一核心能力目前缺乏完善的评测基准。为解决上述问题，浙大通义联合发布WorfBench——一个涵盖多场景和复杂图结构工作流的统一基准，以及WorfEval——一套系统性评估协议，通过子序列和子图匹配算法精准量化大模型生成工作流的能力。
