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数字生命一直是人类几十年来的追求，反映了我们对技术与人类体验交汇的深层探索。近期，复旦大学发表了一篇综述论文，首次系统梳理了角色扮演AI（Role-Playing Language Agents，RPLAs）的研究现状，现已被机器学习顶级期刊TMLR接收。
2025 新年将至。对于新的一年和未来几年，你对 AI 领域有什么期待和设想呢？你是否认为 AGI 将要实现了而人类社会的一切都将因之而改变。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
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。
近日，Anthropic开发者关系主管发推表示：万事俱备，2025年将是智能体系统之年！在年终总结的博文中，Anthropic分享了一年来与客户合作构建智能体系统的最佳实践。
在大语言模型和 AIGC 的热潮下，科研人员对构建「视觉对话智能体」（Visual Chat Agent）展现出极大兴趣。其中，可实时交互的人像生成技术（Audio-Driven Real-Time Interactive Head Generation）是实现链路中极为关键的一环。
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。
过去一年，强化学习成为了大模型 AI 领域最热的概念之一。 随着行业内高阶推理模型的推出，再次彰显了强化学习在通往 AGI 道路上的重要性，也标志着大模型 AI 进入了一个全新阶段。
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。
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。