两个多月前，我写过一篇文章：字节的Coze、扣子和GPTs，有什么区别？浅谈了我对 Agent 和 GPTs 的一些思考。两个月后的今天，我们可以看到，GPTs 逐渐过气，字节的扣子逐步出圈，而钉钉、百度、Dify 等也都上线了工作流功能。且 Agent 的热度也越来越高，尤其是近段时间吴恩达教授在红杉演讲后。
近日有消息称，微软将在日本组建数据中心，两年内将投入29亿美金，旨在全球生成式AI发展进程中，为其提供完备的数据及设备支撑。这也是历史以来微软向日本投资的最大一笔金额。
吴恩达认为，AI Agent将在今年推动人工智能的大规模进步
LLM已经可以理解文本和图片了，也能够根据它们的历史知识回答各种问题，但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知
大模型颠覆一切，终于还是颠到了本小编头上。 还是一个一句话就被打造出来的Agent。 像这样，抛给Ta一篇文章，不到1秒，标题建议就新鲜出炉了。
一年多来，大模型技术的进步日新月异，模型能力的上限不断抬高。但从产业变革的角度看，大模型的落地或许刚刚处于开端阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力，并推动生产力更快更好地变革，仍然是一个充满探索空间的课题。
AgentLite 便是其中一个起点，专注从科学研究的角度把 Agent 以及 Multi-Agent 的开发标准统一，让学术界的奇思妙想更快迭代
在探索人工智能边界时，我们时常惊叹于人类孩童的学习能力 —— 可以轻易地将他人的动作映射到自己的视角，进而模仿并创新。当我们追求更高阶的人工智能的时候，无非是希望赋予机器这种与生俱来的天赋。
AI在学会工作之后，终于也能和人一样玩游戏了！DeepMind的SIMA是一个可以感知和理解各种环境的AI代理，能够在多种视频游戏设置中执行任务，未来甚至可能可以与任何虚拟环境进行互动。
现在，AI 大模型已经疯狂到这种地步了吗？此时此刻，正有两个 Claude 模型在无休止地对话，它们在探索整个宇宙的奥妙。
