AI Agent的转折点：从狂热到理性的全面解析！
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道~
看了DeepSeek NSA霸占今天知乎榜首一天了。 Agent前阵子也有这么个阶段，不过，最近又变成牛夫人了。今天给家人们聊一些碎碎念~
残酷现实：AI Agent还没准备好
在见证去年底AI Agent的疯狂之后，突然感觉近期又开始沉寂？
OpenAI发布GPT-4后，各大公司纷纷押注AI Agent。Salesforce、微软、谷歌…几乎所有科技巨头都在宣称：AI Agent将彻底改变人类的工作方式。
但是，各大巨头陆续公布的数据似乎打破了这个美好愿景：
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Claude的AI Agent在实际测试中，性能仅为人类的14%
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最新的OpenAI Operator，准确率也只有30%-50%
- 大多数AI Agent的任务成功率仅在20%左右
这意味着什么？简单说：目前的AI Agent还不够可靠，无法在真实业务场景中大规模应用。
为什么AI Agent会"失灵"？
短期来看，Ai Agent的问题可以划分为3类：
- 精度：
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模型本身的问题，在复杂任务中，经常出现理解错误或执行偏差，这个可能随着未来模型变强会减弱。
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误点、关键信息遗漏都是明显高于人类
- 安全：
- GUI Agent，经过测试，非常容易受到恶意弹窗攻击。
- 集成：
- API Agent，大多数的企业由于缺乏统一的API标准，要为每个应用开发专门的接口，成本过高
Agentic工作流持续爆发
ChatGPT 推出的Deep Research功能就是一个典型的Agentic工作流应用。它能在几十分钟内完成人类需要数小时甚至数天的研究工作：
自动分解研究任务 -> 从多个来源收集信息 -> 综合分析并生成报告
Agentic workflow 通过并将复杂任务分解为更简单的子任务，并将这些任务串联成序列。这个过程可监控，更可靠，更高效。
Agentic RAG工作流在去年爆火，就是一个很好的例子，它可以将工作数据和资源综合成一个答案。在特定时间点，为"单一受众"综合数据是一个很有前景的发展方向。
随着AI 编程 起飞之后，不仅是 cursor / windsurf 等企业获利，coze，dify 这类低代码平台同样获得了比较大的增长，普通人可以二者结合，轻松构建属于自己的AI应用。
最后
最近1个月，又开始出现那种，几乎每天都有新技术出现，可能每种技术都被炒作成要革新行业。
对于企业而言，创新的衡量标准不在于掌握最新技术，而在于如何应用这些进步创造实际价值。
无论是改善客户体验、精简流程、解决社会需求，关键问题始终是：我们如何利用技术提供有意义的解决方案？
好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建AI智能体感兴趣，别忘了点赞、关注噢~
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
学会后的收获：
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
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