总而言之，模型能力是核心，行业经验是关键，载体是保障。无论是模型能力还是行业经验抑或是载体都是AI Agent落地的关键。值得注意的是，国内的软件业态，倒逼国内厂商造就了一身定制化、个性化能力，这种能力侧面验证了国内企业在技术落地上的潜力，这将会进一步推动Agent的落地。AI Agent的终局是什么？在文章开篇的“西...
Al Agent设计、专家知识构建、Al Agent应用开发及集成等工作，持续运营包括运营团队建设、运营指标确定、专家知识持续积累反馈及调整、相关保障体系建设等工作。战略对齐、项目业务收益设定和风险评估是规划立项阶段关键。
例如，AI Agent可以根据个人在线互动和参与事务处置时的信息，了解和记忆个体的兴趣、偏好、日常习惯，识别个体的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。在满足企业智能化需求的过程中，AI Agent作为一种理想的产品化落地形态，正在承接日益复杂的提质增效需求，并强化内外部协同效能，释放组织核心生产力，对抗...
简单来说，基于AgentGraph应用开发平台，企业、开发者可以完成数据获取、数据利用、Agent编排、应用拓展等一系列的开发和服务流程，不再需要转移到其他平台。未来随着中关村科金在开源方面的努力，行业伙伴、开发者还能在平台上贡献自己的AI Native应用，类似安卓系统、iOS上的应用开发行为，继续帮助企业以更快的效率完成大...
针对这种情况，薛磊总结了九章云极在推进Agent应用落地过程中所面临的三大挑战，并分享了相应的解决方案。挑战一：基座大模型的不可控性 未经专业训练和微调的大型基础模型在执行复杂操作指令时表现出较弱的理解和规划能力。另外，不可忽视的是成本高和部署难的问题。解决方案 垂直大模型：训练专注于特定领域的大型模型...
这个项目，可以看作Agent与RPA结合在手机端的应用。除了上述项目，王吉伟频道也接触过几个智能体创业项目，都采用了Agent+RPA这个模式。LLM厂商、科研机构以及科技大厂对于Agent和RPA的探索与研究，进一步验证了当前阶段RPA对于AI Agent在各领域落地应用的重要性。背后的逻辑 相较于直接使用LLM，目前的AI Agent产品在体验...
以AutoGPT和BabyAGI为代表的技术演示型项目，今年4月短暂的火了一阵，但那时市场认为离真正应用到业务中还有一段距离。正如OpenAI联合创始人，特斯拉前人工智能总监Andrej Karpathy高呼：“AI Agent代表着一个疯狂的未来。”现在，Hyperwrite的应用落地或意味着Agent的第二轮爆发已经在酝酿中，人类距离这个“疯狂的未来...
企业微信与微信互通,这使得其AI Agent有可能借助微信庞大的用户数据和应用场景,提供更加个性化和场景化的服务。 站在这个角度来看,国内AI Agent扎堆协同办公领域,则变得理所当然。而找到一个适合AI Agent落地的场景或者说载体更为重要。 不过,除了协同办公,还有许多其他载体可能更适合AI Agent的落地应用。
实在Agent智能体已经在很多场景实现商用落地，并将于3月底正式对外公测，也是国内唯一一家首先推出Agent智能体公测的科技企业。从当前国内各大科技企业在AI Agent领域所取得的最新进展和突破不难看出，AI Agent正在向着更垂直的业务领域渗透，而各科技企业能否在这场AI Agent商用应用之战中取得胜利，更多取决于：AI Agent...
一文看尽AI Agent落地与应用方向。 GPT-4再次重磅更新,推出了整合了画图、插件、代码等所有工具的All Tools功能。 All Tools不但支持文档上传分析,还可以在一次对话中自主选择调用多个不同工具完成用户的输入指令。 此功能的上线,宣告GPT-4已然变身为一个超级AI Agent。