重塑AI产业链的革命 AI Agent的崛起
摘要
基于大型模型技术的AIAgent迎来了快速发展的阶段，AIAgent是一种能自主感知周遭环境，通过内在的智能处理进行决策，并执行相应行动以达成特定目的的智能体。银河证券研报指出，大模型从训练向推理演绎，AI代理（AIAgent）将成为通往AGI时代的必经之路。随着大型模型快速迭代升级，基于大型模型技术的AIAgent迎来了快速发展的阶段。
AIAgent的崛起
AIAgent是一种能自主感知周遭环境，通过内在的智能处理进行决策，并执行相应行动以达成特定目的的智能体。AIAgent的崛起正重塑AI产业链并带来投资新机遇。预计到2028年，中国AI代理市场规模将激增至8520亿元，年复合增长率达72.7%。
AIAgent产业链
AIAgent产业链是多元化且高度协同的生态系统，未来市场空间广阔。AIAgent产业链包括：
- 基础设施层：提供包括计算、存储、网络等基础设施服务。
- 平台层：提供AI模型训练、部署和管理的平台服务。
- 应用层：提供面向特定领域的AI代理产品和服务。
AIAgent推动APP生态转变
AIAgent推动APP生态逐渐向端侧生态转变，将成为AI应用发展新趋势。传统端侧AI之前的痛点之一是无法通过用户指令调用操作界面并实现用户目标。AIAgent模型通过实现自然语言与硬件的交互，解决端侧AI痛点，AIAgent模型改变C端流量入口的分配，其将取代APP的地位，并与硬件争夺流量入口。
投资建议
建议关注：
同花顺、拓尔思、科大讯飞等。
结论
AIAgent的崛起是AI产业发展的重要趋势，它将重塑AI产业链并带来投资新机遇。预计未来AIAgent市场将持续快速增长，并成为AI应用发展的新方向。
ai技术的最新趋势和应用场景是什么?哪些技术在未来有潜力
AI Agent，基于大型语言模型的人工智能代理，可能是最新趋势与创业方向的交汇点。 这类技术广泛应用于复杂任务自动化、情感陪伴机器人以及文本处理任务。 AI Agent不仅能够进行通用问答，还能与现实世界中的实体交互，极大地扩展了大型语言模型的应用范围，开辟了多种创业机会。 复杂任务自动化领域，AI Agent可以处理繁琐、重复性工作，如文档摘要生成、智能客服与自动回复系统等。 除了文本处理，AI Agent在非文本任务上也有潜力，涉及范围广泛，具体细节这里就不展开讨论。 情感陪伴机器人则利用AI Agent与用户进行自然语言交互，提供情感支持与陪伴，尤其适用于孤独、焦虑或需要情感支持的群体。 在文本类任务方面，AI Agent能够完成智能内容生成与编辑、教育与培训领域的智能助手工作，提供个性化学习支持、知识问答与辅助教学等服务。 关键技术涉及任务规划与工具使用，相关论文包括《TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents》与《A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents》。 对于更深入的研究，推荐关注《TPTU-v2: Boosting Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based Agents in Real-world Systems》与《Controlling Large Language Model-based Agents for Large-Scale Decision-Making: An Actor-Critic Approach》。
AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力
AI Agent变革未来，LangGraph对抗AutoGen
在AI浪潮的涌动下，开源社区涌现出多个优秀的AI Agent框架，包括AutoGPT、Langfuse、ChatDev和BabyAGI等，其中AutoGen与LangGraph无疑是目前最引人注目的框架。 AutoGen被视为最早的多代理框架，一经推出即大受欢迎，两周内狂揽10k星，甚至碾压了GPT-4。 而LangGraph，则是LangChain团队在多智能体框架领域的新技术框架，正式宣布LangChain进入这一领域。
那么，在当前的AI Agent对决中，LangGraph又是如何展现其独特优势对抗AutoGen的呢？今天我们就来了解一下。
AutoGen的技术现状
AutoGen是由微软开源的Multi-Agent框架，允许开发人员灵活定义agent交互行为，代理能够在利用LLM、人工输入和各种工具的多种模式下运作。 AutoGen提供了强大的应用能力，支持开发人员通过自然语言或计算机代码设置对话模式，实现与大模型的互动。
使用AutoGen，研究者可以创建并管理不同类型的Agent，包括专家、助手和策略制定者等。 通过为每个Agent指定角色、任务和权限，确保分工明确。 此外，AutoGen还提供了Agent定制选项，适应不同任务的特定需求。
在AI环境中，AutoGen允许用户创建多个AI Agent，通过相互讨论和协作实现任务目标。 用户可以设定目标和任务，Agent将根据讨论和协作完成目标，并向用户汇报进展。 用户还可以随时调整Agent的工作，直到满意为止。
为了构建一个有效的Agent框架，开发人员需要实现以下功能：
简单来说，AutoGen实现了这些功能，开发人员只需明确任务，创建Agent，将它们组织在一起，通过几行代码即可解决问题。
AutoGen的基本原理
AutoGen中包含两种Agent：Manager和Agent。
Manager：GroupChatManager负责管理多个Agent的分组，类似实际工作中的团队管理。
Agent：AssistantAgent作为中枢大脑提供理解和分析，而UserProxyAgent则作为执行者，处理来自中枢大脑的决策。
AutoGen允许人在系统运行过程中发挥作用，与AutoGPT等工具相比，AutoGen更加注重人工输入，允许用户在系统运行过程中进行调整和反馈。
AutoGen的应用场景
AutoGen适用于数学问题处理、检索增强聊天、决策制定、多智能体编码、动态群聊和对话式国际象棋等领域，充分展示了其在解决各种问题上的广泛适用性和灵活性。
AutoGen的优势与不足
AutoGen的主要优势在于其创新性，能够自动生成代码，减少编程时间，提高工作效率。 其丰富的功能库覆盖常见功能需求，使开发者快速实现所需功能。 然而，AutoGen可能不如其他人工智能模型那样通用，且运行高度依赖人工输入。
LangGraph的革新
LangGraph是基于LangChain构建的扩展库，是LangChain生态系统中的新成员。 它通过引入循环图方法，精确定义基于LLM的任务细节，通过图编译生成应用，维持中央状态对象，根据节点跳转不断更新状态。 LangGraph为更复杂场景的LLM应用提供了更精细的控制能力。
LangGraph的应用领域
LangGraph在增强RAG应用、代码生成、多Agent系统构建和web Agent开发等方面展现出潜力。 它通过循环图方法实现了自我反思的RAG应用，为代码生成提供了迭代循环和关键决策点的实现。
总结
虽然AutoGen和LangGraph各有优势，但LangGraph通过循环图方法为复杂场景的LLM应用提供了更精细的控制，增强了RAG应用、代码生成等领域的功能，具有广阔的发展前景。
随着技术的不断进步，LangGraph和类似框架将开启处理复杂任务的新时代，为AI领域带来重要变革。
大模型商业化前夜：企业需要知道这四类AI Agent智能助理
大模型商业化时代的智能转型：企业必看的AI Agent四大角色
在企业迈向数字化转型的道路上，大模型正逐渐成为关键的基础设施，其潜力在于提升效率、拓宽业务边界和优化用户体验。 然而，如何在尚未实现大规模商业爆发的当下，明智地选择和利用AI Agent，是每个企业家面临的重要挑战。 本文将深入探讨四种类型的智能助手，帮助企业在AI浪潮中占据先机。
数据驱动的智能助手：Data Agent
数据是企业的生命线，Data Agent作为关键工具，通过自然语言处理将商业洞察需求转化为数据驱动的行动。 它能调用API、访问数据库，甚至编写分析代码，为企业提供实时的数据分析和可视化服务。 但务必注意，这需要高度依赖大模型的自然语言转数据能力，如SQL或Python代码，尽管有优化模型和提示工程，仍存在一定的技术挑战。
办公自动化助手：办公类智能助理
这类智能助理聚焦于日常办公任务的自动化，通过自然语言交互提供知识检索、任务执行等服务，无缝融入员工的工作流程。 它们通过调用第三方接口，实现与企业应用的高效集成，国内团队已经开发出RPA技术，能避免直接调用API，提高工作效率。
创新创作助手：生成类智能助理
生成类智能助理是大模型应用的精华，擅长于内容生成，如写作、设计、编程等，能够助力企业内部创作，甚至构建个性化的个人AI助理。 这些工具通过API集成，显著提升内容生成的效率和质量。
智能营销的新触角：营销类智能助理
营销领域是AI Agent的早期落地领域，AI Agent已能在对话自动化、精准营销中大显身手。 从产品推荐到客户服务，AI Agent正在重塑企业的营销策略，如Alexa、Intelligent Portfolio和聊天机器人。
展望2024，AI Agent将更加深入企业内部，助力企业实现工作流程的优化升级。 通过智能助手，企业不仅能提升员工的生产力，还能实现工作量的实质性增长，从而驱动企业的整体增长。 在这个AI元年，明智地选择和运用AI Agent，将成为企业成功的关键一步。
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