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AI Agent 的潜力和挑战

在这个模式里大模型第一次生成的结果并不直接输出，而是把结果重新丢给大模型让其检查、评估。它会得出第二版本的结果，而这个版本的结果可能比第一版本工作得更好。

传统 LLM-based AI Agent 运维平台在复杂应用开发方面存在一定局限 ，复旦大学人工智能创新与产业研究院（AI³）徐盈辉研究员与 AI2Apps 团队打造的 AI2Apps 可视化集成开发环境集成了工程级的开发工具，覆盖 AI Agent 完整开发周期，具有完全开放的扩展性，并自带浏览器沙盒环境，借鉴 Figma 的理念，支持开发者向协作者实时共享创作进度实现协作开发，帮助开发者一站式高效构建 AI Agent 应用，减少创作过程中的“拘束”。Enjoy。

函数调用准确度媲美GPT-4

Agent 到底行不行？

随着数据在工作环境中的不断产生和积累，数据科学在各行各业中可谓企业运行的核心。大语言模型在数据科学中展现出的巨大潜力尚待挖掘，如何令数据科学在支持组织决策定制，业务优化以及全面效率提升上实现迭代？伦敦大学学院 （UCL）计算机系汪军教授创新的案例式推理 DS-Agent，可以大幅提升数据科学的自动化问题解决能力，在传统 BI 基础之上，进一步提升泛化场景的工作和运营效率。Enjoy

Sora 以视频的方式展示了“世界模拟器”和智能机器对人类时空物理世界的理解，最近又要被集成在 Adobe 视频剪辑软件中，在生成式 AI 的应用层面无疑取得了令人惊叹的进展。但在能够模拟出符合人类感知视频内容的同时，它依然缺乏对物理定律的深入理解。浙江大学 ReLER 实验室研究员杨宗鑫基于大小模型协同思想设计了 Agent—— DoraemonGPT，该 DoraemonGPT 显著提升了 Agent 理解动态视频的能力，相信大小模型协同互补可以缓解大模型逻辑顺序杂乱的问题。Enjoy

Meta新发布的开放词汇体验问答（OpenEQA）基准，旨在衡量AI Agent对物理空间的理解能力，但目前AI Agent的水平还是无法与人类媲美。