AI Agent
19公開內容
AI Agent 是具備自主決策與任務執行能力的人工智慧系統，能感知環境、進行判斷並採取行動。隨著技術的進步，AI Agent 已廣泛應用於客戶服務、自動駕駛、虛擬助理等領域，為各行各業帶來效率提升和創新可能。我們將為讀者整理最新的產業資訊、案例研究和專家觀點，協助您全面了解 AI Agent 的現況與未來發展。
全部內容
免費與付費
最新發佈優先
智慧方案股份有限公司（Intellicon Solutions LLC）宣布於 2025 年 4 月 16 日正式加入 NVIDIA Inception 計畫，此計畫旨在扶植運用技術突破、重新定義產業的新創公司。
1 天前
https://app.transifex.com/escorts-fun/night-girls-in-lahore-03064664949-lahore-night-girl/dashboard/
https://app.transifex.com/escorts-fun/call-girls-in-faisalabad-03210033448-faisalabad-call-girl/dashboard/
https://app.transifex.com/escorts-fun/faisalabad-call-girls-03272111153-call-girls-service/dashboard/
https://app.transifex.com/escorts-fun/faisalabad-escorts-03010449222-escorts-in-faisalabad-247/dashboard/
https://app.transifex.com/escorts-fun/call-girls-in-sialkot-03292178555-sialkot-call-girls/dashboard/
Agentspace = 企業級 AI 搜尋 + 智能代理（Agent）+ 安全合規性
Agentspace 不僅能夠搜尋您的 企業內部數據，還能透過 Google Search 獲取 網路上的龐大資訊，並整合到您的搜尋結果中。
Google 推出的劃時代 AI 工具：Google Agentspace。你的團隊將不再需要浪費時間在多個平台上搜尋資訊，因為 Agentspace 將作為一個中央樞紐，統一來自多個平台的所有數據，包括文件、電子郵件、試算表、 Jira、SharePoint 和 Confluence 等第三方應用
Google 在 AI 產品方面提供了多種解決方案，Google AI Studio、Google Agentspace 和 Notebook LM 各自針對不同的使用場景和需求。以下是這三者的詳細比較
Google Agent Space vs. Notebook LM 的主要差異
Google 在 AI 方面的佈局越來越完整，而 Google Agent Space 和 Notebook LM 這兩款工具雖然都與 AI 研究、資料整理有關，但它們的設計目標、應用場景和功能有顯著差異。
參考資料：Tips for building AI agents
1. AI Agents 不是萬能鑰匙：Anthropic 拆解三大迷思
在 AI 代理技術的熱潮中，Anthropic 於 2025 年 2 月 13 日發布了一場名為《Building Effective Agents》的訪談
OpenAI 近期發佈了一份文件談推理模型的最佳實踐方法，從這篇文章可以整理出「如何選擇適合 AI 代理 (AI Agents) 的模型？」
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices
NVIDIA 將賦能科技本地化：個人 AI 超級計算時代來臨
NVIDIA 最近的一項突破性技術——賦能科技（Empowerment Tech）本地化，將人工智慧應用帶入新時代。此創新技術讓個人能夠在本地設備上運行強大的 AI 應用，提升數據隱私和安全性的同時，促進個人數據的本地化存儲與處理。本文
NVIDIA 推出 Nemotron 模型家族和 AI 協作藍圖，促進 AI 代理的創建和部署。Nemotron 提供不同尺寸和版本，適用於各種應用場景。NVIDIA 與多家公司合作，打造協作藍圖，簡化多代理系統的部署。
2025年被許多人視為Agent 之年，確實值得多關注。今天分享的這篇，應該是全網關於Agent話題最深入的討論了，大概沒有之一，從前沿研究、互動設計到產品落地，全文超過三萬字，一篇看明白。
運營工作是支撐幾乎每個企業的基礎，涵蓋數據輸入、處理、呼叫支持和筆記記錄等任務。傳統的機器人流程自動化（RPA），如UiPath，雖然市值達80億美元，但其局限性顯而易見。A16z的Steph Smith與合夥人Kimberly Tan探討了大型語言模型（LLM）如何在各行業中創造新的自動化領域，取
在生成式 AI 的應用中，AI Agent 已成為最令人興奮的發展之一，能夠執行複雜任務而不需要人類的幫助。這些企業正在利用 AI Agent 進行藥物發現、客戶服務、行銷、編寫程式碼和研究，但它們尚未完全放手讓這些代理自行運作。本文將探討五家企業如何整合 AI Agent 到其產品和運營中，以及他
人工智慧（AI）無所不在，從晚宴談話到各行各業，正改變我們的生活與工作方式。這篇文章由Canva的聯合創辦人分享了他對未來幾年的AI發展預測，包括AI將幫助音樂藝術家贏得葛萊美獎、AI原生創意者的崛起、新工作角色的出現、夜班工作的自動化、領導決策樹的革命、教育模式的轉變以及AI在可持續發展中的應用。
探討AI Agent的定義、應用場景、技術挑戰、市場趨勢及未來發展前景，並點出其成為未來核心關鍵的原因，以及Intellicon將持續關注AI Agent最新趨勢。
出處 Charles Packer
將當前構建AI代理的技術堆疊分為三個關鍵層次：（1）代理託管／服務，（2）代理框架，（3）LLM模型與存儲。
Sarah Wooders和我看到市場上關於LLM／AI代理的「市場地圖」充斥著讓人費解的佈局或隨機企業（即那些沒有得到社群認可的企業），甚至兩者兼而
自主生成式AI代理人是一種能自主完成複雜任務的軟體，Deloitte預測，2025年將有25%使用生成式AI的公司導入AI代理，2027年將增長至50%。本文探討AI代理的核心特徵、應用案例（客戶支援、網絡安全、法規遵循）、技術基礎（大型語言模型、多模態數據處理、多代理系統合作）、實現潛力與挑戰。
2025年AI產業十大預測：Meta Llama模型商業化、擴展定律應用拓展、川普與馬斯克決裂影響AI政策、網頁代理技術突破、AI數據中心進軍太空、語音圖靈測試達成、自主改進AI系統研究突破、前沿實驗室專注應用層發展、無人車市場份額提升、首個AI安全事件發生。
垂直式 AI Agent 的興起可能創造比 SaaS 更大的商機，本文探討其原因，並分析其市場機會、實際案例和未來發展趨勢。
人工智慧代理（Agentic AI）正快速崛起，成為各產業關注焦點。本文探討AI代理的定義、應用場景、技術領導者、潛力與風險，並提出管理風險的策略，最後展望AI代理的未來發展趨勢。
