Agent
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本文探討AI Agent的發展現況、核心特點、架構、開發流程及未來趨勢，並點出其帶來的挑戰與機遇。AI Agent作為一種具備自主決策、環境感知、智慧規劃和自我進化能力的智慧體，正逐漸成為科技焦點，但其資料安全、資源消耗和環境影響等問題亦不容忽視。
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2025年將是AI產業的關鍵轉折點，AI Agent的興起將帶來工作與生活模式的巨大變革。本文探討Agentic AI的特性、三大類型agent發展趨勢，以及如何打造有效的AI Agent，並深入分析人形機器人的突破性進展與對製造業的影響。
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SaaS公司在AI越來越先進的年代，有沒有存在的必要？如果AI已經那麼聰明，為什麼還要付錢依附平台？Salesforce給出的答案：推出Agentforce全力all in AI agent 戰略。他們有什麼優勢？
Pan
2024/12/10
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背後的機制是： 人類用戶：設定目標 AI Agent：定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks)，執行任務 (Task Execution)，評估 (Evaluation) 而這途中，AI Agent可以使用大語言模型，可以使用網路，可以使用其他工具。
這一講我覺得挺有收穫的部分，是對於幾個單詞（Token、Agent、RAG⋯⋯）有了更深一層的理解⋯⋯以及區塊鏈 BUIDL 大佬孟岩給我們的三條建議，特別是第一條可以說是最本質性的東西。
