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北京大学:2025年AI Agent与Agentic AI原理与应用报告(221页).pdf

上传人: 芦苇 编号:710622 2025-06-03 221页 42.12MB

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1、学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队1AI Agent与Agentic AI原理与应用AI肖睿团队(韩露、顾跃、王春辉、吴寒、李娜)20250520北京 北大青鸟人工智能研究院 北大计算机学院 北大教育学院学习科学实验室学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队2讲座内容介绍一、本次讲座专为科研人员、工程师及AI技术爱好者设计,旨在深度剖析AI Agent与Agentic AI的核心技术、前沿进展与未来挑战。我们聚焦技术底层机制、关键算法与工程实践痛点,力求超越概念普及,提供硬核洞察。通过本次分享,您将全面理解Agent的技术内涵与趋势,获得技

2、术选型参考,并激发对潜在研究方向与创新应用的深度思考。二、本次讲座的内容主要涵盖以下四个核心模块:1.探源与定义-探源Agent智能的“是什么”与“为什么”:探析Agent爆发的技术契机与演进脉络;清晰Agent及Agentic AI的核心定义、关键特征及其与传统AI的界限。2.核心技术深度剖析-揭秘Agent智能的“如何构建”:系统拆解Agent技术栈:感知、认知与决策(LLM引擎、规划、记忆、学习)、行动模块;深入探讨主流的Agent架构模式(如单Agent、多Agent系统、反思性Agent)及其设计原则与考量,以及针对当下主流的关键交互协议如:MCP、A2A、AG-UI的深入探讨。3.

3、前沿实践与技术分析:洞察Agent智能的“技术落地”:深度拆解COZE、Manus、Deep Research Agents、Genspark、Lovart等代表性Agent平台与项目的技术特点、架构创新及优劣势。4.现状、挑战与未来展望:展望Agent智能的“路在何方”:评估当前技术成熟度,剖析核心挑战(行动、规划、记忆、幻觉等)与开放问题;展望AI Agent的发展趋势、颠覆潜力与伦理考量,并提供行动建议.三、大家可以参考人工智能通识教程(微课版)这本系统全面的入门教材,结合B站“思睿观通”栏目的配套视频进行学习。欢迎关注“AI肖睿团队”的视频号和微信号(ABZ2829),加入社区,共同探

4、讨AI Agent的前沿动态与未来发展。学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队3主要目录三、主流Agent平台、框架与项目技术拆解.P791.Agent平台/框架/应用分类总览P812.Agent构建平台(Low-code/No-code).P823.Agent开发框架(Code-centric).P1044.Agentic应用/产品(End-user focused).P1295.通用智能Agent.P1506.专用领域Agent/系统.P1707.总结:Agent生态的多元探索与实践前沿.P194内容

5、目录学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队四、AI Agent的技术现状、核心挑战与未来展望.P1961.当前Agent发展现状.P1982.核心技术挑战.P2043.开放性问题探讨.P2114.AI Agent的未来趋势与展望.P2165.总结与思考.P220二、AI Agent的核心技术栈解密.P201.AI Agent的核心组成部分.P222.感知模块.P233.认知与决策模块.P294.行动模块.P395.Agent架构模式.P536.构建基础AI Agent:核心步骤概览.P767.总结:Agent核心技术-从能力边界到智能涌现.P77一、AI Agent和

6、Agentic AI的兴起.P41.AI Agent的爆发.P62.Agent的发展历程.P83.AI Agent的核心特质及概念解析.P104.Agents vs AI Agents vs Agentic AI.P155.AI Agent的适用场景及判断标准.P166.AI Agent 应用案例分享.P177.总结:新范式已至,未来可期.P18学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队44学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队一、AI Agent和Agentic AI的兴起n 我们将深入探讨AI Agent与Agentic AI这一迅速发展的领

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根据报告的内容,本文主要涵盖以下关键点: 1. **AI Agent与Agentic AI的兴起**:介绍了AI Agent的爆发契机、发展历程、核心特质,以及与传统AI的区别。 2. **AI Agent的核心技术栈**:详细解析了AI Agent的感知模块、认知与决策模块、行动模块,以及Agent架构模式。 3. **主流Agent平台、框架与项目技术拆解**:对低代码构建平台、代码级框架、终端产品、通用智能Agent、专用领域Agent等技术进行了详细分析。 4. **AI Agent的技术现状、核心挑战与未来展望**:评估了当前技术成熟度,分析了核心挑战,并对AI Agent的未来趋势进行了展望。 5. **构建基础AI Agent的核心步骤**:概述了构建AI Agent的关键步骤,包括定义目标与范围、选择核心引擎、系统设定与行动、构建记忆机制、实现规划与推理等。 6. **总结**:强调了AI Agent从能力边界到智能涌现的发展过程,以及未来面临的挑战与机遇。 以上是对文章主要内容的简要概括。
AI Agent如何理解复杂指令? AI Agent如何进行多轮对话? AI Agent如何处理复杂任务?
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