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大家都在说2025年回事Agent大年，我也相信，按照LLM目前的发展水平，一方面AGI遥遥无期，另一方面LLM的成本又在下降，AI应用的发展就会成为下一个热点，毕竟， 行业总会找到自己的出路，而Agent就是AI行业的下一个出路之一。 就在10月初，这个MLE-Bench的榜单上突然出现了一个叫FM Agent的智能体，而且上来就是第一名，这个FM Agent之前不显山不漏水，上来就力压群雄，的确让人好奇这个Agent是何方神圣。 agent到底是个什么鬼？ 前几年，agent在各种论文中频频出现，单从定义上看，感觉与构件并没有多大区别。 agent是不是仅仅是人工智能中炒作的一个概念，以忽悠为主，并没有什么… 显示全部 关注者 81 被浏览
网络热门Agents 截止至今日，开源的Agent应用可以说是百花齐放，文章也是挑选了热度和讨论度较高的19类Agent，基本能覆盖主流的Agent框架，每个类型都做了一个简单的summary、作为一个参考供大家学习。 这问题问到点子上了，但我觉得大部分人对 Agent 落地效果不佳的理解一开始就跑偏了。根源不在于模型不够聪明，而在于构建 Agent 的方式与模型能力不够匹配/契合。 我们都被 一个提示 + 一堆工具 + 一个循环搞定一切 的理想范式给带沟里了。 几乎所有刚开始做 Agent 的团队，第一站都是 LangChain 或. Agent 的发展本质是 模型能力迭代 的体现：从依赖外部工具到内化自主能力。 2025 年的关键趋势是 Less Structure, More Intelligence ——减少人工框架，释放模型原生智能。 开发者应聚焦数据积累（如用户交互日志）和强化学习微调，而非过度设计流程。 如何学习AI大.
Agent 是指 LLM 动态指导其自身流程和工具使用，并保持对其完成任务方式控制的系统。 下面，我们将详细探讨这两种类型的 agentic 系统。 在附录 1（“实践中的 Agent”）中，我们将介绍客户发现使用这些类型的系统具有特殊价值的两个领域。
大模型（Large Language Models, LLMs）和智能体（Agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清晰的了解了。 1. 定义与目标 大模型（LLM） 定义：大模型是指那些参数量巨大、训练数据丰富、具有强大语言. AI Agent是RL强化学习中的概念，跟大模型基本无关。 所以按照定义来讲： ①未经微调的基础LLM，不是人工智能。 ②经过SFT调教的LLM，也不是人工智能，但可以叫专家系统，国产模型基本都是这一类型。 ③在SFT基础上，经过RLHF弱强化学习，有点AI的味儿了，这种RLHF LLM有一定的自主性，弹性大，思维.
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