强大的LLM正在消解传统Agent设计中“显式工程化”的部分价值，但这不意味着Agent概念的终结，而是其形态向更灵活的方向进化。开发者应积极拥抱两种范式的融合——LLM负责认知层级的抽象与调度，传统Agent专注确定性的高效执行。这种分层协作或许才是下一代智能系统的常态。

未来几年，有关智能体的讨论会愈加密集，但比起这个，如何解商业化这道难题更加紧迫。

AI Agent不仅仅是对现有技术的升级；它们代表了一种组织运作、竞争和创新方式的转变。

2024年，Agent技术在大模型的推动下迅速崛起，成为连接大模型与实际应用场景的重要桥梁。然而，随着大模型的光环逐渐褪去，Agent行业也面临着新的挑战和机遇。本文将深入探讨Agent技术的发展现状、市场供需关系以及未来的发展趋势。

微软CEO纳德拉提出了全新的判断，认为AI Agent生态将彻底取代传统的SaaS模式。这一观点引发了业界的广泛关注和讨论。本文将深入剖析纳德拉的判断依据，为读者呈现一个清晰的AI Agent生态构建蓝图，供各位参考。

随着人工智能技术的不断进步，AI Agent 正在成为推动人机协作的新范式。本文通过对 Langchain 团队的研究报告和行业案例的分析，揭示了 AI Agent 在规划能力、UI/UX 交互创新和记忆机制方面的关键突破点，展望了 2025 年 AI Agent 应用的广阔前景，供大家参考。

今年开始，Agent成为大模型落地的最佳选择，各大厂商都在大力推广。面对这种技术簇，我们应采取一种积极探索与谨慎评估并重的策略——既要保持理性，也要保持乐观。

在人工智能的浪潮中，Agent技术正以其独特的方式重塑着各行各业的运营模式。《从雇员代理到创意代理，从数据代理到代码代理，再到安全代理，这篇文章涵盖了六大核心场景下的Agent应用案例，展示了AI如何成为推动企业创新和效率提升的关键力量。

2020年，RAG的概念被提出；然后2022年ChatGPT之类的大模型开始兴起，RAG在知道大模型的生成上起到了不小的作用。这篇文章，我们来了解下RAG的基本原理和使用场景。

近期阅读了Anthropic发布的最新文章《Building effective Agents》, 文章分享了他们对于如何高效构建Agents的相关思考, 看完后获得了一些收获, 与你分享。

许多AI Agent的出现，确实成为解决某些特定问题的“特效药”。但是，作为产品经理，我们也需要熟悉“药性”——他们能解决什么问题，他们可能存在的局限在哪里。

与大模型不同，Agent就像是一个“标准答案”，直接摆在企业面前，就连使用说明书和企业最看重的投入回报比都计算好了。