拥抱智能体生态 · 拥抱AI Agent · 拥抱AI 2.0时代~

大家都知道未来是AI的时代，但是很多小伙伴却都很困惑， 究竟应该如何 拥抱AI时代？是学一堆AI工具怎么用吗？还是练好提示词如何写作？

其实这些都是一些表象的东西。如果大家真的愿意投身到AI这个风口、行业，我觉的 Agent 是可以为大家提供一个可能的。尤其是对一些拥有丰富场景能力，拥有一定行业数据的公司和个人来说，学习 Agent 结合自己的业务和长处，去开发各种 Agent 实现业务的倍增。

⭐ AI 的未来究竟是什么

接下来的一段时间呢，会定期的更新 AI Agent系列的文章，帮助大家能够有所提升，具备能够自洽的智能化能力。自我介绍就不在这里浪费过多的篇幅了，有心者不用教，无心者教不会，爱咋咋滴～

现在只要提到人工智能，也就是AI，大部分人想到的就是 ChatGPT 这样的聊天机器人。这些机器人通过对指令的理解，生成自然语言可以为我们提供一些信息，也可以做一些绘图或者是娱乐相关的动作。但是大家不妨思考一个问题，像 ChatGPT 这样的聊天机器人就是 AI 的最终形式吗？

在前段时间，比尔盖茨在他的个人博客中有说道。「现有的软件形式相当的笨拙，软件的未来是智能代理，也就是 "AI Agent" 。」他认为五年之内，每一个人都将拥有自己的人工智能助理。现有的所有软件，都值得用 AI Agent 重构一遍。甚至在文中提到，「人工智能代理 AI Agent 不仅能够改变每个人和计算机的交互方式，还会颠覆软件，带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命。

想象一下，如果你不需要使用不同的软件，或单独的软件来起草文档、制作电子表格或者是发送邮件。如果你可以用任何语言告诉你的设备你想做什么，这就是接下来5年里软件所能做到的，这种类型的软件就是 "代理" 。」

作为AI领域的一部分，AI Agent 指的就是能够执行特定任务服务，或者是代表用户执行操作的智能系统。这些 Agent 可以是聊天机器人、智能助手，或者是以自动化软件的形式出现。我们在日常使用 "类ChatGPT软件" 的时候也会发现，目前似乎除了聊天之外，在面向 ToB 的企业场景的业务当中，能做的事情比较少。也碰到过很多关注 AI 领域的企业负责人或者是技术负责人，对于AI可以为他们做什么感到比较困惑。这里就是 AI Agent 可以大有作为的地方，如果你是一家商业资讯公司的负责人，每天有大量的数据表格要处理，不仅要对原始数据做清洗，还要抽取关键数据做成表格，再从表格中做统计分析最后得到一些商业洞察。这种时候，类ChatGPT软件是无法满足的。

最理想的方式，就是使用AI的能力构建属于自己业务的 ChatBot 或者代理机器人，把数据库链接到 Agent ，输入最终想要洞察的问题，不一会儿报告就出来了。甚至可以更进一步，连接上我们的电子邮件，直接就将报告用电子邮件发送出去了。听起来比较的科幻，但是确是一个比较确定的未来了。可以说，Agent 是AI领域的下一个形态，让 AI 从仅仅 "说" 某些东西进化到可以为我们 "做" 什么样的事情。这将是一个跨越时代额变化，也是一个重大的创新的机遇。

⭐ AI Agent 能够做什么

AI Agent 的发展正在向着更加人性化、更加智能化的方向迅速演进。Agent 不仅能够理解复杂的自然语言指令，还能够根据环境变化作出自主决策，就比如斯坦福大学研发的 "群体AI Agent" ，这个项目叫斯坦福小镇 。通过将不同的角色性格属性赋予了斯坦福小镇的各个 AI Agent 角色，在一个共同的环境中自行的发展，实现了群体之间的协同工作。

像是国内清华团队开发的 ChatDEV 采取的就是类似的方法，把软件开发的全流程进行了虚拟化，在虚拟的生产流程中通过 AI群体协同 ，达到了比单一智能体更加强大的效果。目前这种 Agent 广泛的应用于软件开发领域。使得通过简单的口头指令便携代码成为可能。

在客户服务领域，基于大模型的 AI Agent 能够有效的处理我们客户咨询，并且提供个性化支持，提升用户的满意度。在银行、电商平台等各个行业都是可以广泛应用的，可以有效提高客户互动的质量和效率；同时，在数据可视化领域 Agnet 能够将原始数据转化为交互图表和图形，让数据分析变的更加有效和直观，这对于类似像市场分析、健康数据追踪等领域尤为重要，为理解大量的复杂信息提供了新的方式。

不同于传统的人工智能工具仅限于特定的应用程序，而且只能接受特定指令才会有响应的情况。 AI Agent 的区别在于具备更高的人工智能，更加的主动，可以在用户提出请求之前主动的提出建议。比如说做一些跨应用程序的执行任务，而且随着交互时间的推移，可以改进自己的对话方式、改进与用户的相处方式，这是因为 Agnet 能够记住用户的活动，识别用户的行为意图和模式，并基于这些信息提供认为用户需要的内容。尽管最终的决策权在用户手里，但 Agent 是可以提供决策的。

这里我们可以想象一下，我们正在计划一次旅行。如果存在这样的 Agent ，它不仅知道你的旅行时间，还会基于对你的需求的深入了解提供旅游地点的建议。比如说是倾向于心的旅行目的地，还是曾经去过的旅行目的地。还会根据兴趣爱好制定一些让人无法拒绝的活动、预定符合个人口味的餐厅等等。这种深度个性化的旅行规划，过去可能需要付费给旅行社、私人导游才能够享受到的服务，现在只需要连接到定制的 AI Agent 就可以实现，岂不是美滋滋的？

随着使用自然语言进行交互形成了软件的一个标配，据预测，在未来的五年内，几乎我们所有的软件都需要重新的设计，这将催生出一个巨大的市场。对于我们软件开发的工程师来说这是一个非常大的需求，也为用户带来了前所未有的便捷、个性化的体验。

⭐ AI Agent 是新星赛道

AI Agent 目前在行业内还没有形成统一的定义，但是它的发展轨迹和 AIGC 极为相似，正在经历一个迅速的、迅猛的发展。根据grandviewresearch的研究报告显示，2022年的自主AI与自主 Agent 的市场规模已经达到了 39亿美元 ，预计2023年至2030年期间，这个市场将会以 46.2% 负荷率去增长。另一份报告也显示，自主 AI Agent 市场将从2023年的 50亿美元增长至2028年的290亿美元 ，负荷增长率涨到了 43% 。

这种显著的增长趋势，不仅体现了市场对于 Agent 技术的强烈需求，也反映了它在各个行业中能够广泛应用的潜力。在全球范围内，中国与美国将已经成为 AI发展领先的国家，涌现了众多的项目和人才，当前掌握 Agent技术 的重要性，堪比PC时代学习 WEB开发技术、移动时代掌握APP开发技术一样的关键。

特别是像 AutoGPT 、LangChain 等 AI Agent 生态项目开源之后，出现了爆炸式的增长趋势。比如说 AutoGPT 自从开源以来，在 Github 上的关注数成倍的激增，成为了一个明星项目。这个增长趋势清晰的表明了开发者和社区对于 Agent 的浓厚兴趣，不仅仅是技术层面上得到了重大的进展，在市场需求和应用潜力上面也有非常好的前景。预计在未来，Agent 会在很多领域发挥关键的作用。

⭐ AI Agent 的快速发展

为什么说现在选择学习 AI Agent 开发 是一个非常棒的选择呢？首先，AI 方向现在非常的火爆，每天都会有各种各样的新鲜事物冒出来。虽然大家每天听到的最多的是 ChatGPT 和 OpenAI ，但实际上整个 AIGC 领域都在快速的迭代和进步，无论是 文生图、图生文、还是声音转换 等等各种新技术和项目，到处都是机会。

现在学习 AI Agent 开发，就像是当年学习 IOS、大数据一样，市场上的 Agent 相关岗位的薪水，起步都是非常高的。从目前的趋势来看，未来的几年，肯定是会爆发的。现在大家的关注点，都在围绕着大模型和算力，当这些基础工作做的差不多的时候，应用层面（也就是 Agent）将彻底改变软件行业，人才的需求将会呈现出爆炸式的增长。

大家都知道现在传统的软件行业竞争是非常的激烈的，都知道未来是AI的时代，但是很多小伙伴却都很困惑， 究竟应该如何 拥抱AI时代？是学一堆AI工具怎么用吗？还是练好提示词如何写作？其实这些都是一些表象的东西。如果大家真的愿意投身到AI这个风口、行业，我觉的 Agent 是可以为大家提供一个可能的。尤其是对一些拥有丰富场景能力，拥有一定行业数据的公司和个人来说，学习 Agent 结合自己的业务和长处，去开发各种 Agent 实现业务的倍增。

随着这个专业的发展，对专业人才的需求也在不断的倍增。根据行业报告显示，现在 AI 相关职位的平均年薪比传统的技术岗位要高出30%，涉及到 AI Agent 的岗位尤其突出，也就是掌握了 AI Agent 的相关技能，很容易打开高薪就业的大门。而且 AI 的应用范围正在从一个传统的互联网服务扩展到制造业、医疗健康、金融、服务业各个领域。

据市场统计，预计到25年全球的 AI 市场规模将达到 1908亿美元 ，其中 AI Agent 将占据很大一个比例。也就是说，现在学习 AI Agent 开发，能够在当前市场中找到一袭之地，还能够在未来的跨行业转型当中提供技术支持。总之，现在学习 Agent 开发不仅能够带来即时的职场优势，还能够为长期的职业发展奠定一个坚实的基础。掌握这项技术，就意味着走在AI时代、技术变革的最前沿，拥有无限的可能性。

⭐ AI Agent 的学习困难

现在直接学习 AI Agent 存在这那些困难？

• 中文学习资源比较匮乏
  • 因为这个方向还算是很新的，尤其是中文的资料，非常的少。即便是英文的资料，更新换代的也比较快。有过这样的一份调查，就是超过60%的初学者，都认为自己找不到高质量的、最新的学习资料，这是他们面临的头号难题。
• 知识点过于的庞大广泛
  • AI 整个涉及到的知识是非常的广泛的，从大模型到工具使用，再到向量数据库、AI工程化，这些内容呢分散在各个领域。因为行业也在起步阶段，所以几句很缺少那种系统性总结，尤其是中文版的资料。这样一来，想要建立一个完整的知识体系就变得尤为困难。
• 市场上的课程过于浅显
  • 目前市面上大多数的课程都是讲工具怎么用，或者是如何用AI实现一些商业模式之类的。比较适合初学者和那些想要提高工作效率的人，对那些真正想要深入到 AI领域 ，想要做一些 AI应用产品、做AI开发的人来说帮助有限。很多课程也都是缺少理论和实际编码的内容，一多半的人都认为市面上现有的课程满足不了自己的需求。
  • 除了学习资源的问题之外，实践也是一个很大的问题。由于 AI Agent 的技术还比较新，能提供实操的项目不多，想要找到一个合适的实践机会很难，所以想要验证理论知识就更加的难了。