【AI Agent】综述资料阅读与思考

原创 已于 2024-05-15 10:43:18 修改 · 734 阅读 · 4 ·
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于 2024-04-14 12:24:14 首次发布

2024.4.14

从第一性原理看大模型Agent技术

作者：邓范鑫

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

推荐理由：有综述，有方向预判、通用智能思考框架，覆盖度比较好，

  • 视频版本

从第一性原理看大模型Agent技术

作者的目录，如下

阅读思考

  • 作者从计算机技术发展的视角看，是从面相过程的架构，转变为 面向目标的架构；从产品角度看，目标是按照意图进行设计，按照问题-解决方案的方式，找到求解。
  • 其中提到的算术题，2024.4月复测不通过（部分LLM）
最低0.47元/天 解锁文章
基于 ReAct 机制的AI Agent：大模型 ReAct —— 思考与工具协同完成复杂任务推理
AI天才研究院
09-03 1858
在人工智能快速发展的今天，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为自然语言处理领域的重要突破。然而，尽管这些模型在生成文本和回答问题方面表现出色，但在处理需要复杂推理和外部工具使用的任务时仍然面临挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了 ReAct（Reasoning and Acting）机制，这是一种结合了推理和行动的创新方法，旨在提高AI Agent在复杂任务中的表现。ReAct 机制的核心思想是让AI Agent在执行任务时能够交替进行推理和行动。
2024年终探索: AI Agent未来展望——历史演进、应用落地与商业价值的深度剖析
Stayhungry,Stayfoolish.
12-27 4813
AI Agent作为通向AGI的关键路径，其发展正在重新定义人工智能的未来。多模态交互能力的突破和新型架构范式的确立，为我们展现了一个充满可能的未来图景。在这个技术与人文交织的新时代，我们需要以开放而审慎的态度，共同探索人工智能与人类社会和谐共生的最佳路径。
从第一性原理看大模型Agent技术
夕小瑶科技说
02-02 1022
引一个乐观主义者的悲观估计随着大规模模型技术的兴起，我们正处于一个崭新的智能时代的黎明。我们有一个大胆的预测，未来的5到10年将可能带来一场大变局：99%的开发、设计和文字工作将被AI接管。这不仅仅是一个想象，而是对未来可能趋势的深思熟虑。在互联网时代，我们目睹了大量网站的崛起，成为互联网时代的原生应用的主要载体，这个时代有了 Web 相关的新技术，这些技术承载着 Google、Facebook、Twitter 等互联网明星企业的崛起。
LLM大模型学习：AI Agent综述
2401_84494441的博客
09-10 1163
虽然很智能，但是也有一些局限性，比如需要多次与外界交互，消耗资源大，导致执行效率慢，也严重依赖LLM的基础能力，如果前面一些步骤有偏差导致错误积累，所以效果不会很好。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
复旦NLP团队发布80页大模型Agent综述，一文纵览AI智能体的现状与未来
2401_85378759的博客
03-28 1090
本文综述了基于大型语言模型（LLM）的智能体研究进展。LLM因其多功能性被视为通用人工智能（AGI）的潜在火花。文章追溯了智能体概念的起源，阐述了LLM作为智能体基础的优势，并提出了包含大脑、感知和行动的通用框架。同时，探讨了LLM智能体在单智能体、多智能体和人机协作等场景下的应用。最后，深入研究了智能体社会，讨论了其行为、人格和社会现象，并指出了该领域的关键问题和未来方向。
智能体综述：从 Agentic AI 到 AI Agent
烟云的计算
09-13 954
区别于 AutoGPT 是一个研究项目，OpenAI Agent 是一个面向生产的软件架构范式，所以 OpenAI Agent 除了 “规划、行动、观测” 三元协同循环之外，还系统性的设计了 Memory（记忆体）、Planning（规划器）、Action（执行器）、Tools（工具集）四大模块以及它们之间的协作关系，进而增加了生产环境所需要的可信输出和 Prompt 子迭代优化的能力。但值得注意的是，现如今的 Multi-Agent 产品往往容易陷入华而不实的窘境，更强调技术而非业务问题的解决。
哥伦比亚大学：超越Chatgpt的AI agent综述，关于AI智能体的演进、关键技术与未来发展...
人工智能学家
02-16 722
“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。（点击这里查看欧米伽理论）来源：欧米伽未来研究所本报告由哥伦比亚大学周瑜（Zhou (Jo) Yu）及Arklex AI团队撰写，系统探讨了AI智能体（AI Agents）的演进、关键技术与未来发展方向。在人工智能飞速发展的当下，AI 智能体正逐渐成...
华为诺亚方舟新作：GUI Agent综述
谁怕平生太急
11-10 2477
然后使用ChatGPT选择下一个操作。这种方法有效地整合了历史操作和用户UI，而无需对底层LLM进行任何修改。此外，Zheng等人(2024)提出了SeeAct，一个基于GPT-4V的通用网络代理。
Agent综述论文火了，10大技术路径一文看尽
kaka0722ww的博客
06-10 1416
智东西5月28日报道，近日，来自美国康奈尔大学等高校研究团队的一篇智能体研究综述论文爆火出圈，相关推文在社交媒体平台X上收获超70万阅读量，过万收藏。这篇长达32页的综述，深度分析了Agent（智能体）研究中最容易混淆的一组核心概念——AI Agents和Agentic AI，并讨论了智能
AI Agent（3）：Agent分类与类型
分享一些感兴趣的技术方面
05-05 1029
本文从功能复杂度、自主程度、交互方式和应用领域四个维度对AI Agent进行了分类，并探讨了不同类型Agent的特点、优势和应用场景。这些分类维度不是孤立的，而是相互交织、相互影响的。理解AI Agent的分类与类型，有助于我们更好地选择、设计和应用适合特定场景的Agent解决方案。随着技术的不断进步，AI Agent的类型将更加多样化，分类边界也将更加模糊，但这种多样性恰恰体现了AI Agent技术的丰富性和适应性。
AI Agent与Agentic AI的原理和应用
06-10 307
AI Agent是一种具备环境感知、智能决策乃至自主行动能力的智能实体，而Agentic AI则是追求更高阶的智能，强调AI系统的自主性、目标驱动、环境交互和学习能力。同时，文章还探讨了主流的AI Agent平台、框架与项目，如Coze、Dify、FastGPT、AutoGen、LangGraph、CrewAI等，分析了它们的技术特点、创新实现、架构设计、潜在优势与局限性。最后，文章展望了AI Agent的未来发展趋势，包括自主学习、适应环境、与人类深度共融等方面。，互联互通社区推荐阅读，版权归作者所有。
精选资源
AI领域AI Agent从0到1定制开发全解析：全栈全流程企业级落地实战与应用前景综述AI Agent的概念、
04-07
内容概要：本文详细介绍了AI Agent的概念、核心组成与工作流程、关键特性、应用场景以及...阅读建议：本文内容较为专业，建议读者在阅读过程中结合实际案例进行思考，同时关注国内外科技大厂在AI Agent领域的最新进展。
精品推荐-2025年代理式人工智能（Agentic AI）技术最佳学习与实践资料合集（20份）.zip
08-04
2025人工智能Agentic RAG最全面的综述.pdf 2025年Agentic AI 红队测试指南.pdf 阿里云AI搜索Agentic RAG技术实践.pdf 超越RAG：迈向智能体时代的 Agentic RAG.pdf 从传统 RAG 演进到 Agentic RAG 架构设计.pdf ...
【狂飙全模态】狂飙AGI-Wan2.1文生视频实战部署-Gradio篇
LeeZhao的博客
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本文介绍了在魔搭社区免费GPU上部署Wan2.1文生视频模型的WebUI界面的完整流程。主要内容包括：1）通过魔搭社区提供的Notebook脚本快速搭建独占算力通道；2）LoRA模型的应用方法；3）模型组件下载与参数配置说明。教程详细展示了从环境搭建到最终生成视频的全过程，并提供了DiffSynth-Studio开源引擎的安装指南。用户可通过该方案独享GPU资源，灵活调整参数，实现个性化的文生视频创作体验。文中包含多个操作截图和关键参数说明，适合开发者快速上手实践。
光亚鸿道携手AGIROS开源社区，共筑中国具身智能机器人操作系统新生态
Kyland2020的博客
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2025年12月5日，"2025年智能机器人操作系统（AGIROS）开源社区生态大会"在北京举行。大会聚焦技术创新与生态共建，举行第五批生态合作伙伴签约仪式，10家新伙伴加入，推动产学研用深度融合。北京光亚鸿道操作系统有限公司获颁"年度卓越贡献奖"。作为工业操作系统领军企业，光亚鸿道将携手AGIROS社区推动技术成果转化，以自主可控的工业内核为基础，打造"产业+开源"生态模式，助力中国具身智能机器人产业发展。鸿道Intewell操作系统凭借30年技
sharding-jdbc示例代码
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ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
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内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
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内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
主流AI Agent框架调研：单智能体与多智能体系统综述
主流Agent框架调研项目源码涵盖了当前人工智能领域中极具前瞻性和实用价值的研究方向——基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）系统。随着自然语言处理技术的飞速发展，尤其是以GPT、LLaMA等为代表的大型预训练...
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