自从 Devin（首个全自动 AI 软件工程师）提出以来，针对软件工程的 AI Agent 的设计成为研究的焦点，越来越多基于 Agent 的 AI 自动软件工程师被提出，并在 SWE-bench 数据集上取得了不俗的表现、自动修复了许多真实的 GitHub issue。
AI 崛起，能够自主规划并执行多个步骤的 Agents，正成为用户的接口，也成为开发者的核心着力点。
Agentic AI是比下一代基础模型更具潜力的AI发展方向
半个月前，粗心的我细心地发现，有一本关于 Agent 的书籍竟然在上市预售，作者还是熟悉的咖哥（黄佳老师，当年拜读过他的《零基础学机器学习》）果断下单。 而在昨天，我终于收到了！立刻花了半个小时品读起来~觉得还是非常不错的，所以忍不住给大家分享推荐一下！
AI Agent 的潜力和挑战
传统 LLM-based AI Agent 运维平台在复杂应用开发方面存在一定局限 ，复旦大学人工智能创新与产业研究院（AI³）徐盈辉研究员与 AI2Apps 团队打造的 AI2Apps 可视化集成开发环境集成了工程级的开发工具，覆盖 AI Agent 完整开发周期，具有完全开放的扩展性，并自带浏览器沙盒环境，借鉴 Figma 的理念
基于大模型知识库的问答类应用早已在全球溢满，不再成为新鲜事。AI Agent项目成为新的锚点，承载着创业者、投资人、从业者对未来应用的厚望。
AI Agent 正在成为今年的 AI 新风口，不仅仅是从技术实现的角度，还有当下 AI 落地和收入角度的考虑。
两个多月前，我写过一篇文章：字节的Coze、扣子和GPTs，有什么区别？浅谈了我对 Agent 和 GPTs 的一些思考。两个月后的今天，我们可以看到，GPTs 逐渐过气，字节的扣子逐步出圈，而钉钉、百度、Dify 等也都上线了工作流功能。且 Agent 的热度也越来越高，尤其是近段时间吴恩达教授在红杉演讲后。
近期，一篇4万字的演讲风靡于国内人工智能（AI）学术圈。原华为"天才少年"、Logenic AI公司联合创始人李博杰博士，日前发表了一篇关于AI Agent思考的文章，题为"AI Agent 应该更有趣还是更有用"。
