彭博今天消息，OpenAI 正准备推出一款代号为“Operator”的全新AI Agent产品，可以自动执行各种复杂操作，包括编写代码、预订旅行、自动电商购物等。
强化学习中的核心概念是智能体（Agent）和环境（Environment）之间的交互。智能体通过观察环境的状态，选择动作来改变环境，环境根据动作反馈出奖励和新的状态。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
纳尼？AI Agent容易受到弹幕影响！ 甚至比人类更容易。
AI智能体能像有机生命一样自适应演化吗？最近清华大学团队提出了AgentSquare模块化智能体设计框架，通过标准化的模块接口抽象，让AI智能体可以通过模块演化和重组高速进化，实现针对不同任务场景的自适应演进，赋能超越人类设计的智能体系统在多种评测数据集上广泛自我涌现。
请问哪家大模型能够更准确地转化下述问题： “原告是安利股份的案件审理法院是哪家法院？”
全新Agent框架，将知识图谱从知识获取来源直接升级为Agent编排引擎。 蚂蚁集团推出muAgent，兼容现有市面各类Agent框架，同时可实现复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用四大核心差异技术功能。
基于这一理念，DeepMind团队开发了一个双系统框架，称为Talker-Reasoner，旨在模仿人类的这两种思维模式。
奥特曼在OpenAI伦敦开发者日上的最新采访，终于完整释出！ 40分钟的采访过程中，奥特曼除了聊OpenAI未来模型发展方向、Agent、和最尊敬的竞争对手（就是此前碎片式走漏风声的几个问题）外，还就Scaling Law、半导体供应链、基础模型竞争成本、该雇佣什么年龄段的员工等十多个问题进行了快问快答。
利用语言模型调用工具，是实现通用目标智能体（general-purpose agents）的重要途径，对语言模型的工具调用能力提出了挑战。
