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租车网站制作,网站建设中界面模板,内蒙古 网站建设,东莞大岭山有什么好玩的地方今天作为2025 Agent元年的最后一周#xff0c;我们很有必要用更全面的视角#xff0c;看一看 Agent 在25年到底发展的如何#xff0c;各个公司实际执行情况是什么#xff0c;所有这一切都将为我们在26年如何对待Agent提供方向。 首先#xff0c;我们来看看25年的AI大事件我们很有必要用更全面的视角看一看 Agent 在25年到底发展的如何各个公司实际执行情况是什么所有这一切都将为我们在26年如何对待Agent提供方向。首先我们来看看25年的AI大事件一、模型即壁垒首先是今年的两个巨额融资SoftBank 为履行对 OpenAI 的225 亿美元资金承诺在年底前紧急筹资彼时 OpenAI 估值约 3000 亿美元模型界巨头Claude为代表的Anthropic完成130亿美金的融资估值超过1800亿美元然后就是Meta的疯狂挖人计划很清晰资本在往基座模型涌入并且越来越具备头部效应模型作为未来AI时代的操作系统逐渐开始扮演赢者通吃的角色也就是他什么都可能做如果其他公司想要生存需要围绕其生态展开。二、AI编程被验证的AgentAI 编程成为最强现金流入口其中Cursor累计融资32亿美金估值近300亿。Cognition / Devin、Replit、Lovable皆有所斩获。国内情况要差点有硅心科技、言创万物只不过大家可能有点陌生因为编程IDE这块大家还是信任大厂背书的东西。这里就有很多不需要融资的公司比如微软的GitHub Copilot、Google的Gemini Code Assist、通义灵码、Trae、CodeBuddy…AI编程是特别适合拿出来说一说的因为他是稍有的能够让人满意的Agent并且付费意愿强、验证链路明确能跑测试/能上 CI、替代的是高成本人力。整个AI 编程能够在Agent领域一枝独秀很大程度上是源于程序员对自己的KnowHow最清晰然后GitHub上有大量优秀代码语料这个优势是其他行业不具备的。其实从这里也开始分叉了基于模型的Agent有两个类型通用Agent以Manus为例垂直Agent以Cursor为例现阶段来说通用Agent普遍反馈不太好但垂直Agent已经开始解决实际问题了三、垂直Agent备受青睐除了AI编程外还有几款备受好评的Agent首先是Lovart设计师的Agent其能够通过一句提示词直接生成整套品牌级设计成果包括 KV、海报、多尺寸社媒图等。不需要我们搭建复杂流程上手即用、自由度极高是当前最接近真实设计团队能力的 AI 产品。然后就是OpenEvidence循证医学的“证据供给链 Agent”该产品是为了解决医疗场景幻觉来的其产品核心是围绕医学文献与权威来源生成证据支持的答案并引用来源。他们能成功的核心原因还是由于其本身工作已经做到了高度SOP化。其次对于Lovart图像相关语料也是数不胜数对于OpenEvidence医疗侧的信息如临床指南、教材等数字化、标准化程度非常高。这里还有些类似的产品如红杉宠儿法律 AI Harvey他跟Cursor、OpenEvidence一样都获得了不少的融资。这说明一个问题资本其实并没有盲目跟风Agent。这里我认为Agent正在从“泡沫故事”走向工程化可交互的产品了原因很简单这东西从工程角度来说太简单了毫无壁垒所以除了几个具备先发优势的通用Agent如Manus表现尚可外其他都不大行并且各大厂商都在分食通用Agent这块大蛋糕四、SEO → GEO当前流量分发逻辑已经发生了巨大的变化最明显的趋势就是大家不愿意为SEO付款了AI现在获得的流量增多但整体GEO依旧不太成熟所以很多公司想付款却没有方向这块也是割韭菜重灾区。这一轮流量入口变化带来的最直接竞争就是各个公司都在卷AI浏览器包括Chrome、Dia、QQ浏览器、ChatGPT Atlas …总而言之就是一个逻辑体验从搜链接编程了问答案各个巨头都在抢占入口。五、企业资产竞争另一个明显白热化的板块是AI OA领域这对应着国内的两个IM具体飞书与钉钉。每个企业 AI 最大的瓶颈不是模型不够强而是企业不知道自己要自动化什么。所以他们的核心工作是先整理SOP、而后做Agent化飞书与钉钉双方这块的核心武器到很类似AI表格他们本质上在吃之前Excel的份额。在AI表格之下还有一些边缘角色比如Coze、Dify等他们都想去吃点AI OA这块饼但实际表现不佳尤其是Dify类拖拽低代码平台还直接跟AI编程冲突在26年的整体方向我是不很看好的。这块可以预见的是经过25、26年的洗礼后各个企业内部SOP梳理清楚了、数据资产准备就绪了那么整体企业Agent时代才会真正踏入正轨。这里要特别提一句最近钉钉木兰1.1产品发布会其实钉钉正在设法提出一套范式协助各个公司整理自己的数据资产。工程视角从前面行业市场情况来说2025确实可以成为Agent元年因为一切都在为其成熟做准备。Agent这东西十分依赖与模型的基础能力上述几个Agent之所以能异军突起也不得不提模型在编程领域、图像领域尤其是Nano Banana、医疗领域本身能力就很强而且这些也是每次基准测试的重点。这也延伸出了一套做法模型哪方面强我就做哪个方面的Agent模型60分那我就做到70分就好…最后总结一下其实从上述案例中大家也慢慢发现了Agent的基本脉络KnowHow → 数据 → Workflow → Agent。怎么说呢我是认为Workflow是Agent的必经之路尤其是市场需要的Agent这东西对稳定性要求极高只不过传统的Workflow维护到一定阶段后其复杂度巨高维护起来尤其蛋疼要解决Workflow维护困难的问题、乃至想要提高Workflow的泛化能力Agent架构被提出了但是Agent表现却不稳定这个时候就只能加大Token消耗用Token换架构的方式去解决问题只不过实际执行下来效果不太好罢了于是模型侧又有更多的工程策略被提出最近的SkillClaude Skill策略更是集大成者。只不过这里问题也就出来了之前是显式的Workflow调用而后是转移至了各个skills流程复杂度到了提示词了换句话说之前用代码写Workflow现在用提示词写Workflow…所以MCP的提出是为了解决工程问题Skill的提出也是为了解决问题大家再看模型能力优化这张图可以看到模型能力也是一直在围绕着工具调用做优化从整个25年模型之于Agent的优化来说我认为Tools相关的问题已经及格了接下来模型大概率会啃另一个大骨头记忆系统。现阶段RAG乃至上下文工程复杂度还是太高模型应该会推出类似Skill的工程优化接口大幅降低记忆系统的构建难度只不过大家也不要高兴的太早就跟Skill上了一样他能把稳定性从70提升到90但之前要做的工程优化动作一个都少不了…综上无论从模型基础能力的针对性优化还是各种工程能力的释放都标志着Agent在26年都将进入一个更成熟的阶段所以26年有可能是个Agent大年。然后我们由虚就实通过各个企业实际落地看看Agent的情况生产环境的Agent这里多数数据来源于《Measuring Agents in Production》他们做了 306 份从业者问卷并在 26 个业务领域做了 20 个深度案例访谈聚焦 4 个问题为什么做、怎么做、怎么评估、最大的坑是什么。我们先结合论文情况做阅读再加入我实际看到的情况做解读相较于故事企业更看重效率在为什么要做 Agent这件事上企业高度务实**提升效率/生产力72.7%、减少人力工时63.6%、自动化重复劳动50%**排在最前而“风险缓释、加速故障恢复”这类更难量化/更慢反馈的价值排在后面。这背后也是大家以后做Agent的一个决策标签能不能计算 ROI然后高ROI的先做先落地每个表格里面有写清楚到底节省多少人小时、缩短多少处理时长比如这里的图示相应的只要是ROI不明确的不好证明的先不碰或先内部试点。Agent服务于人当前绝大多数Agent依旧是服务于人他们更多是减轻我们某一方面的工作压力所以一般Agent使用链路是由内而外内部容错率高优化好了再放出去另一方面我们对延时的忍耐度极高报告点得很直白只要对比对象是“人要干几小时/几天”的流程Agent 用几分钟也依然是数量级提升。强可控 开放式智能报告里面有个关键点跟我线下十数家企业观察到的情况几乎完全一致生产落地追求的不是更强自治而是更强可控他们对稳定性要求极高。另一方面各个团队吃了之前百模大战的苦当前都更倾向于直接使用线上模型很少有后训练的团队。原因也很简单自己训练耗时费力一波外部模型迭代就跟不上了得不偿失还不如再等等。然后提示词开始逐渐“代码工程化”现在因为逻辑全部在从代码往提示词做迁移所以结果就是提示词越来越多越来越长如何把提示词写得优雅可控、可迭代逐渐会变成一个最基本能力评估。再然后模型能力没那么强相应着系统在设计上会很保守68%的系统最多跑10步就需要人的介入并且步数越多、评估越难、延时更高相应着越容易失败。最后也是最关键的一点80% 的深度案例采用结构化控制流系统最关心的流程会在一个清晰的SOP里面运作不会放任Agent自由规划也就是说生产 Agent 的主流形态很类似与带 LLM 的强约束 WorkflowAI产品测评这里也是一个关键点也是我们之前实际生产实践的经验大型的AI产品更多还是在依赖真人评估效果这里确实会部分依赖模型根据已有数据集做判断但总会有真人复核。这里也会让大家产生一个疑问为什么AI产品评估很难做为什么不用公告数据集原因很简单因为成本高。许多行业没有可用公共数据只能从零手工造 benchmark有团队为了把数据集从 40 个场景扩到 100 个花了数月到半年然后用户的回答是不可控的就算是有好的数据集实际使用下来效果也不好所以最终结果就是不做自动化测评直接上真人评估。Agent最大难题当前Agent最难的点并且没有被真实解决的问题依旧是可观测性也就是可靠性不能保证。评估很难如果你没有一个马上就能判断对错的自动验收标准那么 Agent 做得对不对只能等它在真实业务里产生后果之后才知道而这些后果往往来得慢、代价高、还很难被程序自动判定。整个生产级Agent生产落地情况总结下来就一句话把不可靠的模型能力封装成可交付的业务结果这里的重点是如何让Workflow与Agent做结合…接下来是Agent的两个反共识多Agent不好用、Token带不来稳定性多Agent不一定强当前行业里普遍有一种直觉**任务更复杂 → 加更多 agent、分工协作 → 性能更强。**但真实落地经常出现反直觉现象加 agent 之后变慢、变贵、还更容易出错。这个结论来自于论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》他们做了一个很干净的对照同一批 agentic 任务、同一套工具接口、同样的 token 预算换不同的协作方式独立并行/中心化/去中心化/混合再跨不同模型能力跑大量实验。最后得出的结果跟我们在一线踩坑高度一致多 Agent 引入了一种新的系统税很多人以为多 Agent 多几个大脑但可能真实情况是更像多几个部门组织一复杂产出没提升一堆无聊的讨论会议变多了。同预算下多 Agent 需要更多消息传递、同步、重复描述上下文导致有效推理预算被吃掉你以为在增加推理能力其实是在扩沟通。多Agent架构可能会使用单体Agent数倍的Token只是为了单纯的维护上下文一致性。然后跳出效率视角我们其实最为关心的是Agent是否能够让整体稳定性上升答案是否定的多 Agent 不是简单地“互相纠错”更多时候是在“互相传染”他们很类似于带耳机传声的游戏第一个错了后面的全部跟着会一起错只不过多Agent也不是总是不好用还是得看任务类型乃至每个Agent的边界是否清晰而彼此间又是否有关联这里就不展开了…循环次数 ≠ 成功率最后一块也是一个很反直觉的点他甚至对整个ReAct架构都造成了一定冲击一般来说我们会认为多轮反思、并行采样、多次投票只要互相探讨的次数足够多循环增加那么最终的结果就一定会更好这里包括了更多的辅助工具调用然而论文《Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling》给出了不一样的回答工具调用次数直接决定 Agent 与外部世界交互的强度但盲目增加循环常常导致重复搜索、无效浏览、策略不变…这里我翻译翻译其实模型当前的聪明程度很有点懂的部分很快就会懂只需要稍微提示一下但不懂的地方提示再多也没有办法这种情况。然后论文接下来讲的就是一套成本工程逻辑个人感觉对大家帮助不大就不继续了…如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 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