DeepSeek内部研讨系列-AI Agent与Agentic AI的原理和应用洞察与未来展望

学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队1AI Agent与Agentic AI原理与应用AI肖睿团队(韩露、顾跃、王春辉、吴寒、李娜)20250520@北京• 北大青鸟人工智能研究院• 北大计算机学院• 北大教育学院学习科学实验室学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队2讲座内容介绍一、本次讲座专为科研人员、工程师及AI技术爱好者设计,旨在深度剖析AI Agent与Agentic AI的核心技术、前沿进展与未来挑战。我们聚焦技术底层机制、关键算法与工程实践痛点,力求超越概念普及,提供硬核洞察。通过本次分享,您将全面理解Agent的技术内涵与趋势,获得技术选型参考,并激发对潜在研究方向与创新应用的深度思考。二、 本次讲座的内容主要涵盖以下四个核心模块:1.探源与定义- 探源Agent智能的“是什么”与“为什么”:探析Agent爆发的技术契机与演进脉络;清晰Agent及Agentic AI的核心定义、关键特征及其与传统AI的界限。2.核心技术深度剖析- 揭秘Agent智能的“如何构建”:系统拆解Agent技术栈:感知、认知与决策(LLM引擎、规划、记忆、学习)、行动模块;深入探讨主流的Agent架构模式(如单Agent、多Agent系统、反思性Agent)及其设计原则与考量,以及针对当下主流的关键交互协议如:MCP、A2A、AG-UI的深入探讨。3.前沿实践与技术分析:洞察Agent智能的“技术落地”:深度拆解COZE、Manus、Deep Research Agents、Genspark、Lovart等代表性Agent平台与项目的技术特点、架构创新及优劣势。4.现状、挑战与未来展望:展望Agent智能的“路在何方”:评估当前技术成熟度,剖析核心挑战(行动、规划、记忆、幻觉等)与开放问题;展望AI Agent的发展趋势、颠覆潜力与伦理考量,并提供行动建议.三、大家可以参考《人工智能通识教程(微课版)》这本系统全面的入门教材,结合B站“思睿观通”栏目的配套视频进行学习。欢迎关注“AI肖睿团队”的视频号和微信号(ABZ2829),加入ai.kgc.cn社区,共同探讨AI Agent的前沿动态与未来发展。学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队3主要目录三、主流Agent平台、框架与项目技术拆解………….………....…........…P791.Agent平台/框架/应用分类总览 ……………………………………………………P812.Agent构建平台(Low-code/No-code)………………………………......….P823.Agent开发框架(Code-centric) ………………………………………………….…P1044.Agentic应用/产品(End-user focused)……………………….………......…P1295.通用智能Agent ……………………...……………...........................................……….....…P1506.专用领域Agent/系统 ……………………………......................………………....…....…P1707.总结:Agent生态的多元探索与实践前沿…………….……………….……P194内容目录学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队四、AI Agent的技术现状、核心挑战与未来展望..…………..........…P1961.当前Agent发展现状 …………………………...............................................….….....…P1982.核心技术挑战 …………………………………………………………………………..…….......…P2043.开放性问题探讨 …………………………………………………........…………….…....…...…P2114.AI Agent的未来趋势与展望 ………………………………………..…….…....…...…P2165.总结与思考…………………...…………………………………………………..……….…....…...…P220二、AI Agent的核心技术栈解密 ………….........………..…………………………......P201.AI Agent的核心组成部分 ………………………………………………………….........P222.感知模块 ………………………….........................……………………………………….......…......P233.认知与决策模块 ………….............................................…………………………….............P294.行动模块 ………………................................................................................………................P395.Agent架构模式 …………….............................................................................................P536.构建基础AI Agent:核心步骤概览…………….............................................P767.总结:Agent核心技术 - 从能力边界到智能涌现…..........................P77一、AI Agent和Agentic AI的兴起 …………………………………………….......P41.AI Agent的爆发 ……………………………………………………....................................…P62.Agent的发展历程 …………………………….................................................….….........P83.AI Agent的核心特质及概念解析 ..………………………………….……….....…P104.Agents vs AI Agents vs Agentic AI ……..………………………………..…P155.AI Agent的适用场景及判断标准……..…………………………………………..…P166.AI Agent 应用案例分享……..……………………………………………………….…..…P177.总结:新范式已至,未来可期……..…………..……………..……………………..…P18学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队44学习交流可加AI肖睿团队助理微信号(ABZ2829)AI肖睿团队一、AI Agent和Age

立即下载
综合
2025-06-03
北京大学
221页
44.19M
收藏
分享

[北京大学]:DeepSeek内部研讨系列-AI Agent与Agentic AI的原理和应用洞察与未来展望,点击即可下载。报告格式为PDF,大小44.19M,页数221页,欢迎下载。

本报告共221页,只提供前10页预览,清晰完整版报告请下载后查看,喜欢就下载吧!
立即下载
本报告共221页,只提供前10页预览,清晰完整版报告请下载后查看,喜欢就下载吧!
立即下载
水滴研报所有报告均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
相关图表
图表 19. 债券募集资金用途用于非偿还债务领域发行主体情况
综合
2025-06-03
来源:转型背景下城投债券新增及地方债务可持续性观察(南京篇)
查看原文
图表 17. 2023 年 10 月以来城投及产业类主体发行债券募集资金用途情况
综合
2025-06-03
来源:转型背景下城投债券新增及地方债务可持续性观察(南京篇)
查看原文
图表 16. 2024 年南京市下辖区城投债发行及净融资情况
综合
2025-06-03
来源:转型背景下城投债券新增及地方债务可持续性观察(南京篇)
查看原文
图表 15. 2023 年以来南京市城投债发行及净融资情况
综合
2025-06-03
来源:转型背景下城投债券新增及地方债务可持续性观察(南京篇)
查看原文
图表 14. 长三角 GDP 万亿城市城投债净融资及存量情况
综合
2025-06-03
来源:转型背景下城投债券新增及地方债务可持续性观察(南京篇)
查看原文
图表 12. 2024 年末南京市级及下辖区城投企业有息债务结构及短期偿付压力情况
综合
2025-06-03
来源:转型背景下城投债券新增及地方债务可持续性观察(南京篇)
查看原文
ai总结
AI智能总结
本报告深度剖析了AI Agent与Agentic AI的核心技术、前沿进展与未来挑战,为科研人员和工程师提供硬核技术洞察与实践参考。 1. AI Agent的爆发源于LLM能力跃升与基础设施成熟,LLM解决了复杂指令理解、多轮对话等核心瓶颈,向量数据库和开源框架等降低了开发门槛。 2. Agent技术栈包含感知、认知与决策(LLM引擎、规划、记忆、学习)、行动模块,主流架构包括单Agent、多Agent系统和反思性Agent等模式。 3. 当前代表性Agent平台如COZE、Manus等展现了多样化技术特点与架构创新,推动Agent从概念验证走向实用化产品阶段。 4. Agent发展面临行动能力、规划可靠性、记忆机制、幻觉问题等核心技术挑战,需突破这些瓶颈才能实现更高阶的自主智能。 5. Agentic AI代表着AI发展的新范式,未来将更强调自主性与行动能力,但需同步解决伦理考量、安全边界等开放性问题。
热门报告
加入社群
回顶部
报告群
公众号
小程序
在线客服
收起