AI Agent有哪些痛点问题
AI Agent领域有哪些知名的论文
目录
- AI Agent有哪些痛点问题
- AI Agent领域有哪些知名的论文
- 难以将自然语言与程序语言结合，跨平台兼容性差，缺乏有效的生产级干预机制
- 具身 AI 在实现快速知识传播方面存在困难，难以从人类和 AI 专家中快速学习并实时模仿专家行为，且在泛化和适应多样文化环境方面表现不佳
- 以往的游戏 AI 大多只能针对特定游戏进行开发，无法在广泛的 3D 虚拟环境和视频游戏中通用，且需要访问游戏源代码或定制 API
难以将自然语言与程序语言结合，跨平台兼容性差，缺乏有效的生产级干预机制
1.《Eko: Build Production-ready Agentic Workflow with Natural Language》 - 清华、复旦和斯坦福研究者联合发表
痛点问题：现有 Agent 框架在开发生产级智能体工作流时存在诸多问题，如难以将自然语言与程序语言结合，跨平台兼容性差，缺乏有效的生产级干预机制，导致开发难度大且难以满足实际生产需求。
创新性解决方法：提出 “Eko” Agent 开发框架，通过创新的技术实现，降低开发难度，提高智能体在生产环境中的可用性和可控性。
原理：
混合智能体表示：提出 “Mixed Agentic representation”，将表达高层次设计的自然语言与开发者低层次实现的程序语言无缝结合，让开发者能更便捷地构建智能体。
跨平台 Agent 框架：设计环境感知架构，由通用核心、环境特定工具和环境桥接构成。通用核心提供基本功能；环境特定工具针对不同环境（浏览器
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