主要观点：人工智能正快速发展，如今 ChatGPT 的对话能力已不足为奇，开发者聚焦于构建将大型语言模型转变为思考者、决策者和行动者的 AI 代理，可实现多种工作自动化；创建 AI 代理需为其指定角色、目标及必要资源；代理式 AI 是新范式，能让多个代理协作完成复杂任务并重新定义业务自动化；AI 代理需具备理解上下文、利用检索增强生成（RAG）、处理多模态模型等能力；AI 代理要能探索网络、执行顺序任务，如使用 Browser Use 工具浏览网页、组建代理团队处理多步任务、利用 Model Context Protocol 标准化交互、借助语义层链接跨域数据等，这将实现前所未有的自动化规模，使 AI 代理更“人性化”，开启更强大灵活的任务自动化时代。

关键信息：

• 开发者将大型语言模型转变为 AI 代理，可自动化多种工作。
• AI 代理需明确目标和资源，具备多种能力。
• 代理式 AI 可让多个代理协作完成复杂任务。
• AI 代理要能探索网络，如使用 Browser Use 和 Scraping Browser。
• 需组建代理团队处理多步任务，利用 Model Context Protocol 标准化交互。
• 借助语义层链接跨域数据，实现更准确的跨域洞察。

重要细节：

• 上下文学习使大型语言模型能更有效地适应和响应复杂查询。
• RAG 能让大型语言模型利用动态数据源增强知识。
• MLLMs 融合了大型语言模型和大型视觉模型的能力。
• Browser Use 能将网站分解为结构化文本，让 AI 代理更准确理解网页。
• Scraping Browser 能帮助 AI 代理大规模浏览网页并避免陷阱。
• 代理团队通过分工协作处理多步任务。
• Model Context Protocol 标准化上下文共享和动作执行。
• Wren AI 的语义层可标准化跨域数据。
• AI 代理能结合内外数据进行更准确的跨域洞察。