本期聊聊AI Agent，节目内容涉及有function calling机制、MCP协议、Workflow与Agent的关系、AI Agent的挑战与解决方案等核心内容。你将了解到AI Agent的本质， 帮助大家理解其核心原理。
更多内容信息和时间线参考下文的硬地笔记，欢迎收听本期节目。
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硬地笔记
00:00:49 AI Agent 概念的兴起与定义
00:10:38 LLM如何通过Function Calling解决“没有手和脚”的难题？
00:17:10 Function Calling 的成功率与优化
00:24:43 Function Calling 与 MCP 协议的比较
00:31:08 在AI开发中，你偏好Workflow还是Agent？
00:41:31 AI Agent会变得越来越专业吗？未来怎么看？
00:57:05 小团队如何在AI应用中选对模式？
提到的一些名词：
- AI Agent: 人工智能领域中的一个概念，指能够自主执行任务的智能体。它能够感知环境，根据目标制定计划，并采取行动以达到目标，无需持续的人工干预，不同于传统的 AI 助手或聊天机器人。
- AutoGPT: 一个基于 GPT 模型的开源 AI Agent 框架。它允许用户创建能够自主执行一系列任务的 AI Agent，例如搜索信息、编写代码或进行网络交互。
- Manus: 一个 AI Agent 应用，旨在提供一个通用的 AI 助手功能。它能够根据用户的指令自主执行任务，并以可视化的方式展现其工作流程，但其通用性及成本受到讨论。
- AutoGen: 微软开发的一个 AI Agent 框架，与 AutoGPT 类似，允许用户创建和管理 AI Agent 以执行各种任务。它提供了更结构化的框架和工具，方便开发者构建复杂的 AI 系统。
- LLM (大型语言模型): 指能够处理和生成人类语言的大型神经网络模型。例如，ChatGPT 和 Gemini 都属于 LLM，它们是许多 AI Agent 的核心技术。
- Function Calling: 大型语言模型的一种能力，允许模型调用外部函数或工具来执行特定任务。这使得 AI Agent 能够与外部世界交互，获取信息或执行操作，例如获取天气信息或搜索网页。
- Model Context Protocol (MCP): 一种用于 AI Agent 与外部工具交互的协议。它定义了标准化的通信方式，方便不同 AI Agent 和工具之间的互操作性，提高了代码的可复用性和效率。
- Workflow: 一种通过代码定义的、可控的、步骤化的任务执行流程。在 AI 应用开发中，Workflow 常用于构建可靠且可预测的 AI 系统，与更强调自主性的 AI Agent 形成对比。
- 牛鞭效应: 供应链管理中的一个概念，指需求波动在供应链上传递时被放大的现象。在 AI Agent 和 Workflow 中，也可能出现类似的 “信息损失” 现象，导致最终结果与预期不符。
- AGI (通用人工智能): 指拥有与人类同等或超越人类智能水平的人工智能。在讨论 AI Agent 的通用性时，AGI 常被提及，作为衡量 Agent 能力的终极目标。
- Context Caching: 一种优化大型语言模型使用效率的技术。通过缓存上下文信息，可以减少重复计算，降低成本并提高模型的响应速度，从而缓解信息损失问题。
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