想象一下，有一个由AI科学家组成的团队在你的研究实验室里工作。传统的AI系统使用静态提示——它们遵循指令但从不改进。自我改进的智能体则不同：它们从经验中学习，相互协作，并通过强化学习不断优化自身性能。不妨把它想象成一个真正的研究实验室：初级研究人员、资深科学家和一位导师——每个人的学习方式都不同。—— SFT用于创意，PPO用于复杂推理，Bandits用于选择。— 从成功（奖励 ≥ 0.8）中学习

想象一下，有一个由AI科学家组成的团队在你的研究实验室里工作。传统的AI系统使用静态提示——它们遵循指令但从不改进。自我改进的智能体则不同：它们从经验中学习，相互协作，并通过强化学习不断优化自身性能。不妨把它想象成一个真正的研究实验室：初级研究人员、资深科学家和一位导师——每个人的学习方式都不同。—— SFT用于创意，PPO用于复杂推理，Bandits用于选择。— 从成功（奖励 ≥ 0.8）中学习

举个例子（这是我举的例子，不是报告中的例子），在工业时代，我们会统计工厂的数量、在这些工厂就业的人数以及这些工厂的产出。更重要的是，他们写道，“分析显示，集中在计算和技术领域（工资价值的2.2%，约2110亿美元）的可见AI应用只是冰山一角。这就是这里的主要问题所在。麻省理工学院（MIT）的一项新模型显示，人工智能（AI）对工作的改变速度超过了政府、企业或劳动者的应对能力，而且它影响的工作岗位数量

举个例子（这是我举的例子，不是报告中的例子），在工业时代，我们会统计工厂的数量、在这些工厂就业的人数以及这些工厂的产出。更重要的是，他们写道，“分析显示，集中在计算和技术领域（工资价值的2.2%，约2110亿美元）的可见AI应用只是冰山一角。这就是这里的主要问题所在。麻省理工学院（MIT）的一项新模型显示，人工智能（AI）对工作的改变速度超过了政府、企业或劳动者的应对能力，而且它影响的工作岗位数量

例如，一家开发 AI 聊天机器人的初创公司，可以以传统云服务一小部分的成本，从大型企业租用 GPU 资源。比如，一家在冷启动获客中挣扎的 SaaS 公司，可以用这个 AI 智能体制作个性化、数据驱动的推广内容，与潜在客户产生共鸣，从而提高转化率。那么，如果有一个 AI 智能体能分析过往销售通话，提取成功话术的关键要素，并生成高转化率的视频销售信，会怎样？AI 智能体可分析成功的销售通话，识别制胜策

其中一个轻量级路由代理在多个检索源（问答数据集、设备手册或网络搜索）中进行选择，检查检索到的上下文的相关性，然后才使用大语言模型生成答案。在构建RAG（检索增强生成）系统时，用户不可避免地会提出“超出大纲”的问题，即这些问题不在系统的知识库覆盖范围内。我们如何设计一个检索增强生成系统，使其能够动态选择最合适的知识源，验证检索到的信息，并在医疗保健和医疗设备等高风险领域中生成有依据、具备上下文感知能

其中一个轻量级路由代理在多个检索源（问答数据集、设备手册或网络搜索）中进行选择，检查检索到的上下文的相关性，然后才使用大语言模型生成答案。在构建RAG（检索增强生成）系统时，用户不可避免地会提出“超出大纲”的问题，即这些问题不在系统的知识库覆盖范围内。我们如何设计一个检索增强生成系统，使其能够动态选择最合适的知识源，验证检索到的信息，并在医疗保健和医疗设备等高风险领域中生成有依据、具备上下文感知能

结合谷歌的代理到代理协议（A2A）、模型上下文协议（MCP）和LangChain，构建一个能够进行实时股票分析和新闻聚合的自主协作聊天机器人。你已经构建了一个完全集成的多智能体聊天机器人，它利用A2A进行协作，利用MCP进行工具访问，并利用LangChain进行编排。这种架构是自主AI系统的蓝图，这些系统能够思考、适应并协同工作——不再是简单的脚本，而是协作的数字团队。通过将A2A的协作层与MCP

结合谷歌的代理到代理协议（A2A）、模型上下文协议（MCP）和LangChain，构建一个能够进行实时股票分析和新闻聚合的自主协作聊天机器人。你已经构建了一个完全集成的多智能体聊天机器人，它利用A2A进行协作，利用MCP进行工具访问，并利用LangChain进行编排。这种架构是自主AI系统的蓝图，这些系统能够思考、适应并协同工作——不再是简单的脚本，而是协作的数字团队。通过将A2A的协作层与MCP

而现在，就在事件发生整整一周后，亚马逊宣布将解雇3万名员工，其中包括许多AWS的员工，并用AI取而代之。当我说这是一个灾难性的错误时，我指的不仅仅是对亚马逊而言，而是对所有人来说都是如此。很明显，AWS正在用AI取代关键岗位的员工，而就在上周一，出现了一个它根本无法解决的错误，但由于原本能够真正解决问题的员工团队已被大幅削减至几乎没有，修复这个问题所花费的时间比应有的时间成倍增加。发现，这种不可靠