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<p>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。</p><p>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。</p><h2>本期赞助</h2><p><a href="https://podwise.ai/">Podwise.ai - Podcast knowledge at 10x speed 🚀</a></p><p>Apple Store 下载👉🏻 <a href="https://apps.apple.com/cn/app/podwise-ai/id6499190232?l=en-GB">apps.apple.com</a></p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fr9JZPGMLVEDLDOgFbUQrh8Y5ybp.png"/></figure><h2>硬地笔记</h2><p>00:00:49 AI Agent 概念的兴起与定义</p><p>00:10:38 LLM如何通过Function Calling解决“没有手和脚”的难题？</p><p>00:17:10 Function Calling 的成功率与优化</p><p>00:24:43 Function Calling 与 MCP 协议的比较</p><p>00:31:08 在AI开发中，你偏好Workflow还是Agent？</p><p>00:41:31 AI Agent会变得越来越专业吗？未来怎么看？</p><p>00:57:05 小团队如何在AI应用中选对模式？</p><p><strong>提到的一些名词：</strong></p><ul> <li>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。</li> <li>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。</li> <li>M...