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<p>▎The AI Agent Index <a href="https://aiagentindex.mit.edu/index/">✦LINK</a> <a href="https://arxiv.org/abs/2502.01635">✦LINK</a></p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FqtHg4FKkMmHGKbqj7gbqKgtpEfn.png"/></figure><p>▎核心问题</p><p>代理 AI 系统的核心特征是什么？为什么现有文档方法不足以全面描述代理 AI？数据收集的主要来源和筛选标准是什么？代理 AI 的安全透明度存在哪些问题？代理 AI 的主要应用领域和发展趋势如何？</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fm2-qg3wtIlFRESa8g2ljKm5QGp1.png"/></figure><p>00:00</p><blockquote>人工智能的演进历程充满了曲折与突破，早期的研究主要聚焦于通过专家系统直接编码人类知识，这些系统依赖大量的规则和逻辑，试图构建一个数字化的大脑。然而，这些系统的局限性在于它们的脆弱性，一旦遇到超出预设规则范围的情况，就会失去应对能力。随着研究的深入，一个被称为“痛苦的教训”的关键洞见浮现出来，即依靠大规模数据和计算资源进行学习的系统，往往比依赖手工编写规则的系统表现更优越。因此，研究方向逐渐转向让机器自主学习，而非试图人为编写所有可能的规则。这一转变不仅影响了人工智能的发展路径，也为智能体（AI agents）的出现奠定了基础。</blockquote><blockquote>智能体的概念标志着人工智能从单纯的语言处理迈向更复杂的交互和决策能力。这些智能体不仅可以与环境互动，还能够独立做出决策，甚至控制物理系统。在一项对67个已部署智能体的研究中，研究人员试图通过“智能体卡片”这一标准化框架，对这些智能体进行系统化的整理和分析。这些智能体卡片涵盖六大核心类别，包括基本信息、开发者、系统组件、安全评估以及生态系统等，旨在为当前快速演进且略显混乱的人工智能领域带来一定的透明度和规范性。</blockquote><blockquote>在这些智能体的核心组件中，大型语言模型（LLMs）扮演着关...