#81 你知道AI的下一波浪潮吗：AI代理/智能体 | 南洋大师兄 第81期 AI Agent

代理性工作流与非代理性工作流的区别，代理性工作流如何能够显著提高AI的性能，使其在处理复杂任务时更加高效和灵活。AI代理的四种设计模式——反思、工具使用、规划以及多代理协作——为我们构建未来AI系统提供了宝贵的框架和思路。这些模式不仅增强了AI的功能，也为AI的进一步发展打开了新的可能性，使其能够在更广泛的领域中发挥关键作用。

随着技术的不断进步，我们可以期待AI将在我们的生活和工作中扮演越来越重要的角色。从简化日常任务到解决复杂的全球性问题，AI的潜力几乎是无限的。然而，要实现这些潜力，关键在于我们如何设计和应用AI代理，以及我们如何持续推动这一领域的创新和发展。

0:10 - AI代理性工作流程及其潜力。
0:48 - 吴恩达教授简介，及其在斯坦福、Coursera、Google Brain和deeplearning.ai的角色。
1:31 - AI代理及其功能。
2:14 - AI代理在客服、游戏、智能家居和工业自动化的应用。
3:02 - 传统非代理性工作流程及局限。
3:15 - 代理性工作流程及其优势。
4:02 - 代理性AI如何解决传统AI挑战，如自动编程和数据分析。
5:00 - 非代理性与代理性工作流程比较。
6:05 - 代理性工作流程的迭代与反思性质。
7:03 - 讨论代理性工作流程的迭代过程益处
8:00 - 代理模型允许AI以类似人类的方式执行任务。
9:02 - 探索AI代理在未来的应用潜力。
11:00 - 代理性工作流程如何提升AI性能。
12:00 - 零次提示在机器学习中的重要性。
13:04 - 探讨吴恩达提到的AI代理的关键设计模式。
14:01 - 应用这些设计模式构建更强大的AI系统。
15:07 - 总结视频内容

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