Olis應用使用Claude檢測停機事件，AI代理會發現故障。多年來，工業自動化領域的人工智能一直被定義為供應商以專有輔助工具或聊天機器人形式提供的產品。但這一定位如今已開始被打破，一種更貼合實際的理念正逐步興起：企業無需采購人工智能工具來輔助監控和操作機器人，而是可以自主接入專屬的人工智能能力。大語言模型并非任何形而上學意義上的 “智能體”，既非機器中的靈智，也非通用人工智能雛形，其本質是算力，是硅基芯片的另一種運算形式。探討大語言模型是否具備 “智能”，就如同探討計算機芯片是否擁有 “智能” 一樣，并
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工業自動化 人工智能 智能體 數據
AI 智能體的應用現已隨處可見，且自主性正不斷提升。從網頁自主導航到通過遞歸方式優化自身編程能力，智能體式人工智能有望重構數字經濟格局、重新定義互聯網的形態。但在企業場景中，AI 智能體的應用卻潛藏著巨大風險。從單純的能力增強轉向全流程自動化，這一轉變本身就充滿不確定性，尤其是當 AI 智能體被賦予全權執行關鍵業務操作的權限時 —— 小到完成一筆簡單的金融交易，大到協調復雜的供應鏈體系，均面臨著未知風險。為降低此類風險，卡內基梅隆大學與 Fujitsu 的研究人員研發出三項基準測試，用于評估 AI 智能體
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2025 年 1 月 5 日，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 在其個人博客中勾勒出他對 2025 年的愿景，宣稱 “2025 年，我們或將見證首批 AI 智能體‘入職上崗’，并切實改變企業的產出效率”。他的這番言論，奠定了 2025 年整個人工智能行業的發展基調。但 AI 智能體在 2025 年是否真的走進了職場？答案可以是絕對的肯定，也可以是完全的否定 —— 最終定論，取決于你詢問的對象。Bluetuple.ai 的主權人工智能與安全顧問 Michael Hannecke 表示，如今 “
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從生成式 AI 到智能體，真正的變化是什么？過去兩年，生成式 AI 在企業中的普及速度遠超預期。但 IDC 指出，生成式 AI并不是終點。當 AI 只能生成內容時，它仍然是工具；而當 AI能夠 感知環境、調用工具、執行任務并持續反饋結果，它才真正開始參與企業運行。智能體正是在這一背景下出現。它不再局限于單點問答或流程輔助，而是以數字勞動力、流程協調者和決策顧問的形式深度嵌入業務流程。企業競爭的分水嶺，也隨之從是否部署 AI，轉向“是否具備規模化、安全化、可治理地運行智能體的能力”。在《IDC Future
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2026 年至 2030 年間，人工智能和無線通信的進步將在多個關鍵領域重塑工程實踐。智能體 AI（Agentic AI）與標準化協議將簡化工程工作流程，混合非地面與地面網絡將擴展無線覆蓋范圍，新的 AI 方法也將增強嵌入式系統和仿真流程。上述趨勢將共同改變工程師設計、連接及管理復雜工程系統的方式。趨勢一：智能體AI與模型上下文協議重塑工程工作流程AI 在工程領域的下一個進化方向是智能體 AI。與傳統的大語言模型（LLM）只基于內部知識進行響應不同，智能體 AI 系統能夠執行工具，獲取額外信息或自動化任務
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恩智浦半導體推出云端 AI 開發工具，簡化智能體 AI 開發并加速邊緣 AI 部署恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.）正式發布一套云端人工智能開發工具，旨在簡化智能體人工智能（Agentic AI）的開發流程，并加速邊緣端人工智能的部署落地。該系列工具于 2026 年國際消費電子展（CES 2026）期間亮相，首款工具名為eIQ AI Hub，將在其 AI 開發工具集中整合恩智浦自研的eIQ 智能體 AI 框架，并對現有的生成式 AI 流程（GenAI Flow）進行功能擴展，新
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恩智浦半導體 云端 AI 智能體 邊緣 AI 部署 CES 2026
2025 年10 月底，“Omdia ICT 產業研討會”在京舉行。AI 首席分析師蘇廉節先生做了報告《GenAl 從概念到日常——智能體和人形機器人的技術趨勢與預測》，分享其對智能體的觀察和預測。1? ?AI專業有門檻，未來應用無處不在在一年前的“Omdia ICT 產業研討會議”上，蘇廉節分析師曾預言2025 年將是AI 小年。沒想到剛進入2025 年就被打臉——DeepSeek 橫空出世，引來一波熱潮，但快到2025 年11 月時，熱情有些下降了。總體感覺AI 行業的特點是潮水很
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人工智能代理正迅速成為企業從簡單自動化向真正決策智能轉變的關鍵力量。如果企業人工智能的第一個令人滿意階段是自動化，那么接下來顯然是增強：提升知識工作中的人類智能。TheCUBE Research的“代理型AI未來指數”顯示這一轉變正在加速。62%的公司現將AI代理視為決策的關鍵組成部分，標志著從自動化部署向AI驅動決策智能的決定性轉變。但雄心遠遠超過執行。組織正大量投資于自動化以外的能力，包括與人協作、追求目標并做出基于判斷的數字同事。隨著他們從實驗轉向執行，領導者對AI能力的期望與組織能夠實現的實際作之
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想象一下，你安裝了一款全新的智能家居助手，它的表現堪稱神奇：能在晚間電價飆升前預冷客廳，在正午陽光升溫前自動調暗窗簾，還會記得在電價最低時為你的汽車充電。但在這流暢體驗的背后，系統正悄然生成密集的個人數據數字軌跡。這就是智能體 AI（不僅能回答問題，還能感知環境、制定計劃并代表用戶采取行動的系統）的隱藏成本。每一項計劃、指令和行動都會被記錄，緩存數據與預測結果不斷累積，日常行為痕跡逐漸沉淀為長期存儲的信息。這些記錄并非疏忽導致的錯誤，而是大多數智能體 AI 系統的默認行為。好消息是，這種情況并非無法改變。
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AI 智能體 數據軌跡
人工智能技術發展如火如荼，我國已給出了明確的指導意見。2025年8月國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》及《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》等政策均對人工智能的發展給出了指導意見，標志著“人工智能+”行動正式從政策倡導邁入規模化、商業化落地階段。金融行業正在經歷從“工具賦能”向“智能重構”的戰略轉型，AI不再僅僅是提升效率的輔助工具，而是有望成為重構業務模式和生產關系的核心驅動力。IDC數據顯示，2024年中國金融行業生成式AI投資規模為36.26億元人民幣，預計到20
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代理式AI將作為“智能助手”，廣泛應用于日常任務場景，如個人購物、日程安排、數據隱私管理和健康監測；代理式AI的增長還將推動數據分析師招聘熱潮
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IEEE 代理式AI 智能體
商業與技術洞察公司Gartner今日發布企業機構需在2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示：“2026年對技術領導者而言是至關重要的一年，變革、創新與風險將在這一年以空前的速度發展。2026年的各項重要戰略技術趨勢將密切交織，折射出一個由人工智能（AI）驅動的高度互聯化世界的現實圖景。在這樣一個世界，企業機構必須推動負責任的創新、卓越運營和數字信任。這些趨勢不僅代表了技術變革的方向，還是促進業務轉型的催化劑。今年不同于以往的一點是變革速度——這一年涌
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在最新一期的《Dwarkesh Podcast》訪談中，OpenAI的創始元老、前特斯拉AI團隊負責人、深度學習的大佬Andrej Karpathy與主持人Dwarkesh Patel深入探討了AGI、智能體與AI未來十年的走向等AI圈核心問題的看法。Andrej Karpathy預測未來10年的AI架構仍然可能是類似Transformer的巨大神經網絡 —— 認為當前的智能體仍處早期階段，強化學習雖不完美，卻是目前的最優解。Andrej Karpathy認為真正學習知識，要從你從頭開始構建一些東西時開始
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3月28日消息，據三位知情人士透露，運營AI智能體Manus的中國初創公司蝴蝶效應正與美國風投機構等潛在投資者洽談新一輪融資，目標估值至少5億美元，較此前估值增長約五倍。Manus是一款能夠操作計算機的AI智能體，能夠瀏覽多個網站執行旅行預訂、股票分析等任務。今年3月測試版發布幾天后，Manus便在X（原Twitter）等社交媒體平臺上引起了科技行業高管和AI開發者的關注。其熱度部分源于美國市場對中國制造的AI產品興趣上升，這得益于DeepSeek的巨大成功。Manus的開發者是蝴蝶效應（Butterfl
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3月6日消息，OpenAI已向部分投資者透露，其計劃推出更高收費的AI智能體服務，旨在針對不同用戶群體提供定制化的解決方案。其中，最高級別的“博士級研究智能體”月費將高達2萬美元。OpenAI正全力押注ChatGPT，這款應用目前每年至少為該公司帶來40億美元的收入。然而，這家AI公司似乎并未止步于此，計劃通過另一類應用——"AI智能體"——來進一步拓展收入來源。"智能體"一詞在人工智能領域通常指的是能夠自主代表用戶采取行動，且無需過多人類指導的系統。盡管OpenA
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