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AI Agent架构演进：从工具链集成到多模态协作系统的工程实现
本次演讲将深入分析AI技术的三个发展阶段：从辅助工具到自动化的单体Agent，再到能够在多种环境和任务中协同适应的多Agent系统。将聚焦于技术构建的细节，探讨如何利用底层的大模型、辅助工具、记忆等组件构建复杂的AI系统，并分析这些技术的实际工程实现。
演讲提纲：
一、引言
二、演变
辅助工具：探讨AI最初作为自动化工具的应用场景，包括数据分析、处理及简单任务自动化的技术细节
单体Agent：分析单体AI Agent的关键组成模块，包括工具集成、记忆机制等
已有的技术进步和实例：ChatGPT等
多Agent系统：讨论多Agent系统的关键技术组件，包括规划、协作机制等
已有的技术进步和实例：CAMEL，Owl等
三、应用案例：从数据可视化，BI报表到Chatbot问答系统 （信息辅助工具)
从人工撰写市场营销文案到由Agent自动生成 （自主化内容生成Agent）
使用多智能体系统编写程序，与网页进行交互（多Agent协作）
四、愿景：对未来人类与AI Agents共存的社会形态的期望
听众收益：
1- 听众将了解到AI从基础的自动化工具发展到单体Agent，再到多Agent协作系统的演进过程，以及背后的关键技术组件。
2- 通过具体案例（数据分析、内容生成、自动化编程等），听众可以直观理解AI Agent如何提升生产力，并启发自身业务或工作中的应用思路。
3- 结合技术趋势与未来愿景，听众能更好地把握AI发展的方向，思考如何在人机协作的社会中发挥自身优势。
范文栋 CAMEL-AI.org核心工程师，都柏林大学统计学硕士。自2024年4月加入团队并主导开源CAMEL多智能体框架的开发和优化。在任期间，CAMEL和OWL两个开源项目Github破万。
擅长数据建模、机器学习、自然语言处理（NLP）和生成式AI。曾任巴斯夫AI工程师，为销售，供应链，生产等多个业务领域构建AI解决方案，曾主导团队的第一个生成式AI项目并取得专利。曾在爱尔兰中央统计局开发NLP驱动的职业分类系统，实现人口普查数据处理自动化；曾参与平安科技知识图谱项目，构建企业级产业链数据库。具备从AI模型研发到应用部署的完整技术能力。
