吕磊智慧途灵科技联合创始人& CTO；四川大学计算机专业 硕士；Wipro-ISO9000 审计专家
曾发表多篇国内权威学术期刊发表论文，擅长人工智能领域的自然语言理解、动态知识图谱、深度学习、语音与图像识别、以及个性化推荐技术；现负责途灵 NLP 核心算法；曾荣获米其林必比登软件挑战赛全球第三名，支持组建 Wipro 成都电信事业部，并成功完成全球化工作交接。人工智能领域多项算法及发明专利主导成员；曾荣获 Wipro Project Management Elite 称号。
在想这个agents落地干活。人这么聪明，为啥99%的流程其实都是锁死的。 生产线上，给予零的自由空间，工作流和标准全部锁死。 组织力，工作流基本锁死，照着干。 绝大多数落地并不需要创造力和乱动，反而全是混乱，而是线性锁死，标准订好，检查不出错。 人类这样聪明，依然这样解决问题。动态编排很fancy,但是否关键在执行力。一种Ai agents 缺陷在编排，这个99%工作流锁死，不行人帮着编排，dynamic planing真的重要度很高吗? 另外一种缺陷是，线性流程每一步品质差。 工作流中对Ai的决策力要求比人类都高，这个是否就走不通? 所以需要的是bottom up. 每个简单的task能做好。要不成了孔乙己.读了很多书，出口成章，琴棋书画无人能敌，就是小事不会做，也不肯做。让我们一起来讨论AI Agent 如何工作，它能带给我们什么呢？具体包括以下3点：
- AI Agent 存在原因；
- AI Agent 工作原理；
- Python在 AI Agent 中的应用。