Guía detallada para la selección de plataformas y tecnologías de agentes de IA

Impulsada por la ola tecnológica de la Inteligencia Artificial, la tecnología del Agente AI (cuerpo inteligente) se está desarrollando a una velocidad sin precedentes y penetrando gradualmente en diversas industrias. Ante la infinidad de plataformas y marcos tecnológicos de agentes de IA que existen en el mercado, tanto los expertos en tecnología como los novatos en el sector pueden enfrentarse a un dilema de selección:

• ¿Cómo elijo la plataforma de Agente de IA que mejor se adapta a mis necesidades?
• ¿Cuáles son los marcos tecnológicos dominantes y cuáles son sus respectivos puntos fuertes y débiles?
• ¿Cómo debería integrarse eficazmente mi escenario de aplicación específico con la tecnología del Agente AI?
• Con un abanico tan amplio de plataformas y marcos, ¿por dónde empezar a aprender y cómo elegir la tecnología?

El objetivo de este artículo es proporcionar una guía de selección de plataformas y tecnologías de agentes de IA más exhaustiva y completa, no sólo para responder a las preguntas básicas anteriores, sino también para analizar en profundidad las características de diversas plataformas y marcos, y combinarlo con los escenarios de aplicación reales, para ayudar a los lectores a tomar decisiones técnicas más informadas.

Reforzar las capacidades básicas de la IA: la piedra angular de la selección

La evolución de la tecnología de IA

El campo de la IA ha experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años. Desde los algoritmos básicos de aprendizaje automático hasta la IA generativa y la inteligencia incorporada, la tecnología evoluciona rápidamente. Los grandes gigantes tecnológicos han invertido mucho en el desarrollo de modelos de IA, la comunidad de código abierto ha aportado un gran número de excelentes proyectos y herramientas de IA, y han surgido plataformas y marcos de desarrollo de IA. La rápida iteración de la tecnología nos brinda oportunidades sin precedentes, así como retos de aprendizaje y selección.

Por ejemplo, sólo en los últimos meses hemos visto Google Gemini, ChatGLM y Baidu Wenshin Yiyi, búsqueda en profundidad iFLYTEK Spark y muchos otros proveedores han lanzado una nueva generación de modelos de IA más potentes y con más funciones. Estos avances tecnológicos son apasionantes, pero también deslumbran a los alumnos técnicos y a los desarrolladores de aplicaciones, lo que dificulta la elección.

Ante un cambio tecnológico tan rápido, urge aclarar nuestras prioridades de aprendizaje y nuestras estrategias de selección:

• ¿Cómo puede evitar verse abrumado por la oleada de nuevas tecnologías y mantener siempre un aprendizaje eficaz y dirigido?
• De las muchas ramas de la tecnología de IA, ¿cuáles son las capacidades básicas para crear un agente de IA?
• Con una amplia gama de plataformas y marcos disponibles, ¿cómo elegir la mejor opción para sus necesidades?

Basado en competencias, basado en herramientas: principios básicos del aprendizaje y la selección

Durante el proceso de aprendizaje y selección de tecnología para el Agente de IA, el "Basado en competencias, basado en herramientas" debe ser el principio rector básico.

Esto significa que debemos centrar nuestro aprendizaje en la Comprender las capacidades básicas de la IA Por otro lado, es importante explorar en profundidad los límites de las funciones que puede alcanzar el modelo actual de IA y el potencial de la tecnología de IA para resolver problemas prácticos y potenciar escenarios de aplicación. En concreto, debemos centrarnos en los siguientes aspectos:

• Amplio espectro de capacidades de los modelosComprender las características técnicas, los puntos fuertes y las limitaciones de los distintos tipos de macromodelos (por ejemplo, modelos de transformación, modelos de difusión, redes neuronales gráficas, etc.), y entender las diferencias de sus capacidades en el tratamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y la comprensión multimodal.
• Mecanismo central del agente de IAComprensión en profundidad de los componentes de un agente de IA, por ejemplo, módulo de percepción, módulo de decisión, módulo de ejecución, módulo de memoria, etc., y cómo funciona, aprende e interactúa el agente entre sí.
• Escenario de aplicación InnovaciónExplorar activamente los escenarios de aplicación del agente de IA en diferentes industrias y campos, y obtener información sobre el valor potencial de la aplicación y las oportunidades de negocio, como el servicio inteligente de atención al cliente, los asistentes virtuales, la creación de contenidos, el hogar inteligente, la automatización industrial y el asesoramiento educativo.

Aprenda y seleccione herramientas, plataformas y marcos específicos basándose en un conocimiento profundo de las capacidades de la IA. El camino correcto de aprendizaje y selección debe seguir los siguientes pasos:

1. Definir escenarios y problemas de aplicaciónLos Agentes de IA pueden utilizarse para resolver problemas específicos, como mejorar la eficacia del servicio de atención al cliente, optimizar el proceso de creación de contenidos y automatizar los procesos empresariales, mediante un análisis en profundidad de sus propias necesidades.
2. Evaluación de la capacidad de la IABasándose en los requisitos del escenario, evalúe en qué medida las distintas capacidades de IA (por ejemplo, comprensión del lenguaje natural, generación de diálogos, grafos de conocimiento, razonamiento, planificación, etc.) se ajustan al escenario y determine las capacidades básicas de IA necesarias.
3. Elegir las herramientas y plataformas adecuadasSobre la base de la definición de las capacidades de IA requeridas, investigar y evaluar diversas plataformas de agentes de IA, marcos de desarrollo y herramientas relacionadas en el mercado, y seleccionar una solución que pueda apoyar eficazmente las necesidades del escenario, cumplir los requisitos de capacidades técnicas y tener en cuenta la rentabilidad.

Por ejemplo, cuando nos fijamos en el lanzamiento de la tecnología de Smart Spectrum AI para inteligencias artificiales capaces de manipular ordenadores de forma autónoma, lo primero que hay que pensar es lo siguiente: ¿Cuáles son las principales capacidades de esta tecnología? ¿Qué escenarios puede resolver? En cambio, se implican inmediatamente en el uso y el aprendizaje de la herramienta. Un análisis más profundo revela que la clave de esta técnica es Mayor capacidad de ejecución y autonomía del agente de IA Esto le permite imitar el comportamiento de un usuario humano en un ordenador, posibilitando así tareas automatizadas más complejas. Sin embargo, esta tecnología también se enfrenta a Mayores costes, falta de versatilidad, riesgos de seguridad Se trata de retos. Por lo tanto, al evaluar la adopción de esta tecnología, es necesario Combinar escenarios de aplicación específicos y necesidades prácticas Haga consideraciones exhaustivas.

Por otro lado, si empezamos a perseguir herramientas y plataformas específicas, es fácil caer en el malentendido de "aprender herramientas por aprender herramientas", ignorando la comprensión de las capacidades básicas de la IA y el pensamiento en profundidad de los escenarios de aplicación.

La importancia de las herramientas: aumentar la eficacia y acelerar los resultados

Aunque el principio básico es "basado en competencias y herramientas", esto no significa que las herramientas no sean importantes. Las herramientas adecuadas pueden mejorar en gran medida la eficacia del desarrollo del agente de IA, reducir el umbral técnico y acelerar el aterrizaje de la aplicación. Por ejemplo, varias plataformas de Agente de IA proporcionan interfaces gráficas, componentes preconstruidos y cómodas interfaces API, lo que permite a los desarrolladores crear y desplegar rápidamente aplicaciones de Agente de IA sin tener que crear todos los módulos desde cero. Varios marcos de desarrollo proporcionan una organización estructurada del código, bibliotecas de herramientas completas y documentación exhaustiva, lo que permite a los desarrolladores llevar a cabo desarrollos personalizados y ampliaciones de funcionalidad de forma más eficiente. Las herramientas de automatización ayudan a los desarrolladores a simplificar las tareas repetitivas, como el preprocesamiento de datos, la formación de modelos, la evaluación del rendimiento, la implantación, etc., para que puedan centrarse más en la lógica empresarial principal y en el desarrollo de funciones innovadoras.

Por lo tanto, sobre la base del aprendizaje y el dominio de las capacidades básicas de la IA, la elección de las herramientas y plataformas adecuadas puede lograr el doble de resultados con la mitad de esfuerzo.

Aprendizaje basado en escenarios: la práctica hace al maestro

Aprendizaje de la tecnología AI Agent. La forma más eficaz es el "aprendizaje basado en escenarios" Esto significa que deberíamos. Esto significa que deberíamos Partiendo de escenarios de aplicación concretos, aprendiendo y practicando con problemas reales. Por ejemplo, si queremos crear un agente de atención al cliente inteligente, podemos aprender sobre el siguiente problema. Por ejemplo, si queremos crear un agente de atención al cliente inteligente, podemos aprender sobre el siguiente problema:

• ¿Cuáles son las capacidades básicas que necesita un agente inteligente de atención al cliente? (por ejemplo, comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de intenciones, recuperación de bases de conocimiento, gestión del diálogo, reconocimiento de emociones, etc.)
• ¿Qué plataformas y marcos están disponibles para crear agentes inteligentes de atención al cliente? (por ejemplo, Rasa, Dialogflow, Amazon Lex, Coze, Dify, etc.)
• ¿Cómo diseñar el flujo de diálogo y la base de conocimientos del Agente de Atención al Cliente Inteligente?
• ¿Cómo evaluar el rendimiento y la experiencia de usuario del Agente de Atención al Cliente Inteligente?
• ¿Cómo optimizar e iterar continuamente el Agente de Atención al Cliente Inteligente?

Mediante el aprendizaje basado en escenarios, podemos probar el efecto real de la tecnología de IA en la práctica, evaluar la aplicabilidad de herramientas y plataformas, y acumular continuamente experiencia y mejorar nuestras habilidades. En la práctica, debemos centrarnos en los siguientes indicadores clave:

• Mejora de la eficienciaEl agente de IA: ¿es eficaz para aumentar la productividad y reducir los costes laborales?
• gastos de funcionamientoEl coste de despliegue y funcionamiento del Agente de IA, ¿es asumible y se ajusta al presupuesto?
• velocidad de carreraRespuesta: ¿La capacidad de respuesta y la velocidad de procesamiento del agente de IA satisfacen las necesidades del usuario?
• Calidad de los resultadosResultados: ¿Son los resultados del agente de IA precisos, fiables y los esperados?
• experiencia del usuarioLa experiencia del usuario al interactuar con el agente de IA, ¿es fluida, natural y agradable?

Mediante la supervisión y evaluación continuas de estas métricas, podemos optimizar continuamente el rendimiento del agente de IA y, en última instancia, determinar si la solución tecnológica elegida cumple realmente los requisitos del escenario.

Detalles de la selección de la tecnología AI Full Stack

Tras aclarar los principios básicos del aprendizaje y la selección de IA, hablaremos de los detalles de selección de la pila tecnológica completa de IA para ayudar a los lectores a crear aplicaciones de agentes de IA mejores y más potentes.

Dimensiones de la selección de tecnologías

A la hora de seleccionar una tecnología de agente de IA, además de lo mencionado anteriormente Coste, estabilidad, aplicabilidad, precisión Además de los cuatro factores clave, hay que tener en cuenta las siguientes dimensiones:

• integridad funcionalSi la plataforma o el marco ofrecen todas las funciones necesarias para crear un agente de IA, por ejemplo, procesamiento del lenguaje natural, gestión de diálogos, base de conocimientos, soporte multimodal, orquestación de agentes, etc.
• Facilidad de uso y eficacia de desarrolloSi la plataforma o el marco son fáciles de aprender y utilizar, si ofrecen interfaces y herramientas de desarrollo fáciles de usar y si mejoran la eficacia del desarrollo y acortan los ciclos de desarrollo.
• Escalabilidad y flexibilidad: Si la plataforma o el marco admiten la ampliación flexible de funciones y el desarrollo personalizado, y si pueden satisfacer las necesidades del futuro crecimiento de la empresa y las actualizaciones tecnológicas.
• Apoyo comunitario y ecosistemasSi la plataforma o marco tiene una comunidad activa y un ecosistema bien desarrollado, y si tiene acceso a un apoyo técnico oportuno y a abundantes recursos.
• Seguridad y privacidadSi la plataforma o marco proporciona mecanismos de seguridad completos y medidas de protección de la privacidad para salvaguardar los datos del usuario y la seguridad del sistema.
• Métodos de implantación y entornos operativosQué métodos de despliegue admite la plataforma o el marco (por ejemplo, en la nube, local, híbrido) y si son adaptables a diferentes entornos operativos y condiciones de hardware.
• Acuerdos de licencia y modelos de negocioCuál es el acuerdo de licencia de la plataforma o el marco, si es de código abierto y gratuito, si existen restricciones comerciales, si se dispone de servicios de apoyo comercial y si el modelo de negocio es sostenible.

En el proceso de selección propiamente dicho, según las prioridades y el enfoque de sus propios escenarios, hay que sopesar estas dimensiones y hacer concesiones, para elegir la solución que mejor se adapte a sus necesidades.

Recomendaciones de selección para distintos perfiles técnicos

Cero código base: inicio rápido, baja barrera a la práctica

con respecto a Sin conocimientos de programación los usuarios del Plataforma de agentes de IA de código bajo/cero Es la mejor opción para empezar y practicar rápidamente. Estas plataformas suelen ofrecer Interfaz gráfica de usuario, componentes de arrastrar y soltar, módulos de funciones preconfigurados Las plataformas de Agentes de IA están diseñadas para permitir a los usuarios crear y desplegar rápidamente aplicaciones de Agentes de IA sin tener que escribir código. Al mismo tiempo, estas plataformas también tienden a Potentes funciones de inteligencia artificial integradas Por ejemplo, comprensión del lenguaje natural, generación de diálogos, gestión de bases de conocimiento, integración multicanal, etc. Los usuarios pueden invocar directamente estas capacidades sin tener que desarrollar e integrar complejos modelos de IA por su cuenta.

Plataforma recomendada:

• Coze. Lanzado por ByteHopper Plataforma de creación de agentes de IA en la nube Proporcionado Interfaz de edición visual, rico ecosistema de plug-ins y potentes funciones de orquestación de flujos de trabajo Los usuarios pueden crear fácilmente varios tipos de agentes de IA, como chatbots, asistentes de creación de contenidos, bots de cuestionarios de conocimientos, etc. Coze Las ventajas de Extremadamente fácil de usar, rico en funciones, rápida iteración de actualizaciones Pero el inconveniente es Depende completamente de los servicios en la nube, no admite la implantación local, la seguridad de los datos y la privacidad pueden plantear algunas dudas .
• Dify. Plataforma de agentes de IA de código abierto (matemáticas) género Admite implantaciones locales y en la nube Proporcionado Interfaz de edición visual similar a Coze y mecanismo de plug-ins Pero Mayor atención a la flexibilidad y la personalización . Dify Las ventajas de Código abierto gratuito, desplegable localmente y escalable El usuario puede desarrollar y ampliar la funcionalidad según sus propias necesidades para controlar mejor la seguridad y privacidad de sus datos.
• FlowiseAI. Otra gran plataforma de flujo de trabajo de IA de código abierto (matemáticas) género Centrado en la creación de agentes de IA y procesos automatizados Proporcionado Interfaz de programación visual basada en nodos El flujo de trabajo de IA está diseñado para permitir a los usuarios construir rápidamente flujos de trabajo de IA complejos arrastrando, soltando y conectando nodos. FlowiseAI Las ventajas de Potentes funciones de orquestación de flujos de trabajo, amplia biblioteca de nodos e integración flexible Puede integrarse perfectamente con otros modelos de IA, bases de datos, interfaces API, etc.
• Botpress. Una plataforma centrada en la creación de agentes de IA conversacionales Proporcionado Potente motor de procesamiento del lenguaje natural, sistema flexible de gestión del diálogo y gran capacidad de integración de canales. Botpress es adecuado para construir todo tipo de chatbots y asistentes virtuales. Las ventajas de Botpress son Capacidades profesionales de IA conversacional, sistema de productos maduro, soporte comercial perfecto Pero relativamente hablando. Curva de aprendizaje más pronunciada, umbral más alto para el desarrollo a medida .

Sugerencias de itinerarios de aprendizaje:

1. Elija una plataforma de código cero con gran facilidad de uso (por ejemplo, Coze o Dify) Empiece con una experiencia práctica de construcción y aplicación de un agente de IA.
2. Herramientas de edición visual y componentes preestablecidos proporcionados por la Plataforma de Aprendizaje También aprenderá métodos básicos de creación y configuración de Agentes.
3. Experimenta con las funciones de inteligencia artificial integradas en la plataforma (por ejemplo, comprensión del lenguaje natural, generación de diálogos, bases de conocimiento, etc.) y creación de aplicaciones de agentes de IA sencillas, como bots de preguntas y respuestas o chatbots.
4. Exploración paso a paso de las funciones avanzadas de la plataforma （El Agente AI puede utilizarse para construir aplicaciones de Agente AI más complejas, como robots inteligentes de atención al cliente, asistentes de creación de contenidos, etc. (por ejemplo, mecanismos de plug-in, orquestación de flujos de trabajo, integración multicanal, etc.).
5. Experimente progresivamente con plataformas más flexibles y personalizables en función de sus necesidades. (por ejemplo, Dify o FlowiseAI) para aprender los principios subyacentes y los detalles técnicos de los agentes de IA.

Fundamentos de programación: personalización profunda, ampliación flexible

con respecto a Tener conocimientos básicos de programación los promotores del Marco de desarrollo de agentes de IA responder cantando Una biblioteca de herramientas de nivel inferior capaz de proporcionar Mayor flexibilidad y personalización El Agente de IA está diseñado para satisfacer las necesidades de aplicaciones más complejas y personalizadas. Los desarrolladores pueden utilizar lenguajes de programación (por ejemplo, Python, JavaScript, etc.), combinados con diversas bibliotecas y herramientas de IA, para construir los módulos del Agente de IA desde cero y llevar a cabo una personalización y optimización en profundidad.

Marcos y herramientas recomendados:

• LangChain. Uno de los marcos de desarrollo de agentes de IA más populares Proporcionado Amplio conjunto de componentes y módulos Por ejemplo, E/S de modelos, gestión de palabras clave, módulos de memoria, tipos de Agente, bibliotecas de herramientas, componentes de cadenas, etc. Admite una amplia gama de los principales modelos lingüísticos (por ejemplo, OpenAI, Anthropic Claude, Google PaLM, Hugging Face, etc.). Disponible en Python y JavaScript LangChain. Las ventajas de LangChain son Una comunidad activa, potente y ecológica El Agente AI es el marco de trabajo elegido para construir aplicaciones complejas de Agente AI.
• CrewAI. Marco de desarrollo centrado en la colaboración multiagente (matemáticas) género Basado en LangChain Proporcionado Un mayor nivel de abstracción y encapsulación Esto facilita a los desarrolladores Creación y gestión de equipos multiagente La simulación de escenarios de trabajo en equipo permite desglosar tareas más complejas y completarlas en colaboración. CrewAI Las ventajas de Simplifica la complejidad del desarrollo multiagente, mejora la eficacia del desarrollo y facilita la creación de sistemas de IA complejos y colaborativos. .
• Transformers (Cara de abrazo). Una de las bibliotecas de modelos de aprendizaje profundo más populares (matemáticas) género Proporciona decenas de miles de modelos preentrenados que abarca una amplia gama de áreas, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y el procesamiento de audio, entre otras. Compatibilidad con los principales marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow, JAX, etc.). La biblioteca Transformers es Herramientas fundamentales para crear diversas aplicaciones de IA Esto incluye a los agentes de IA. Las ventajas son Modelos ricos, rendimiento potente, gran comunidad es una biblioteca de herramientas imprescindible para los desarrolladores de aprendizaje profundo.
• Rasa. Marco de código abierto centrado en el desarrollo de IA conversacional (matemáticas) género Se proporciona una completa herramienta de construcción de sistemas de diálogo El NLG es un sistema nuevo, innovador y flexible que incluye módulos como Comprensión del Lenguaje Natural, Gestión del Diálogo y NLG, entre otros. Soporte para Python y múltiples canales de diálogo . Los puntos fuertes de Rasa son Potentes funciones de gestión del diálogo, opciones de personalización flexibles y especial atención a la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios. adecuado para crear chatbots y asistentes virtuales de nivel empresarial.
• AutoGen (Microsoft). Marco de colaboración multiagente de Microsoft (matemáticas) género Centrados en la creación de sistemas multiagente personalizables y conversacionales (matemáticas) género Admite varios tipos de agentes (por ejemplo, AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChatAgent, etc.). Proporciona modelos flexibles de interacción y colaboración con los agentes . AutoGen Las ventajas de Potente colaboración multiagente, configuración e interacción de agentes flexible, fácil de construir complejos sistemas de IA conversacional. .

Sugerencia de pila tecnológica:

• lenguaje de programación:: Python El lenguaje preferido para el desarrollo de IA, con un rico ecosistema de bibliotecas y herramientas de IA. JavaScript Es ampliamente utilizado en el desarrollo front-end y back-end Node.js, y frameworks como LangChain también proporcionan versiones JavaScript.
• Marco de agentes de IA:: Cadena LangChain es el marco preferido para el desarrollo de agentes de IA de propósito general. CrewAI para escenarios de colaboración multiagente. Rasa para aplicaciones de IA conversacional. AutoGen es otra opción para la colaboración multiagente.
• Biblioteca de aprendizaje profundo:: Transformers (Cara de abrazo) son bibliotecas de modelos de aprendizaje profundo esenciales que PyTorch responder cantando TensorFlow es el marco de aprendizaje profundo dominante.
• base de datos vectorial:: Weaviate tal vez Piña Las bases de datos de isovectores se utilizan para almacenar y recuperar datos vectoriales con el fin de mejorar la búsqueda semántica y el rendimiento de la comparación de similitudes en aplicaciones de IA.
• ayuda:: Bolt.DIY / Bolt.New y otras herramientas de programación asistida por IA pueden mejorar la eficacia del desarrollo. Windsurf / Cursor Los plug-ins VSCode como éste proporcionan una experiencia de programación de IA más cómoda.

Sugerencias de itinerarios de aprendizaje:

1. Aprendizaje sistemático del lenguaje de programación Python Dominio de la sintaxis básica, estructuras de datos, bibliotecas y herramientas comunes.
2. Aprenda los fundamentos del aprendizaje profundo Comprensión de redes neuronales, retropropagación, estructuras de modelos comunes, etc.
3. Más información sobre el marco LangChain Los componentes y módulos principales, como la E/S del modelo, la gestión de pistas, los módulos de memoria, los componentes de cadenas, etc., son utilizados por el usuario de diversas formas.
4. Pruebe a crear una sencilla aplicación de agente de inteligencia artificial con LangChain. por ejemplo, robots de preguntas y respuestas, herramientas de resumen de textos, asistentes de generación de código, etc.
5. Explore paso a paso las funciones avanzadas de LangChain Por ejemplo, integración de herramientas de Agente, colaboración multi-Agente, componentes de cadenas personalizadas, etc., para construir aplicaciones de Agente de IA más complejas.
6. Elija el marco de trabajo y la biblioteca de herramientas del agente de IA adecuados para su aplicación. Por ejemplo, si necesitas crear sistemas multiagente, puedes aprender CrewAI o AutoGen; si necesitas crear aplicaciones de IA conversacional, puedes aprender Rasa o Botpress.
7. Manténgase al día de los últimos avances tecnológicos en IA Seguiremos mejorando nuestras habilidades y aplicaciones aprendiendo y dominando nuevos modelos, marcos y herramientas de IA.

Resumen y perspectivas

En este artículo se analizan los distintos aspectos de la selección de la plataforma y la tecnología del Agente de IA, desde las capacidades básicas de la IA, las consideraciones de selección, las recomendaciones de selección para distintos entornos técnicos, hasta las plataformas específicas, los marcos de trabajo y las recomendaciones de herramientas, en un esfuerzo por proporcionar a los lectores una guía completa y práctica para la selección de la tecnología del Agente de IA. Esperamos que las explicaciones de este artículo puedan ayudar a los lectores a Comprender mejor la tecnología del Agente AI, aclarar sus propias necesidades, elegir las soluciones técnicas más adecuadas y empezar rápidamente con el desarrollo del Agente AI para crear aplicaciones AI eficientes, inteligentes y fiables. .

En el futuro, la tecnología de agentes de IA seguirá avanzando hacia Más inteligente, más autónomo, más versátil Esperamos ver surgir más aplicaciones innovadoras de Agente de IA, que aporten cambios profundos y una mejora del valor a diversas industrias. Esperamos ver surgir más aplicaciones innovadoras de agentes de IA, que aportarán cambios profundos y una mejora del valor a diversas industrias. Como participantes y constructores de la era de la IA, deberíamos Mantenga una pasión por el aprendizaje continuo, adopte activamente las nuevas tecnologías y explore constantemente las infinitas posibilidades de la IA. .