在AI技术快速渗透的今天，AI Agent已从实验室走向企业级应用，成为自动化解决方案的核心载体。从字节跳动的"扣子空间"到OpenManus的开源生态，从 AutoGLM的深度思考到实在智能的TARS-RPA-Agent，市面上的AI Agent产品呈现出百花齐放的格局。这些产品不仅定义了技术边界，更在不同场景中重塑 了人机协作的范式。 RPA与AI Agent的融合：从执行到决策的跃迁传统RPA（机器人流程自动化）曾以"规则驱动"为核心，依赖预设流程完成重复性任务。然而，随着AI技术的 成熟，RPA逐渐与AI Agent结合，形成"RPA+AI"的混合自动化模式。例如，Automation Anywhere推出的AI Agent Studio，通过低代码平台允许用户构建自定 义AI Agent，其核心在于将自然语言指令转化为可执行的自动化流程。而实在智能的TARS-RPA-Agent则进一步突破了这一框架，它不仅具备强大的意图理 解能力，还能在复杂操作系统及桌面软件环境下精准操作，甚至能通过"自主感知"调整策略，实现从"执行者"到"决策者"的跃迁。 垂直领域深耕：AI Agent的差异化优势在金融、政务、 ...

Kyler Ferris, founder of Ferris Realty, reunites with eXp Realty, bringing a 45-agent team and partnering with Joe Rodriguez to create a mega Houston YouTube presence BELLINGHAM, Wash., June 17, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- eXp Realty®, “the most agent-centric real estate brokerage on the planet™” and the core subsidiary of eXp World Holdings, Inc. (Nasdaq: EXPI), today announced that Kyler Ferris, founder of Ferris Realty in Conroe, Texas, has rejoined eXp Realty, bringing a powerhouse 45-agent team and $164 ...

文章转载自「INDIGO 科技加速站」 Anthropic 工程师 Barry Zhang 在 AI Engineer 工作坊上的一个分享 "如何构建有效的 Agent"，其中印象最深的一个观点： Don't build agents for everything ，反过来理解就是别做什么都能干的 Agent，那是我们大模型要干的事情 构建有效 Agent 的三大要点： Barry 主要负责 Agentic System，演讲内容基于他和 Eric 合著的一篇博文，下面详细总结他们的核心观点，以及对 Agent 系统的演进和未来的思考。 Agent 系统的演进 1. 简单功能（Simple Features）： 起初是简单的任务，如摘要、分类、提取，这些在几年前看似神奇，现在已成为基础。 2. 工作流（Workflows）： 随着模型和产品成熟，开始编排多个模型调用，形成预定义的控制流，以牺牲成本和延迟换取更好性能。这被认为是 Agent 系统的前身。 3. Agent： 当前阶段，模型能力更强，领域特定的 Agent 开始出现。与工作流不同，Agent 可以根据环境反馈自主决定行动路径，几乎独立运 作。 4 ...