主要观点总结
本文介绍了Langbase公司发布的关于AI智能体应用的调查报告。该报告通过11个关键问题提供了关于AI智能体应用现状的有价值信息。文章还介绍了Langbase公司的情况以及调查中的一些关键点,包括开发者在选择和使用大模型时的关注点,大模型的应用领域以及智能体开发工具的选择等。
关键观点总结
关键观点1: AI智能体的应用现状
Langbase公司的调查报告揭示了AI智能体的应用现状,包括开发者关注的关键问题,如基座大模型的使用、大模型的具体用途、大模型技术的应用障碍、大模型的选择因素等。
关键观点2: Langbase公司的报告关键点
报告中提到的大型语言模型(LLM)、RAG技术、多模态技术风口等是报告的重点内容,展示了AI智能体技术的最新发展。
关键观点3: 开发者在选择大模型时的关注点
准确性、安全性和可定制性是开发者在选择大模型时的主要考虑因素,而成本的影响相对较小。
关键观点4: 大模型智能体的应用和挑战
大模型智能体在软件开发、市场营销、IT运营和文本摘要等领域得到广泛应用。然而,在生产环境中部署大模型和智能体面临着定制困难、质量保证评估方法有限等关键挑战。
关键观点5: 智能体开发工具的选择
开发者在选择智能体开发工具时,重视AI智能体的版本控制功能,同时关注强大的SDK或库生态系统以及本地开发环境。
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新智元报道 编辑:peter东 乔杨 【新智元导读】 经过了LLM、RAG、多模态等多轮技术风口的洗礼后,AI智能体的应用现状究竟如何?Langbase公司最近发布的调查报告通过11个关键问题,为我们提供了一份有价值的现状切面。 2024年,AI智能体技术无疑是科技界的焦点。 通过对来自100多个国家的3400名开发者进行深入调查,Langbase公司近日发布的一项报告揭示了智能体开发中的关键问题。这项调查的受访者中,有46%是企业领导层,26%是工程师。 Langbase专注于提供无服务器的AI云开发体验。作为一个提供可组合基础设施的AI平台,他们在2024年一共处理了来自3.6万开发人员的1840亿个token和7.86亿个API请求。 提起Langbase这个名字,你也许不太熟悉。 事实上,这家公司非常年轻,2023年刚刚成立。 根据Crunchbase披露的数据,他们刚刚才在9月份进行了pre-seed轮融资
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