主要观点总结
OpenAI agent 团队分享了关于 agent 开发与工具生态的技术细节，并探讨了 AI 在垂直领域的应用。他们表示，受益于 CoT 与 tool use 的结合，agent 获取信息的方式已经发生了巨变，agent 的下一步是能够接入数百个工具，并能够自主判断调用哪个工具并确定如何使用。此外，multi agent 系统的工作效率会更高，且具有更高的可控性和优化潜力。开发者需要构建评估微调飞轮，帮助模型找到解决特定领域问题的正确 tool use 路径。Computer Use 带来范式创新，虚拟机可能将是潜在创业机会。多轮交互、AI Fine-Tuning、Computer Use 的应用场景、开发者实践 insight、以及对 AI 模型的看法被探讨，并展示了模型被低估的应用，期待未来模型进展。
关键观点总结
关键观点1: Agent 未来的交互方式
未来5到10年里，用户和 agent 的交互方式将发生变化，agent 将逐渐融入更多产品之中，实现更深入的集成。
关键观点2: AI Fine-Tuning 的作用
强化微调将推动模型在特定行业的深入应用，实现更专业化的能力提升。
关键观点3: Computer Use 的应用场景
Computer Use 仍处于早期阶段，但已经展现出在自动化流程、数据分析等领域的潜力。
关键观点4: 开发者实践 insight
开发者正在探索围绕模型构建产品，并重视工具的开发和易用性。
关键观点5: 对 AI 模型的看法
开发者期待模型在科学研究、垂直领域应用等方面带来创新，同时关注模型与工具结合的效率提升。
文章预览
编译：haozhen, Cookie AI agent 并不是一个新概念，但从 2024 年到今天，agent 的行动能力和交互方式发生了质变，头部模型厂商也正在将 agentic 能力融入模型，agentic 能力会成为今年模型竞赛的重点之一， tool use 作为 agent 最重要的能力，一直是头部 AI labs 非常关注的方向。上周，OpenAI 发布了新一代模型 o3，o3 有最丰富的 tool use 方式。 本文是对 OpenAI agent 团队访谈的编译，OpenAI agent 产品和工程负责人分享了 OpenAI 在 agent 开发与工具生态方面的技术细节，以及他们对开发者实践的观察与见解。他们认为，受益于 CoT 与 tool use 的结合，agent 获取信息的方式已经发生了巨变，agent 的下一步是能够接入数百个工具，并能够自主判断调用哪个工具并确定如何使用。此外，multi agent 系统的工作效率会更高，且具有更高的可控性和优化潜力。 我们判断， multi agent 系统
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