如何看待Agent的“成本效益比”？
Agent，可以通俗的理解为智能体，而这个智能体并不是传统理解的具有自主意识的机器人，而是可以在没有人类命令或者人为直接干预的情况下自主运行，并对内部运行以及行为有一定的控制。也就是说Agent不但可以按照人类的明确指令完成任务的能力，还表现出独立发起和执行行动的能力。这也就意味着Agent具有一定程度的自主探索和决策能力。当然目前想要完全替代人类工作是不显示的，毕竟想要达到人类级别的可靠性和安全性仍然是一个挑战。那么下面再来说说【成本效益比】：
任何的智能化往往都需要大量数据、大量算力、大模型的训练来作为支撑，那么这也就构成了智能体Agent的成本由来。由于现在的Agent自主智能体还无法真正达到人类级别的可靠性和安全性，那么其带来的工作输出往往并不能直接取代现有的人力投入，那么相应的只能作为人力工作的高级辅助，最终的结果还是需要人力的参与来审核或者说监管来达到任务效果。因此说整体上来看的话，目前的Agent智能体能带来的成本效益比并不会太大，但是在一定程度上简化人力工作，提高人力工作效率肯定是不在话下的。
你对未来Agent的发展趋势有哪些见解和期待？
随着Agent智能体对于数字工具及人类工作互动协作和沟通技巧的不断提升，Agent未来可以自主制定计划并执行计划，以实现最终目标。同时随着多模态融合技术的加入，可以极大扩展Agent智能体语言模型的感知空间，使其能够快速处理来自于外界环境中的视觉和听觉信息，同时根据环境信息的变化和刺激及时做出快速反应的能力。这也就意味着Agent可以感知周围环境的变化，并迅速采取适当的行动。
随之而来的是Agent不仅仅会对环境做出反应，还能积极主动地采取以目标为导向的行动。这一行为特性表明在未来Agent可以在行动中进行推理、制定计划和采取主动措施，以实现特定目标或适应环境变化。这些变化的发生也将推动着Agent想着人类思维方式的一步一步转变。
从一个先进工具走向行业专家，你认为Agent面临的关键瓶颈是什么？
从一个先进工具走向行业专家，对于Agent来说，可能最大的瓶颈就是Agent的社会能力。人类是社会性生物，那么也正是有了人类的社会性活动，才有了互相学习、共同进步的局面。而Agent作为自主智能体，是否可以与其他Agent之间相互学习、相互沟通，或者是与人类之间相互沟通、相互学习呢？
大家都知道，大型语言模型具有很强的自然语言交互能力，如理解和生成能力，比如我们见到的GPT-4。那么这种能力是否可以作为Agent智能体与其他Agent智能体或者人类之间交互的可能来促进Agent向人类迈进一步呢？这些都是未知，或者说是Agent后续面临的挑战，但是相信最后电影中的智能体会真实的来到我们的生活，帮助人类更好的生活。
