芮勇博士深度解析AI智能体的进展与未来
在中山大学的讲座中，芮勇博士系统性地回顾了AI智能体的发展脉络，强调大模型、智能体与人之间的协同进化是未来发展的核心思路。
三角框架与挑战识别
芮勇提出大模型、智能体与人的三角协同框架，并指出当前大模型存在任务理解与分解能力不足、缺乏环境交互的背景知识以及治理能力薄弱等三大挑战。
四大工程方向
他提出提示工程、上下文工程、驾驭工程与软件工程2.0四大工程方向，作为提升智能体能力与可靠性的路径，覆盖从提示设计到系统化工程实现的完整链路。
大模型、智能体与人应协同进化，只有通过工程化与治理并重，智能体才能可靠落地并发挥实际价值。
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落地建议与治理思考
在实践层面，芮勇建议以场景驱动、分层治理與持续评估为原则，建立可解释与可控的智能体系统，并加强与产业和监管机构的协作。
研究前沿与未来方向
未来需要在多模态能力、长时记忆与环境交互等方面持续突破，同时完善治理与评价机制，推动智能体在行业中的可靠落地。
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