Agent技术发展现状 - Agent领域的低垂果实已被摘完 纯API调用的红利期结束于22年底至23年 需结合多模态和ML/DL技术提升竞争力[1][14] - 网易逆水寒等商业化案例已实现盈利 技术落后公司面临生存压力[1] Agent技术分类 博弈类/MARL衍生 - 主流方法为将MARL技术迁移至LLM Agent 实验环境集中于矩阵博弈和overcook等场景 学术价值高于实用价值[2] 游戏类应用 - 文本化环境构建成为重点 如civrealm和LLM play sc2项目 需解决游戏文本空间的精准映射问题[4] - 多模态技术渗透明显 安波团队的多模态Agent cradle带动技术潮流 黑神话悟空等商业项目开始应用[4] - 棋牌类游戏全面覆盖 但需突破传统RL已实现的人类超越瓶颈[5] 具身智能 - 机器人领域更看重真机实验 纯仿真研究认可度较低[5] 社会模拟类 - 斯坦福小镇等项目引爆关注 核心挑战包括：仿真器开发（Unity成为主流）、个性化决策保持、百万级Agent交互支持[6][8] - 可视化Demo成为项目评估关键要素[9] 商业化应用 - 客服问答和RAG技术最成熟 落地变现能力突出[9] - Tool use类工具（如HuggingGPT）成为企业生产力提升重点[9] - 自动化流水线应用分化 代码生成类依赖基础模型性能 AI for science类需跨学科知识整合[9] Minecraft专项 - 技术路线分化为纯RL（如OpenAI视频学习）、纯LLM（Voyager等技能库方案）、LLM+RL混合（顶会热门）[11][12] - 竞争白热化 需顶级团队资源支持才可能突破[13] 行业发展建议 - 高校研究需转向商业化场景合作 单打独斗模式已失效[14] - 技术路径选择应结合自身优势领域 避免同质化竞争[14] 技术社区动态 - 大模型之心Tech社区提供每日论文/技术报告更新 覆盖预训练、量化、RAG等12个技术板块[15] - 会员日均成本低于0.3元 主打快速技术路径打通[16]