AI Agent技术定义与核心架构 - AI Agent通过大模型作为大脑、向量数据库提供记忆、目标拆解实现规划、API调用作为工具的四要素协同运作[2] - 该技术使AI从单一工具升级为具有自主意识和能力的智能工具集合体[2] - 在旅游领域应用表现为从单纯提供路线升级到机票预订、提醒设置、美食推荐等全流程服务[2] 行业应用场景与挑战 - 垂直领域Agent在医疗、金融、心理健康等专业领域面临独特挑战[3] - 通用Agent与专业领域Agent存在明显差异化的应用要求[3] - 实际应用中存在功能强大但稳定性差、复现困难等"开盲盒"现象[3] 技术瓶颈与解决方案 - 模型上下文记忆能力弱和规划能力不足是关键技术难点[3] - 需要区分简单场景仅需消息作为记忆与复杂场景需外置知识库构建工作记忆[3] - 多智能体系统的训练思路成为学术前沿重点研究方向[3] 学术研究进展 - 近期顶会中Agent方向呈现多个亮点与趋势[3] - 研究涵盖EMNLP、ACL、NeurIPS、ICLR等顶级学术会议[10] - 学术界在ACL、JAIR、TAC等期刊会议持续产出研究成果[11] 工程实践痛点 - 功能强大性与应用稳定性之间存在显著差距[3] - 实际落地过程中面临复现困难等核心痛点[3] - 需要厘清不同场景下记忆系统的构建方式[3] 行业专家资源 - 研究团队包含10年以上ToB产品与数据专家，曾任职阿里及多家SaaS公司[10] - 专家团队长期服务制造、医疗、零售等头部行业客户[10] - 学术团队包含中科大博士生、东北大学数据挖掘实验室博士研究生等科研力量[10][11]