人工智能Agent发展趋势 - 大型语言模型（LLMs）为智能代理的发展带来希望，提供了深度学习新范式和强大的自然语言理解能力[3] - AI Agent是Prompt工程的一种升级，核心在于自主性的增强，可有效完成某一工作点或工作单元，减少人的干预[9] - 大模型的参数量提升AI Agent的理解力和泛化能力，使其更好地处理多种任务和上下文信息，提供更个性化、连贯的交互体验[8] - AI Agent市场处于早期阶段，产品及服务模式需要大量的探索[18] - 2024年是AI Agent的爆发之年，产品逐步从Copilot模式转指挥[18] AI Agent在商业应用中的价值 - AI Agent能够实现员工与数字生产力的协作，直接带来企业价值[24] - AI Agent的商业价值核心因素之一是用工程化的思想提高群体的工作均值[25] - AI Agent在逐步实现AIGC的核心价值，完成更好的交互和流程[31] - AI Agent将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化，成为垂直应用的超级入口[33] - AI Agent在形成知识资产的积累与复用方面扮演着至关重要的角色，能够建立有价值的企业流程知识库[35] AI Agent在金融领域的应用 - 金融领域中的AI Agent可参与的流程示例包括自动执行筛选股票、解析SEC文件和财报、投资者会议等任务[49] - 为投资公司提供人工智能分析服务，包括自动执行采购、交易跟踪和尽职调查等日常任务[50] - 为金融科技公司和银行实现手动风险和合规操作的自动化，帮助团队利用生成式人工智能自动化和客户调查[51] - AI Agent通过与客户互动收集数据，为企业提供市场洞察和决策支持[39] - AI Agent可以帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测，提供专业报告撰写[158]