Agentic AI：面向未来的框架
分析
本文为理解Agentic AI提供了一个结构化框架，阐明了关键概念并追溯了相关方法论的演变。它区分了不同级别的机器学习，并提出了未来的研究议程。本文的价值在于它试图综合一个分散的领域，并为未来的发展提供路线图，特别是在B2B应用方面。
引用
“本文介绍了第一个机器学习中的机器（M1），作为支持当今基于LLM的Agentic AI的底层平台，以及第二个机器学习中的机器（M2），作为实现全面、生产级B2B转型的架构先决条件。”
本文为理解Agentic AI提供了一个结构化框架，阐明了关键概念并追溯了相关方法论的演变。它区分了不同级别的机器学习，并提出了未来的研究议程。本文的价值在于它试图综合一个分散的领域，并为未来的发展提供路线图，特别是在B2B应用方面。
“本文介绍了第一个机器学习中的机器（M1），作为支持当今基于LLM的Agentic AI的底层平台，以及第二个机器学习中的机器（M2），作为实现全面、生产级B2B转型的架构先决条件。”