增强自主性：现代 AI Agent 正变得更加自主，能够根据大量数据做出复杂决策。机器学习和深度学习的进步促进了这种程度的自主性，使 Agent 能够从数据模式中学习并随着时间的推移不断改进。
更好的集成：得益于标准化的 API 和框架，AI Agent 现在更容易集成到现有系统中，这些框架允许不同的技术无缝通信。这种互操作性对于创建依赖于多个系统的复杂工作流至关重要。
增强学习能力：强化学习是一种通过尝试操作并从结果中学习来做出决策的技术，随着这种技术的兴起，AI Agent的适应能力正在增强。它们可以随着时间的推移优化自己的行为，从而不断提高性能。
道德和负责任的人工智能：随着 AI Agent 变得越来越普遍，人们越来越重视负责任地开发它们。这包括确保它们公平、无偏见地做出决策，并尊重用户的隐私和安全。
客户服务：想象一下嵌入客户服务工作流程的 AI Agent。客户发送电子邮件询问问题，AI Agent 识别问题，从知识库中检索相关信息，甚至起草个性化回复 - 所有这些都在同一个工作流程中完成。
数据处理：企业经常要处理大量数据。AI Agent 可以嵌入到工作流程中，以自动执行数据输入、验证和分析等任务，从而为人类员工节省大量时间。
内容创建：内容创建者可以利用 AI Agent 来简化工作流程。想象一下，一个Agent 可以在内容创建工作流程中研究相关主题、收集图像，甚至起草大纲。前沿：嵌入式 AI Agent 有什么新功能？
无代码工作流：想象一下，无需成为编码专家即可为 AI Agent 构建工作流。新工具不断涌现，让用户能够直观地设计工作流，让 AI Agent 技术更易于访问。
超专业化：AI Agent 越来越专注于工作流程中的特定任务。这使得完成特定工作的效率和准确性更高。
人机协作：未来不是人工智能取代人类，而是与人类协作。未来的AI Agent将无缝地将人类的输入和专业知识集成到工作流程中，从而产生强大的协同效应。
