从路径上看,前面提到现在智能体规模化应用集中在编程和工作流自动化方面,随着机器智能深度理解水平的提升,可以预期智能体的应用会不断拓展边界,能承担更抽象、复杂的任务,更多的自主规划和决策,来把人类的意图转化为结果。当然,突破不等于抛弃工作流。在企业高风险场景里,工作流/权限/审计会变成“护栏”,用来限制智能体的行动空间,以确保应用的安全。在相当长的时间内,人类的审批、审计在智能体工作的闭环中可能都是不可缺少的。
一位很早就接触到 Nano Banana 2 的内测用户,给出了一个相当中肯的评价:「它并不完美,但它是第一个能够以一定一致性,去处理真正复杂图像和图表的模型。」,详情可参考heLLoword翻译官方下载
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