这是一段Andrew.NG最近的演讲，我先总结一下。
AI领域的一项重要趋势引起广泛关注，那就是AI代理技术。通过代理化工作流，AI可以规划并执行复杂任务，例如生成文章大纲、进行网页搜索、改进初稿等。这种迭代式工作方式显著提升了AI的表现，其效果甚至超过了模型代际升级带来的改进。
AI代理技术的核心在于设计模式的应用，比如反思设计模式（让AI自我检查并改进输出）和多代理协作模式（多个AI代理分工合作完成任务）。此外，代理系统可以调用外部功能（如API、网页搜索等），进一步扩展其能力。随着这些模式的发展，编排层技术（如LangChain）正在快速成熟，使得AI代理更高效地协调基础模型，为应用开发提供便利。
技术趋势不止于此，还包括以下五大方面：
1. 半导体技术：代理工作流需要大量的token生成，快速高效的芯片需求将带动台湾在该领域的竞争力。
2. 生成式AI加速企业创新：通过提示技术，企业可以快速开发原型，从而以较低成本测试多种创新想法。
3. 图像处理革命：AI在图像分析和理解上的进步将催生自动驾驶、安防等领域的全新应用。
4. 数据引力的减少：生成式AI的计算需求使得数据在多个云平台间传输变得更经济，为跨云计算创造了更多机会。
5. 非结构化数据管理：随着AI对文本、图像等非结构化数据的处理能力提升，企业需要重新优化其数据工程架构。
在这些技术趋势的推动下，企业可通过创新应用，抢占AI发展的先机。同时，治理方面需要关注技术与应用的区分。AI模型作为工具，应用场景的监管比技术本身更为关键。此外，支持开源技术有助于降低门槛，让更多人获益，这对技术人来讲尤为重要。
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