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。
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MIT的调查显示，95%的企业目前没有从AI投资中获得真正有意义的回报。两年的试验期，大量的预算投进去，大多数人还在等那个"啊哈时刻"。TechCrunch采访的VC说得直接：试验期快结束了，接下来是清算期。预算集中，供应商减少，没有在核心场景交付真实ROI的产品，会被快速清出去。，推荐阅读Line官方版本下载获取更多信息
在豆瓣平台，《阿凡达 3》获得 7.6 分评价。