（来源：上观新闻）
过去我们谈AI🏳🇿🇲做科研，更🎋🕯多是“辅助🇵🇲⏩工具”，用来查文♏献、写代码👨⚕️、整理数🦂🙌据🇨🇻🐋。你把团队里🧫反复做的工作流😞描述给ChatG💳PT，比如让它收🇬🇶✨集信息🤛🇰🇿、做判断、生成🧥💻结果，再把结果🔢🐿发出去，Cha🐆tGPT就🇩🇬会把这个流🦙程搭成一个A🚐⛩gent，🈯🉐然后你的整个♿🇸🇾团队都🥭可以在🍬ChatG📤PT或Slac📈k里用这个Age🚗nt，一边用🇭🇰一边改💸。
Workspa🎸ce Ag🇨🇼🤗ents🦞更适合处理的是那🔮种规则已经明确、😻🚓判断标准已🇩🇬经写清🇨🇩楚的工🇬🇹🇪🇭作🛀。高下立判！ 我🔥🐞再举个例子——🧟♂️↖微信🏴。对于企业而言，尤👚其是在T🅾💇o B🌮🇹🇭场景中，🏳尽管调用6️⃣模型本🐕身越来越便宜，但🇹🇲真正把生成式AI🏞🎴嵌入业务流程、👜😷组织运🧓行、转化为稳定💠生产力，仍🇰🇪需要大量的算力🚇和本地👶部署投入👩👩👦👦。
通过对中、新两国🙇🔓招聘数据的深🧪🕞入分析发🇻🇺现，大量职业的暴😨🇮🇶露度集中在0.🇷🇺7到0.8🆚之间，⛸这些职业🇲🇭的劳动力需💆♂️🇼🇸求却呈现🇨🇼🇧🇦出不同的⏏走向：有的需求下🥄🚪降，有的需求保📲⬅持稳定，有的甚至🎽🐑出现上升🇧🇼😺。
