从大模型到智能体，AI如何进一步打开商业想象力
在人工智能的快速开展浪潮中，大模型尽管取得了明显的成果，但也随之面临了一些应战和瓶颈，如昂扬的练习本钱、泛化才干的限制以及对大规模数据的依靠等。这些问题促进业界开端寻求更高效、更专业且能够处理特定问题的处理方案，智能体因而成为了新的焦点。
何为智能体
智能体是大模型运用的首要方式之一，经过练习和优化，结合特定范畴的常识和技能，展示出在特定使命上更优的履行才干和更广泛的运用潜力。它们能够在各种场景中自主感知环境、做出决议计划并履行使命，为用户供给愈加丰厚和个性化的服务体会。
近来，蚂蚁集团依据蚂蚁百灵大模型推出国内首个服务型的AI独立App“支小宝”，经过链接付出宝生态，“支小宝”可经过对话快速订票、点餐、打车、查询邻近吃喝玩乐等，说句话就能就事；“支小宝”还具有场景感知体系，能依据用户的日子习惯和运用场景，智能引荐专属的服务。
智能体在立异服务体会、前进服务功率、激起新商机上具有极大的潜力。近来，黄山风景区携手付出宝共建“黄山空间智能体”，打造了国内首个“全程AI伴游”景区。经过付出宝AI才干所创立的“黄山智能体”，可依据游客的空间定位改变，由AI自动随同供给攻略、解说、 叫车、周边美食、商家引荐等服务，前进游客旅行体会。
浙江卫健委则联合付出宝推出了数字健康人“安诊儿”，现在现已完成了预定挂号、在线取号、排队叫号、扫码付出、陈述查询、居家护理、复诊续方等线上服务的“一站式”串联，能在就医各环节自动推送音讯指引：诊前，依据患者症状实时引导挂取号；诊中，自动协助患者导航领路、陈述查询、医保付出；诊后，为患者树立健康档案，完成长时间健康办理。别的，“安诊儿”将不断进行常识学习和迭代进化，在医疗健康方面供给更多才智化服务。
智能体正逐步渗透到日常日子的方方面面，展示出其在立异服务体会、前进服务功率以及激起新商机方面的巨大潜力。外滩大会现场，蚂蚁集团大模型运用负责人顾进杰做了具体介绍，一是高效衔接服务，智能体可与付出宝付出、查找、小程序等20多项运营东西和阵地打通，让AI衔接实在商业服务；二是多场景分发，智能体可完成商家小程序私域、付出宝App、支小宝App、H5、浏览器插件等线上的多点服务分发，也能打通IoT、智能车机等线下场景；三是聚集专业智能体，在出行、政务、餐饮、医疗等要点职业坚持敞开，与职业同伴及专业组织携手共创。
由此可见，智能体作为生成式人工智能的一种产品形状，是当下大模型运用的中心方向，其具有自主感知环境、智能决议计划并履行使命的才干，能让大模型长出“手和脚”，为用户供给更丰厚的服务。怎么从“百模大战”推进到智能体立异，也逐步成为职业重视的焦点。
大厂抢摊智能体生态
业界对智能体的特别重视，不只源于其在技能层面的打破，也由于它们在商业化和工业化进程中的重要作用，预示着人工智能运用的下一个重要开展方向。大模型年代，智能体就像移动年代的App，有多种多样的形状和交互方式，依据大模型供给的对话、翻译、查找，乃至图片生成等通用才干，加上自有语料库，企业能够打造出专属的智能体，直接衔接用户，供给个性化的服务。
OpenAI在本年1月推出了GPTs（定制版的ChatGPT）和GPT商铺，用户无须编码就可创立自己的GPT，然后构建智能体渠道生态。百度则在本年4月份上线了文心智能体渠道AgentBuilder，支撑零代码、低代码两种形式，商家用几句话就能生成智能体。
在5月，腾讯发布的依据混元大模型的一站式AI智能体发明与分发渠道“腾讯元器”露脸，企业和开发者能够依据腾讯元器直接创立智能体，运用腾讯官方的插件和常识库，还能将这些智能体一键分发到QQ、微信客服、腾讯云等渠道上。
近期，付出宝也推出智能体开发渠道“百宝箱”，让商家组织和开发者完成AI才干的“开箱即用”——经过付出宝“百宝箱”，商家组织可调用蚂蚁百灵等多个干流大模型的才干，运用海量第三方API和插件，做到0代码、最快1分钟创立智能体，并借由付出宝渠道完成“一个智能体、多端快速分发”。此外，凭借大模型才干与职业常识引擎的交融，付出宝“百宝箱”也面向职业供给一系列的智能体职业处理方案，并支撑与生态同伴的深度定制。
对此，香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋在外滩大会上表明，“未来超级运用方向便是AI Agent，ChatGPT很了不得、很强壮，但与Agent不一样。AI Agent年代的到来，不会是一个奇特而强壮的模型忽然替代了一切的作业流，涉及到技能、工程与商场的不断磨合，终究以超预期的服务出现给人类。”
专家怎么看智能体开展
在人工智能的浪潮中，智能体作为技能前进的代表，正逐步从理论走向实践，从实验室走向实际国际。清华大学智能工业研讨院副教授李鹏以为， 智能体不只促进了范畴常识的有用吸收，一起也得益于范畴常识的加持，在特定使命中展示出更优的履行才干。
他表明，为了前进智能体的交互了解才干，中心在于学习大型言语模型的成功要素：海量数据、更巨大模型及高效练习战略。针对敞开范畴的智能体，数据的丰厚性尤为要害。不论是数字环境、模仿环境或实体环境，研讨焦点集中于两方面：一是发明更多样化、杂乱且传神的场景，以模仿实在国际的广泛应战；二是优化数据收集进程，降低本钱，前进从环境中提取有用信息的功率。这一系列环境构建与优化的趋势，无疑将极大地推进智能体技能的开展。
香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋沈向洋表明，AI Agent从愿景到落地的进程中，需求一直以需求为圆点，深刻了解模型的才干，并构建一个AI深度参加的作业流程。
清华大学人工智能研讨院常务副院长、欧洲人文和天然科学院外籍院士孙茂松表明：“通用人工智能，应该便是一个副驾驭。但如果是副驾驭的话，特别是从工业的立意，觉得副驾驭不过瘾，干不了太多事，所以期望它在某些方面成为主驾驭，可是通用人工智能做主驾驭是不或许的。那么，专业智能体有或许从副驾驭方位向主驾驭过渡”。
但是，孙茂松告知动点科技记者：“通用大模型是半成品，真正到笔直范畴去做好，那就需求大模型的研制人员和专业范畴的专业人才严密协作，依据需求对大模型某些要害部件进行改造，这样才干做好。”
他对专业智能体的开展持审慎情绪：“商业化这块也不容易，由于专业范畴也是高度杂乱的，我觉得在现在的专业智能体仍是归于探究的初级阶段。现在是能够去试的，你能够幻想运用的场景，在里面去试，我信任会有一些企业试通了，有些或许不那么顺畅。”
由此可见，智能体的开展是一个杂乱而多维的进程，它不只需求技能上的打破，还需求对职业需求的深刻了解，以及在实践中不断优化和调整。智能体的未来将是一个不断进化和习惯的进程，它将跟着技能的前进、职业的开展和用户需求的改变而不断演化。在这个进程中，跨学科协作、继续立异和对运用场景的深化了解将是推进智能体技能开展的要害因素。