文| 白佳佳近日，专注于企业级代理产品的人工智能初创公司斑头雁智能科技获得近千万美元A轮融资。业界的共识是代理商有“收入潜力”。010至30000一系列数据显示，截至2023年11月，代理赛道共发生贷款事件13起，总贷款金额约735亿元，企业平均贷款金额56.54亿元。根据著名AI 记者Matt Schlicht 的统计，在大洋彼岸，至少有100 个商业化代理的项目和近10 万开发商正在建设代理。 AI社区的快速共识离不开领先企业的支持。从去年6月开始，OpenAI应用研究总监Lilian Wen提出代理是AI应用层的发展方向，一直到11月，比尔·盖茨在博文中指出：因为不要去搜索网站，不要去生产力网站，不要去亚马逊。 “大机型赋能万千行业”升级为“代理商赋能万千行业”。 IDC和钉钉近期联合发布的《产业家》也强调“AI代理是大规模模型实现业务场景的主流形式”。 Agent为何成为科技界新共识？科技潮人玩弄了哪些花招？从蓝图到现实，Agent离我们的生活还有多远？
1、Agent为何成为AI行业新的顶尖选手？很多人在将大模型应用到生产生活的过程中都会遇到一个问题，就是如何与这个硅基大脑进行交流。不知道该怎么做。在这方面，市场上有很多教授如何使用大模型的课程。这些课程的重点通常围绕咒语等无聊的提示词。与较大的模型及其衍生模型相比，Agent 最显着的特点是不需要用户输入精确的提示。当与大模型交互时，代理相当于给用户一系列精确的提示词。从用户的角度来看，代理人与大型模型的物理区别在于，代理人是老员工，他们已经掌握了一套工作和思维方法，可以主动获取信息、分析信息并完成实际操作。只有重视详细信息的初学者才需要大型模型。
将视角从用户转向公司。经过近一年的广泛模型开发，业界普遍认识到两件事。首先，昂贵的通用大型模型在各个行业中只能提供有限的有效性。其次，目前大型通用机型难以区分。因此，为了让用户，尤其是更务实的企业用户为AI买单，我们需要开发昂贵的大型通用模型，很难进入更小的、专业的、便捷的模型。更笼统地说，大型模型公司需要打造价格低廉、进入门槛低、能够凸显差异化的产品级AI应用，才能在市场竞争中生存下来。而代理是这一轮业务逻辑转变的起点。与通用型大型模型发挥奇效不同，如果想要打造一款“小而美”的智能体，开发公司需要在研发之初就确定应用场景和领域。通常，只有对一个行业足够了解，您才能注意到该行业的问题。例如，蓝马科技最近发布了AI代理平台AskXBOT，为企业提供文档搜索、AI调用、数据查询、智能编程等基础能力。该平台的亮点在于它将各种模型功能集成并封装到工作流设计器中，允许用户使用“拖放”操作来定制AI工作流。开发Workflow 的灵感来自于周健在PRA（机器过程自动化）制造商Cyclone 担任CTO 的经历。 RPA最初证明了使用“拖放”组件构建自动化办公流程的市场需求，但在RPA的实际实施过程中，员工面临着专业知识的缺乏，因此我们意识到操作差距仍然存在。 —— 仍然需要人力资源来填补这一知识“空白”。随着人工智能代理的出现，这一差距可以得到弥补。一次建立一个人工智能工作流程不仅使代理能够了解您的业务，还使他们能够独立执行任务并与企业知识库的持续更新同步地重复这些任务。
从某种程度上来说，“知识与技术并重”是成为一名优秀代理商的前提。类似的特征，在开头提到的斑头雁智能科技创始人张毅身上也能看到。张毅曾任钉钉副总裁，带领团队工作八年，先后开发了钉钉考勤、审批、智能人才、日志、健康签到等产品。此外，他还是阿里巴巴无线技术委员会和ToB产品委员会的成员。不难理解为什么代理成为企业家新的淘金热潮。另一方面，在“大规模改进模型”阶段，AI初创公司往往在算力和技术方面处于劣势，难以与BAT这样的大公司竞争。另一方面，进入代理阶段后，开发商对行业的了解和专业数据库发挥了更重要的作用，这也正是他们的优势。
对于大型企业来说，基于“All in AI”的理念，场景、算力和技术储备足够丰富，可以推动全流程的AI替代和研发，可以使用单一Agent或我们选择的团体的路线。代理商非常重要。这对他们来说并不重要。百度内部人士向硅研院透露，李彦宏从2023年初开始就要求内部发展AI思维，并在工作中不断思考能否用AI来执行原来的任务。另一方面，群体代理本身就是单个代理的组合，虽然存在各个业务协调等问题，但在有限的场景下代理开发的逻辑足以让决策再采取行动是可能的。
3.如何构建高效的代理？很多人在介绍代理时都以Jarvis 《2024 AIGC应用层十大趋势》为例。影片中最能体现传统意义上的代理超越的场景是斯塔克在冒险之前询问贾维斯他想要什么。波茨（斯塔克的妻子）。现实生活中，我们与客服人员接触最多的可能是电话那头的人工智能客服人员。从这个角度来说，蓝图和现实的距离就是我在手机这一边，你在手机另一边。不难看出为什么存在这样的差距。最直观的原因是大型模型的复杂推理能力不够强大，延迟太高，阻碍了智能体应用的真正成熟。这也是工程优化和技术研究下一步突破的方向。行业。但对于大多数公司来说，更实际的重点是如何创建在现有技术条件下能够真正发挥生产力的代理。办公协作软件几乎是国内代理商成长最肥沃的土壤，从WPS到钉钉、飞书、奇微，都有相应的AI应用发布。这是因为这些平台本身拥有出色的API 接口和插件系统，可以轻松地将大型模型集成到现有工具中。换句话说，在办公协作领域，这些知识被系统化为一个工具链，锤子、扳手等工具都可以在这个链上使用。此外，行业自有数据规模巨大，这是培训代理商提供高质量交付成果的基础。
文章开头提到的张毅在介绍斑头雁的旗舰产品BetterYeah AI时也强调了类似的逻辑。 BetterYeah AI的好处之一是它拥有一整套自主研发的RPA和其他超级自动化工具，以及Web Builder低代码平台，可以为代理提供更多场景使用的手臂和腿。显着降低开发成本。业内人士经常提到的另一个关键词是呼叫代理的费用。相比大车型，代理商更贴近行业，可以让客户花的每一块钱都更有价值，但代理商带来的收益是否超过成本标准还有待观察。例如，在斯坦福大学和谷歌联合开发的代理人世界《西部世界镇》中，每个代理人的成本为每小时20 美元，这比大多数人的时薪还要高。
算力是成本的很大一部分，但并不是所有公司都有能力深入到算法阶段进行优化，所以在交付阶段多下点功夫可能会更好。例如，我们提供一站式人工智能开发平台和套餐代理，帮助企业和部门以极低的成本快速应用人工智能。在推广校园人工智能应用方面，科大讯飞展示了相应的开发平台，教师只需通过自然语言输入需求，平台即可自动生成应用。最后，对买家影响最大的因素是代理安全和隐私。代理商业化的基础是了解用户痛点。这也意味着这些链接通常可以访问关键的公司数据和信息。代理一旦受到攻击，可能会造成暂时的宕机或信息泄露，从而给用户和社会造成重大损害。 GPT Builder 目前面临的问题之一是，第三方可以通过与GPT Builder 交互来提取代理提示并上传数据，让开发者意识到自己的知识产权无法得到有效保护，这是我发现的。从目前的情况来看，Agent对于传统企业来说无疑是一个新的机会，可以绕过计算能力和技术的障碍，依靠经验取得成功。但与此同时，我们必须清楚，经验有时可能是一种限制，我们仍然需要对不断变化的行业范式保持警惕。毕竟，无论车夫如何研究技术，他都永远无法超越汽车。参考资料：AI特工，为何是AIGC的最后一张王牌？ | 腾讯研究院· OpenAI“打响指”，AI代理厂商重建外护城河| 36氪· 探索AI代理：2024年攻克突破点为什么代理是OpenAI的下一步？新智能钉钉前副总裁进军AI代理赛道获亿元资金发布平台36Ki
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