當(dāng)人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,我們正見證著一場(chǎng)靜默卻深刻的范式革命。
繼大模型之后,Agent正成為這場(chǎng)智能革命中的明確技術(shù)路線。但如何構(gòu)建真正的Agent、迎接AgenticAI,大多數(shù)人并不清楚。
但易點(diǎn)天下已經(jīng)開始通過Agent交付實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。
易點(diǎn)天下作為一家企業(yè)國際化智能營銷服務(wù)商,憑借多年來在營銷服務(wù)領(lǐng)域的行業(yè)Know-How,以及近幾年在AIAgent方面積累的技術(shù)基礎(chǔ),在前不久發(fā)布了其AIDrive2.0數(shù)智營銷解決方案及首個(gè)全球多渠道全托管AI營銷專家-AdsGo.ai。
以AdsGo.ai,以及此前發(fā)布的KreadoAI、Funsdata、Cycor、CyberGrow等產(chǎn)品為矩陣,易點(diǎn)天下將復(fù)雜營銷工作流通過Multi-Agent和AIWorkflow來封裝成一個(gè)7x24小時(shí)不間斷工作的AI智能體系。
其中,新發(fā)布的AdsGo.ai通過內(nèi)部互相串聯(lián)的、能夠理解商家目標(biāo),自主分析市場(chǎng),制定并執(zhí)行策略營銷的垂類AIAgent,實(shí)現(xiàn)"程序化自動(dòng)化"到"智能化自動(dòng)化"的跨越,讓用戶只需要專注于自己的核心業(yè)務(wù),由AIagent即可自動(dòng)完成“一鍵啟動(dòng)、長(zhǎng)期運(yùn)轉(zhuǎn)”的管家式營銷服務(wù)。
數(shù)據(jù)顯示,內(nèi)測(cè)階段,AdsGo.ai幫助初創(chuàng)期和成長(zhǎng)型企業(yè)實(shí)現(xiàn)廣告策略多樣性與投放效果提升5倍創(chuàng)意素材測(cè)試效率提升10倍,節(jié)省廣告營銷人力成本達(dá)65%,對(duì)比中級(jí)優(yōu)化師AdsGo.ai的投放廣告單次轉(zhuǎn)化費(fèi)用降低26%,鏈接點(diǎn)擊率提升47%,放量效率提升132%。
在鈦媒體2025ITValueSummit前瞻之AI落地指南系列直播中,鈦媒體聯(lián)合創(chuàng)始人劉湘明與易點(diǎn)天下首席產(chǎn)品官張奧迪對(duì)話,圍繞AIAgent應(yīng)用落地階段,以及AI中臺(tái)如何構(gòu)建等話題展開了討論。
在張奧迪看來,當(dāng)前Agent在應(yīng)用廣度上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全崗位滲透,具體來看,Agent已經(jīng)覆蓋了包括產(chǎn)研(AICoding提效)、創(chuàng)意(AIGC素材生成)、運(yùn)營(標(biāo)準(zhǔn)化流程自動(dòng)化)、信息化(審批/知識(shí)庫)等在內(nèi)的企業(yè)內(nèi)部多個(gè)環(huán)節(jié),并觸達(dá)所有關(guān)鍵崗位;Agent在應(yīng)用深度上,已經(jīng)從項(xiàng)目立項(xiàng)自動(dòng)化到SEO全鏈路執(zhí)行(關(guān)鍵詞挖掘→落地頁優(yōu)化→數(shù)據(jù)反饋),20+泛Agent(AI+RPA)與專業(yè)多Agent協(xié)同系統(tǒng)共同支撐了易點(diǎn)天下多項(xiàng)日常工作。
此外,Agent的應(yīng)用還可以根據(jù)復(fù)雜程度分為泛Agent和專業(yè)Agent。
泛Agent更像是AI+RPA,像是一個(gè)自動(dòng)化的工具,能夠幫助員工完成一個(gè)垂直場(chǎng)景的工作。“目前易點(diǎn)天下已經(jīng)交付了超過20個(gè)泛Agent的應(yīng)用,比如所有項(xiàng)目立項(xiàng)的自動(dòng)化是由Agent完成的,通過自動(dòng)化的方式取代人工填寫?!睆垔W迪進(jìn)一步指出,“此外,在AI信息化方面,通過協(xié)同多個(gè)Agent,完成日常辦公的信息調(diào)度工作?!?/p>
專業(yè)Agent方面,張奧迪認(rèn)為,真正的Agent需具備意圖理解、任務(wù)拆解、自主調(diào)動(dòng)、長(zhǎng)上下文記憶及多Agent狀態(tài)感知的能力?!皞鹘y(tǒng)以模型為中心的AI應(yīng)用,往往停留在問答或創(chuàng)意生成等淺層能力;而專業(yè)Agent則可通過多智能體協(xié)作、動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度和狀態(tài)感知能力,打通營銷全鏈路,實(shí)現(xiàn)營銷流程從投前洞察、素材生產(chǎn)、投放優(yōu)化到數(shù)據(jù)分析的全鏈路重構(gòu)。”張奧迪指出。
在此背景下,張奧迪認(rèn)為,Agent的最終形態(tài)是實(shí)現(xiàn)“以目標(biāo)為中心”,“以目標(biāo)為中心”的模式下,企業(yè)不需要更多的進(jìn)行編排,實(shí)現(xiàn)“以模型為中心+以任務(wù)為中心”,結(jié)合在了以目標(biāo)為中心中,“比如,某些Agent可能是workflow的編排,某些則是以模型為中心做的Chat。但在Agent內(nèi)部,只需要用戶輸入需求,就能自動(dòng)化的拆解任務(wù),自主調(diào)度AI工具/Agent,并且還要具備狀態(tài)感知,才能調(diào)動(dòng)起整體Agent的協(xié)同狀態(tài),還需要保持長(zhǎng)的上下文記憶能力,”張奧迪進(jìn)一步指出,“這時(shí)候,模型才能做到專業(yè)的Agent的,以目標(biāo)為中心的結(jié)果導(dǎo)向?!?/p>
在對(duì)話中,張奧迪還分享了企業(yè)在建設(shè)Agent過程中需要注意的細(xì)節(jié),在他看來,企業(yè)構(gòu)建Agent應(yīng)用需要“四步走”。
第一步,企業(yè)需要統(tǒng)一思想?!巴ㄟ^培訓(xùn)等方式,將企業(yè)內(nèi)部人員對(duì)AI的認(rèn)知拉齊?!睆垔W迪指出。
第二步,不要吝嗇投資。在用AI的時(shí)候,省錢不應(yīng)該是企業(yè)優(yōu)先考慮的問題,“企業(yè)不必刻意省錢。AI工具要多用,消耗的Token越多越好,這樣企業(yè)才能積累經(jīng)驗(yàn)?!睆垔W迪給出了這樣的建議。
第三步,梳理業(yè)務(wù)SOP。通過SOP梳理,企業(yè)才能尋找到真正適合AI應(yīng)用,真正有AI需求的場(chǎng)景,并進(jìn)一步深挖。
第四步,成立專職Agent研發(fā)團(tuán)隊(duì)。業(yè)務(wù)部門疲于KPI考核,不愿投入流程拆解,需成立專職Agent小組推動(dòng)?!盁o論是內(nèi)部抽調(diào)人員研發(fā)Agent,還是成立單獨(dú)的部門做?!睆垔W迪表示。
“同時(shí),企業(yè)還需要有擁抱變化的心態(tài),即便踩到坑了,只要能快速的迭代,不管是認(rèn)知上的迭代、組織思想上的迭代,還是工程建設(shè)上的迭代,最終才能做好?!薄睆垔W迪強(qiáng)調(diào)道。
附上本期直播時(shí)間軸,幫你快速跳轉(zhuǎn)感興趣的部分
00:28Agent在企業(yè)中應(yīng)用廣度與深度
14:43AIAgent從單點(diǎn)應(yīng)用向著智能協(xié)同演進(jìn)
22:50AIAgent定義,什么是真正的AIAgent
49:03Agent的大規(guī)模應(yīng)用,對(duì)于企業(yè)的管理和組織帶來的沖擊有多大?
以下為對(duì)話實(shí)錄,經(jīng)筆者整理:
劉湘明:請(qǐng)先介紹一下易點(diǎn)天下應(yīng)用Agent的情況,應(yīng)用的深度和廣度。
張奧迪:目前市場(chǎng)上現(xiàn)有的Agent/AI產(chǎn)品主要可以分為幾類。首先是編碼類的AICoding,還有就是寫分析報(bào)告類的(BI),以及AI運(yùn)營,包括建設(shè)各種Agent的平臺(tái)工具,還有就是內(nèi)部的AI信息化。
首先我們?cè)诋a(chǎn)研側(cè)應(yīng)用AI最廣泛。受到交付率以及質(zhì)量需求的影響,產(chǎn)研側(cè)是最早應(yīng)用AICoding的環(huán)節(jié);
第二個(gè)是,因?yàn)闋I銷科技公司的屬性,所以在素材創(chuàng)意方面,我們比較早的應(yīng)用了AI相關(guān)產(chǎn)品。無論是圖片類、視頻類的,還是數(shù)字人類、TT素材等設(shè)計(jì)類的工作;
第三個(gè)是,AI運(yùn)營類。通過AI工具幫助員工完成部分標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的工作。
第四個(gè)是,AI信息化,包括了出差、請(qǐng)假審批,還有企業(yè)知識(shí)信息查詢,物品領(lǐng)取、退還等等,包括我們各個(gè)部門的服務(wù)臺(tái)。通過信息化的AI轉(zhuǎn)型,我們提高了工作效率。
廣度方面,AI幾乎覆蓋了所有的崗位,日常的關(guān)鍵場(chǎng)景。
深度方面,AIAgent已經(jīng)能夠處理近乎80%的工作場(chǎng)景。
劉湘明:是否有統(tǒng)計(jì)過易點(diǎn)在使用多少個(gè)Agent?
張奧迪:主要可以從兩個(gè)層面來看,一個(gè)是泛Agent;另一個(gè)是垂直的、專業(yè)的Agent。
泛Agent化更像是AI+RPA,其實(shí)就是一個(gè)自動(dòng)化的工具,能夠幫助員工完成一個(gè)垂直場(chǎng)景的工作。那這里面我們交付很多。泛Agent化方面,我們交付了20多個(gè)產(chǎn)品,比如,產(chǎn)研協(xié)同流程里面有個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng),所有項(xiàng)目立項(xiàng)的自動(dòng)化是由Agent完成的。完成立項(xiàng)后,立項(xiàng)的整個(gè)流程和細(xì)節(jié),現(xiàn)在只需要把立項(xiàng)報(bào)告放到系統(tǒng)中,通過自動(dòng)化的方式取代人工填寫。此外,在AI信息化方面,通過協(xié)同多個(gè)Agent,完成日常辦公的信息調(diào)度工作。
在垂直、專業(yè)Agent方面,協(xié)同辦公的Agent完成之后,進(jìn)而推進(jìn)復(fù)雜的多個(gè)Agent(數(shù)字員工)之間交互。這個(gè)過程中,在多個(gè)Agent協(xié)同工作的過程中,保持目標(biāo)的一致性是最難實(shí)現(xiàn)的。
劉湘明:AIAgent從單點(diǎn)應(yīng)用向著智能協(xié)同演進(jìn),從模型為中心向著以目標(biāo)為中心,在這個(gè)過程中,共分為幾個(gè)階段?每個(gè)階段的具體能力有哪些?
張奧迪:首先,以模型為中心,就是單點(diǎn)能力。最早在大語言模型問世之后,推出了很多編排流的工具,我認(rèn)為它更像是一個(gè)輕代碼平臺(tái)。平臺(tái)中融入了很多AI節(jié)點(diǎn)和AI插件,這個(gè)過程中,我們可以通過簡(jiǎn)單的提示詞,就做出一個(gè)AIchatbot。
當(dāng)時(shí),行業(yè)內(nèi)很多認(rèn)為這就是Agent平臺(tái),但你回發(fā)現(xiàn),這個(gè)平臺(tái)中,能力是碎片化的,且還是確實(shí)目標(biāo)感的,這時(shí)候我們依賴的僅僅是模型本身的能力提升。
當(dāng)來到以任務(wù)為中心的時(shí)候,就出現(xiàn)了一些更復(fù)雜的工具,以及一些工程化的提示詞,以及手工編排。結(jié)合在一起就變成:我會(huì)用很復(fù)雜的工作流的編排去收斂它的穩(wěn)定態(tài)。其實(shí)我們做模型應(yīng)用,我現(xiàn)在理解就是我們?cè)凇安淮_定中尋找確定性”。
因?yàn)榇竽P捅緛硎巧墒降?,肯定?huì)有一些幻覺,還有一些記憶的問題。如何解決?我們用我們歷史的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),變成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的workflow,然后再加上本身大模型的意圖理解的一能力,構(gòu)建起以一個(gè)任務(wù)為中心的點(diǎn),這個(gè)更像是AI+RPA的方式做自動(dòng)化。這種類型的應(yīng)用包括了合同識(shí)別、自動(dòng)流轉(zhuǎn)、智能客服等。
最后,我們就到了以目標(biāo)為中心。這個(gè)過程更為復(fù)雜,企業(yè)不需要更多的進(jìn)行編排,可能是以模型為中心,加上以任務(wù)為中心,結(jié)合在了以目標(biāo)為中心里。比如,一些Agent可能是workflow的編排,一些是以模型為中心做的Chat,但在Agent內(nèi)部,只需要我們輸入需求,就能自動(dòng)化的拆解,自主調(diào)度各類AI工具,或者Agent,并且還要具備狀態(tài)感知,才能調(diào)動(dòng)起整體Agent的協(xié)同狀態(tài),還需要保持長(zhǎng)的上下文記憶能力。這時(shí)候,模型才能做到專業(yè)的Agent的,以目標(biāo)位中心的結(jié)果導(dǎo)向。
劉湘明:能否舉個(gè)具體的例子?
張奧迪:以我們公司內(nèi)部建設(shè)為例。最初我們處于以任務(wù)為中心的階段,我們可以編排很多工具,比如在電商場(chǎng)景中的,換假發(fā)、摳背景圖等,這就需要用到很多編排,可能是通過模型微調(diào)進(jìn)行收斂,也可能是用CodeUI的方式,調(diào)參數(shù)進(jìn)而收斂模型穩(wěn)定性的狀態(tài),這也算是workflow的編排。在整個(gè)過程中,我們發(fā)現(xiàn)素材類的生產(chǎn),可以把很多垂直類的效果場(chǎng)景單獨(dú)拿出來,編排成一個(gè)穩(wěn)定的workflow。
以目前通用Agent生產(chǎn)的素材,主要分為兩步,第一步是生產(chǎn)出來,第二步還需要對(duì)素材進(jìn)行編輯或剪輯。但當(dāng)兩步融為一體之后,就需要非常的垂直化。比如有很多的視頻素材,需要做一個(gè)類似于故事繪本,首先需要將單點(diǎn)畫面做出來,然后通過文生視頻再進(jìn)行拼接。這其實(shí)就是編排的以任務(wù)為中心的一個(gè)案例。
此外,我們?cè)跔I銷領(lǐng)域,以電商營銷為例,現(xiàn)在的一些AI工具、電商站,其核心是通過買量投放,進(jìn)行獲客;要么是通過SEO。SEO里面有很多步驟,比如首先需要尋找關(guān)鍵詞,通過一些工具尋找長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞,進(jìn)而建設(shè)落地頁——如何將關(guān)鍵詞“埋”到營銷的內(nèi)容頁中,并將整個(gè)網(wǎng)站的布局做出來,讓它更適合SEO。第三個(gè)是外鏈購買,第四個(gè)是數(shù)據(jù)反饋。
我們有一個(gè)剛對(duì)外發(fā)布的SEO的產(chǎn)品,剛發(fā)布就有大幾百個(gè)網(wǎng)站開始使用了這個(gè)產(chǎn)品。這個(gè)產(chǎn)品其實(shí)就是通過workflow,加上自主調(diào)度的能力,將前面提到的環(huán)節(jié)全部變成自動(dòng)化的執(zhí)行路徑。最終實(shí)現(xiàn):用戶只需要將他的網(wǎng)站鏈接扔進(jìn)來,剩下的就是各種調(diào)用工具選擇競(jìng)爭(zhēng)度不較好的關(guān)鍵詞。此外,在網(wǎng)站建設(shè)方面,我們可以調(diào)用一些編排能力強(qiáng)的AI工具,更好地建設(shè)網(wǎng)站布局。再加上易點(diǎn)員工幫助運(yùn)營操盤,實(shí)現(xiàn)整個(gè)SEO路徑的全部自動(dòng)化和Agent化。
劉湘明:相當(dāng)于在Agent大規(guī)模應(yīng)用過程中,最核心、最有難度的一點(diǎn)是智能任務(wù)編排的系統(tǒng)建設(shè),是這樣么?
張奧迪:我認(rèn)為它不是最難的,最難的是一開始人的思想理解。分為兩點(diǎn),第一點(diǎn),企業(yè)會(huì)認(rèn)為,Agent跟ChatGPT、DeepSeek等的區(qū)別是什么?企業(yè)會(huì)提出:我天天在用(ChatGPT等模型)然后你又讓我建設(shè)Agent,為什么?
第二點(diǎn),業(yè)務(wù)人員本身的精力都在完成KPI考核方面,如何有精力建設(shè)Agent?對(duì)于企業(yè)而言,Agent建設(shè)的過程是成本,當(dāng)效果沒有達(dá)到穩(wěn)定預(yù)期的時(shí)候,是否還會(huì)繼續(xù)投入,是個(gè)未知數(shù)。
第三點(diǎn),推廣Agent的過程中,我會(huì)要求大家梳理SOP,SOP如何梳理,為什么要梳理SOP,是一開始遇見的最大問題。
這三個(gè)問題都需要通過組織的力量解決。比如需要貫徹思想,培訓(xùn),讓員工理解,拉齊大家的認(rèn)知。這個(gè)過程中會(huì)發(fā)現(xiàn),剛開始培訓(xùn)或拉齊認(rèn)知的過程中,員工的認(rèn)知參差不齊,有的人每天都在用很多AI工具;而有的員工遇見問題了并沒有選擇用AI工具,而是求助于其他同事,但就像前面說的,我們要在不確定中尋找確定性。AI有可能會(huì)給出錯(cuò)誤答案,但我們需要通過一些技巧將錯(cuò)誤率降低。我們通過這種方式,讓大家切實(shí)感受到AIChatbot于AIAgent是不一樣的。
此外,我們會(huì)在一開始收集大量的零碎的需求。比如一些短劇團(tuán)隊(duì),我們收集需求之后,會(huì)幫助他們建設(shè)一些Agent短劇,一開始會(huì)有選短劇,選品。另外,運(yùn)營人員每天也會(huì)看大量短劇,總結(jié)數(shù)據(jù),這件事完全可以使用大模型進(jìn)行。員工輸入短劇視頻或者文本,總結(jié)出一個(gè)包括人物角色關(guān)系在內(nèi)的,結(jié)構(gòu)化的腦圖和概要,讓員工掃一眼就知道短劇的內(nèi)容,就能增加運(yùn)營人員的效率。此外,在短劇內(nèi)部設(shè)置付費(fèi)的關(guān)鍵點(diǎn),AI可以剖析劇情的矛盾點(diǎn)和聚焦點(diǎn),從而推薦出付費(fèi)的關(guān)鍵點(diǎn)。
通過這些案例,用戶就會(huì)發(fā)現(xiàn)Agent與一般Chat之間的差別。Agent能夠串聯(lián)起整個(gè)場(chǎng)景,人只作為一個(gè)像L2樣那個(gè)輔助駕駛一樣關(guān)鍵。這時(shí)候,員工就會(huì)產(chǎn)生觀念上的改變,就會(huì)有一些主動(dòng)照過來尋求開發(fā)Agent的需求,
第三個(gè)階段,當(dāng)正向反饋逐漸出現(xiàn),就會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)踩了很多坑。第一個(gè)就是,很多需求并不是AI能夠完成的。從一開始的不信任,到后來的神化AI。這就需要對(duì)AI能力有甄別的能力。哪些AI能做,哪些做不了,此外,企業(yè)還需要專業(yè)的Agent建設(shè)的團(tuán)隊(duì)。易點(diǎn)從工程、算法、數(shù)據(jù)分析等部門抽調(diào)了一些同事,組成了Agent建設(shè)小組,專注于Agent建設(shè)。進(jìn)而甄別業(yè)務(wù)部門提出的AI需求是否可行,這個(gè)過程需要業(yè)務(wù)部門提供詳細(xì)的SOP的梳理,才能知道如何編排任務(wù)流,用哪些工具,才能達(dá)到最好的效果。
當(dāng)宏觀的收集到了所有的SOP,就能知道組織AI化的天花板在哪里,并且隨著經(jīng)驗(yàn)積累和大模型能力的提升,就能知道組織AI化的進(jìn)程達(dá)到了百分之多少,我覺得這是很有意義的一件事。
劉湘明:一個(gè)合格的、真正的Agent到底是什么?
張奧迪:真正的Agent需要具備這幾點(diǎn)能力。第一個(gè)是意圖理解,需要理解用戶的目標(biāo)是什么。第二個(gè)是任務(wù)拆解,需要具備自主拆解任務(wù)的能力。第三個(gè)是自主調(diào)動(dòng),Agent需要知道每一步做什么,并調(diào)用相應(yīng)的工具。第四個(gè)是長(zhǎng)上下文記憶能力、理解能力,以及多Agent狀態(tài)感知的能力。
所以,非常專業(yè)的Agent的建設(shè)是十分復(fù)雜的,并不是編排一個(gè)流就結(jié)束了。而是又回歸到大型的工程建設(shè),我覺得Agent的建設(shè)更像是集團(tuán)化數(shù)據(jù)中心建設(shè),是一個(gè)龐大的工程系統(tǒng)。
舉個(gè)例子,我們?cè)贏I信息化的過程中,做了一個(gè)ALLINONE的AI——易精靈。當(dāng)我開車時(shí),我可以跟它說“幫我訂個(gè)幾點(diǎn)的會(huì)議室”,雖然它的架構(gòu)不是最先進(jìn)的,但它能滿足我的需求。這個(gè)過程中,第一個(gè)Agent是意圖理解,我們通過復(fù)雜的提示詞(接近1000行)進(jìn)行調(diào)度。設(shè)置提示詞也需要技巧,因?yàn)楫?dāng)你獲得一個(gè)穩(wěn)定的提示詞模板,再加上長(zhǎng)上下文之后,這個(gè)模板又會(huì)變得不穩(wěn)定,為什么會(huì)發(fā)生這樣的情況呢?因?yàn)榇竽P蜁?huì)理解“我必須按照這種模板來做”,稍微換一下說話方式,大模型的理解力就會(huì)下降。
所以,在長(zhǎng)上下文提示詞構(gòu)造里,需要構(gòu)造多種口吻,比如反問、正向問、疑惑問等多個(gè)模板,讓它能夠理解這些問題模式,長(zhǎng)期來看,對(duì)大模型的理解能力的增長(zhǎng)有很大幫助。
回到剛剛提到的調(diào)度,拋出問題后,Agent會(huì)調(diào)度到下面十余個(gè)不用的Agent,比如會(huì)議場(chǎng)景,它就會(huì)調(diào)度到行政,會(huì)議預(yù)定等相應(yīng)工具,調(diào)度飛書里面預(yù)定會(huì)議的接口。
除此之外,還需要判斷很多因素,首先是,我需要跟誰組建會(huì)議,那個(gè)人行程跟我目前會(huì)議行程沖突碼?進(jìn)行信息檢索;第二個(gè),Agent會(huì)將會(huì)議間隙拿出來,組建會(huì)議,然后尋找哪些會(huì)議室是空閑的,另外還會(huì)詢問用戶參會(huì)人員規(guī)模,并匹配相應(yīng)的會(huì)議室,最終選擇出一個(gè)最佳的會(huì)議室,并預(yù)定這個(gè)會(huì)議室。在此過程中,需要我們收斂AI,制作工具,將穩(wěn)定性做好。
再復(fù)雜的情況就是,需要多個(gè)Agent之間協(xié)同做一件事。定會(huì)議室場(chǎng)景中,因?yàn)檎w鏈路短,所以Agent需要保持的記憶也短。但當(dāng)我需要長(zhǎng)上下文交互的餓時(shí)候,就會(huì)發(fā)現(xiàn),原先使用的先問一個(gè)提示詞,然后再自己結(jié)合上下文,混合成一個(gè)新的提示詞的方式,已經(jīng)超過了大模型本身的輸入限制,會(huì)被截?cái)?。截?cái)嘀螅蜁?huì)發(fā)現(xiàn)模型回答的問題很蠢,這時(shí)候又要在大模型之外,連接緩存機(jī)制(每一個(gè)對(duì)話都有它自己的一套外部的一個(gè)系統(tǒng)緩存,)這又到達(dá)另外一個(gè)復(fù)雜程度了。會(huì)發(fā)現(xiàn)要構(gòu)造一個(gè)非常垂直或者專業(yè)化的一個(gè)Agent解決復(fù)雜的長(zhǎng)鏈路的場(chǎng)景,一定要把大模型當(dāng)作操作系統(tǒng)來看,圍繞它構(gòu)造一個(gè)native的AI應(yīng)用。
我覺得我們正在往一個(gè)非常復(fù)雜的Agent構(gòu)建路程中前進(jìn),未來還會(huì)有更多的坑出現(xiàn)。包括大量Agent出現(xiàn)之后,還需要維護(hù)它,不斷得帶。
Agent的管理也是一個(gè)問題。企業(yè)需要結(jié)合場(chǎng)景的難易程度,尋找適合的Agent建設(shè)工具,現(xiàn)在有大量的工具,目前仍處于“淘汰賽”階段,明年可能還會(huì)出現(xiàn)新的工具。所以企業(yè)需要保持一個(gè)變化的心態(tài)建設(shè)Agent,但在組織內(nèi)部,又需要有一個(gè)聚合,聚合到自己的平臺(tái)。將零散的一些場(chǎng)景集合到自身平臺(tái)上使用,當(dāng)業(yè)務(wù)需要這些能力的時(shí)候,企業(yè)可以在Agent平臺(tái)上統(tǒng)一構(gòu)建一個(gè)開放接口給他使用。
在這個(gè)過程中也會(huì)遇見很多問題,比如算力成本問題。有些部門可能只需要用大語言模型,有些部門會(huì)用到多模態(tài)模型,企業(yè)需要構(gòu)建分賬體系,更像是商業(yè)化平臺(tái)落地,最后你會(huì)發(fā)現(xiàn),你構(gòu)建的其實(shí)是一個(gè)AI中臺(tái)。
AI中臺(tái)底層能力是,接入大量服務(wù)商AI模型,再上一層,需要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建一些小的微調(diào)(模型),一些垂直領(lǐng)域場(chǎng)景,并沒有能達(dá)到最好效果的通用化模型。再往上就是Agent建設(shè),這一層會(huì)調(diào)用大量AI工具,尋找一些確定性的方式,再往上就是面向業(yè)務(wù)人員,通過接口調(diào)用Agent,完成工作。
劉湘明:有一個(gè)細(xì)節(jié),上下文在某種意義上也需要進(jìn)行分級(jí)和定義,這方面,易點(diǎn)天下如何處理的?
張奧迪:剛才我們聊到的所有方式,都是為了降低幻覺。以單點(diǎn)Agent為例,首先,每個(gè)Agent都會(huì)用到RAG,向量化檢索知識(shí)庫內(nèi)容。我們?cè)谧鲆拙`的時(shí)候,會(huì)把每個(gè)業(yè)務(wù)日常的FAQ,以及經(jīng)驗(yàn)等數(shù)據(jù),維護(hù)在統(tǒng)一的文檔池中,這就形成了企業(yè)級(jí)的知識(shí)庫。將經(jīng)驗(yàn)變成了可操作的穩(wěn)定流,就讓每個(gè)Agent都有了RAG的能力。
第二個(gè),在長(zhǎng)上下文應(yīng)用中,在單點(diǎn)Agent中,外部存儲(chǔ)的臨時(shí)文件會(huì)結(jié)合RAG。但當(dāng)多個(gè)Agent需要協(xié)同時(shí),就需要把每個(gè)Agent里面外掛的知識(shí)庫,以及上下文管理,提取出來,進(jìn)行統(tǒng)一管理,進(jìn)而在進(jìn)行任務(wù)分配。這是當(dāng)下我們遇見的最大挑戰(zhàn)。
前不久,manus發(fā)布了技術(shù)復(fù)盤,對(duì)于行業(yè)來說,是一個(gè)非常好的指引。里面暴露出了未來可能會(huì)遇見的問題。
我認(rèn)為企業(yè)未來的壁壘是:企業(yè)內(nèi)部可被AI模型利用的,私有的數(shù)據(jù)庫。微調(diào)可能會(huì)是一個(gè)好的方向,但是在我看來,與微調(diào)相比,企業(yè)還不如把上下文和知識(shí)庫RAG做好,會(huì)推進(jìn)的快一些。
劉湘明:目前,一個(gè)Agent開發(fā)的流程和周期大概是什么樣的?
張奧迪:流程方面,主要有兩種。第一種是需要梳理企業(yè)內(nèi)部所有的SOP;第二種是零散的收集需求,尋找真的AI需求,并將AI需求放在SOP中,觀察進(jìn)行到哪一步了。
第二步,對(duì)流程進(jìn)行編排或者自主調(diào)度,進(jìn)行規(guī)劃,產(chǎn)出一個(gè)解決方案(可能是框架圖,也可能是技術(shù)手段),并進(jìn)行技術(shù)選型、工具選擇,進(jìn)而將這些工具接入到企業(yè)AI中臺(tái)。
第三步,開發(fā)。在整體調(diào)度方面,我們有十余個(gè)員工,但具體制作Agent方面,1~2個(gè)員工就能制作一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的Agent,即便是復(fù)雜的工程化的Agent,十余個(gè)員工也足夠。
Agent的建設(shè)與數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)類似。當(dāng)Agent變多時(shí),需要知道每個(gè)Agent的流向,以及相互的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這特別像數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)過程中的數(shù)據(jù)血緣。此外,Agent也需要類似數(shù)據(jù)中臺(tái)的質(zhì)量監(jiān)控。
當(dāng)企業(yè)內(nèi)部全部Agent化之后,就會(huì)存在特別多的Agent,這時(shí)候就需要類似數(shù)據(jù)中臺(tái)的數(shù)據(jù)治理,定期對(duì)Agent清理一遍,將低熱度(低使用頻率)的Agent清理掉。并且,當(dāng)AI能力不斷提升之后,企業(yè)還需要將不同的、垂直的Agent合并成一個(gè)。整個(gè)過程就是傳統(tǒng)的復(fù)雜工程的建設(shè)過程。
框架只是給了企業(yè)快速入場(chǎng)的平臺(tái),最終企業(yè)還需要脫離框架。因?yàn)楝F(xiàn)在Agent的框架還沒有達(dá)到成熟態(tài)。AI應(yīng)用還沒有想數(shù)據(jù)中臺(tái)似的,達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)階段。還會(huì)有一些新的開源框架,以及規(guī)范出現(xiàn),才能逐漸到達(dá)像數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)那樣的標(biāo)準(zhǔn)化。
劉湘明:Agent與傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)的關(guān)系,以及Agent團(tuán)隊(duì)與IT團(tuán)隊(duì)的關(guān)系是什么樣的?
張奧迪:團(tuán)隊(duì)方面,因?yàn)榇蠹叶祭斫饬艘欢ㄒ獡肀I,所以大家都在想方設(shè)法的利用AI升級(jí)原有系統(tǒng),這又回到了+AI和AI+的討論中。
AI+是以AI為主導(dǎo),這時(shí)候就需要統(tǒng)一的入口,統(tǒng)一的交互??赡軙?huì)出現(xiàn)一個(gè)ALLINONE的調(diào)度中心(新入口)。
+AI是將傳統(tǒng)的系統(tǒng),例如BI、OA等,結(jié)合上AI需求或SOP,更像是助手的形式。比如在OA提交了立項(xiàng)申請(qǐng),就可以通過AI助手自動(dòng)填寫。
所以,傳統(tǒng)的交互跟AI的交互完全不排斥,大家不要存在為了AI和AI或者對(duì)話就是AI的錯(cuò)誤認(rèn)知。在應(yīng)用AI的過程中,用戶還是需要區(qū)別場(chǎng)景與用途。
這引出了另一個(gè)問題——場(chǎng)景的復(fù)雜度有多深?為什么行業(yè)內(nèi)會(huì)存在“AI會(huì)首先顛覆SaaS”的觀點(diǎn)?因?yàn)镾aaS本身是要用通用解決定制化需求,為了盡可能的避免定制,所以SaaS軟件會(huì)在通用上下很大功夫,會(huì)做的越來越復(fù)雜,最后還衍生出了軟件培訓(xùn)師,需要對(duì)使用者進(jìn)行培訓(xùn)才能使用。
而這件事恰恰是AI擅長(zhǎng)的。比如,ChatGPT能將一段毫無邏輯、雜亂無章的話,結(jié)構(gòu)化,并篩出邏輯,在軟件學(xué)習(xí)領(lǐng)域,AI可以幫助企業(yè)降低SaaS軟件的學(xué)習(xí)成本、使用成本。
劉湘明:Agent的大規(guī)模應(yīng)用,對(duì)于企業(yè)的管理和組織帶來的沖擊有多大?
張奧迪:我認(rèn)為會(huì)變成人機(jī)協(xié)同的范式。以產(chǎn)品經(jīng)理為例,使用AI可以幫助其總結(jié)文檔,并且協(xié)助其與開發(fā)人員交互。比如,現(xiàn)在產(chǎn)品經(jīng)理可以利用Agent直接生成網(wǎng)頁,從眾多生成的網(wǎng)頁中選擇一個(gè)符合預(yù)期的,同步給前端工作人員。
整個(gè)過程,在弱化設(shè)計(jì)師參與的同時(shí),也將產(chǎn)品語言與研發(fā)語言同步(原先需要產(chǎn)品人員與研發(fā)溝通需求,不斷修改,現(xiàn)在只需要產(chǎn)品經(jīng)理將生成的網(wǎng)頁代碼發(fā)給研發(fā)就能解決)。通過人機(jī)協(xié)同的方式,改變了原有的員工之間的配合模式。
不過使用AI也存在一些問題,比如AI會(huì)“獻(xiàn)媚”。以產(chǎn)品策略撰寫為例,我提供了方案,AI結(jié)合長(zhǎng)上下文記憶理解等能力,會(huì)先贊賞你的方案,AI會(huì)用各種解釋,闡釋你的方案很不錯(cuò)。我現(xiàn)在在使用的過程中,就會(huì)明確跟AI說“不要獻(xiàn)媚,請(qǐng)客觀評(píng)價(jià)”。這也是人機(jī)協(xié)同的一個(gè)變化。
此外,組織關(guān)系也會(huì)隨著AI應(yīng)用變得更扁平。通過Agent助理,企業(yè)管理層可以篩選、評(píng)估、總結(jié)基層員工的匯報(bào)內(nèi)容,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判,讓管理者能優(yōu)先處理更為重要、緊急的事。
劉湘明:企業(yè)如何構(gòu)建Agent才能更好的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)?
張奧迪:第一步需要統(tǒng)一思想,需要通過培訓(xùn)等方式,將企業(yè)內(nèi)部人員對(duì)AI的認(rèn)知拉齊。
第二步,企業(yè)在用AI的時(shí)候,省錢不應(yīng)該是優(yōu)先考慮的問題,企業(yè)不必刻意省錢。AI工具要多用,消耗的Token越多越好,這樣企業(yè)才能積累經(jīng)驗(yàn)。
第三步,梳理業(yè)務(wù)SOP。
第四步,需要組織引領(lǐng)、推動(dòng)Agent落地。無論是內(nèi)部抽調(diào)人員研發(fā)Agent,還是成立單獨(dú)的部門做。
按照這四步走,會(huì)有比較好的效果。同時(shí),企業(yè)還需要有擁抱變化的心態(tài),即便踩到坑了,只要能快速的迭代,不管是認(rèn)知上的迭代、組織思想上的迭代,還是工程建設(shè)上的迭代,最終才能做好。
劉湘明:知識(shí)庫的建設(shè)在那個(gè)階段開始比較好?
張奧迪:知識(shí)庫已經(jīng)足夠了。只要企業(yè)能夠?qū)⑽臋n詳細(xì)歸類,并將日常FAQ和經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)化的積累下來,就是一個(gè)好的企業(yè)知識(shí)庫積累機(jī)制和狀態(tài)。
另一方面,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)未來會(huì)越來越重要。沒有雖然現(xiàn)在一個(gè)完整的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)標(biāo)明:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)會(huì)應(yīng)用到數(shù)據(jù)中臺(tái),或者會(huì)給未來的營銷效果提升非常多,但這是個(gè)趨勢(shì)。
劉湘明:謝謝張總的分享。
張奧迪:謝謝。
0-3歲是寶寶大腦發(fā)育黃金期,學(xué)會(huì)7個(gè)早教方法,有效開發(fā)智力
積木是最為常見的開放腦力的工具了,和寶寶玩積木游戲是開發(fā)智力的早教方法之一--。寶寶天生喜歡玩游戲,積木由大小不一的的小零件組成,可以變換多種形狀,且也有著各種各樣的顏色,對(duì)于寶寶充滿好奇和吸引力。寶寶的模仿能力和學(xué)習(xí)能力很強(qiáng),我們經(jīng)常陪寶寶玩堆積木游戲,他們會(huì)通過模仿學(xué)習(xí),一步步掌握堆積木的 三翻六坐七滾八爬周會(huì)走,這是一歲內(nèi)寶寶大運(yùn)動(dòng)發(fā)育的口訣。到了這個(gè)月齡段,寶寶要重點(diǎn)解鎖爬行和站立走路。爬行練習(xí):用玩具引導(dǎo)寶寶匍匐前進(jìn),可以用毛巾托腹輔助,每天15-20分鐘——|。站立走路:不必著急讓寶寶學(xué)站學(xué)走,多爬爬反而好處更多,一般11個(gè)月左右寶寶自己會(huì)有自主的站立想走路的意識(shí),家長(zhǎng)可以輔助寶寶扶說完了-。嬰兒早教怎么做?0-3歲各月齡發(fā)展重點(diǎn)全在這里