商業(yè)
距離神作只差營(yíng)銷(xiāo)？羅小黑到底好在哪？丨《羅小黑》美學(xué)解析
構(gòu)建起以一個(gè)任務(wù)為中心的點(diǎn)，
楊亮
4小時(shí)前
遠(yuǎn)火被炸{柬埔寨麻}：煩大了俄軍血的、教訓(xùn)還不夠
2025-08-04 04:56:53
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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(jiàn)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(kāi)始通過(guò)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(guó)際化智能營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)商，憑借多年來(lái)在營(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)解決方案及首個(gè)全球多渠道全托管AI營(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)工作流通過(guò)Multi-Agent和AIWorkflow來(lái)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(guò)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(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)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?gòu)垔W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(kāi)了討論。
在張奧迪看來(lái)，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(lái)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(yíng)（標(biāo)準(zhǔn)化流程自動(dòng)化）、信息化（審批/知識(shí)庫(kù)）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(yè)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?！澳壳耙c(diǎn)天下已經(jīng)交付了超過(guò)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(guò)自動(dòng)化的方式取代人工填寫(xiě)?！睆垔W迪進(jìn)一步指出，“此外，在AI信息化方面，通過(guò)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(wèn)答或創(chuàng)意生成等淺層能力；而專業(yè)Agent則可通過(guò)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(yíng)銷(xiāo)全鏈路，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)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(guò)程中需要注意的細(xì)節(jié)，在他看來(lái)，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^(guò)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(qián)不應(yīng)該是企業(yè)優(yōu)先考慮的問(wèn)題，“企業(yè)不必刻意省錢(qián)。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(guò)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(mén)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(wú)論是內(nèi)部抽調(diào)人員研發(fā)Agent，還是成立單獨(dú)的部門(mén)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(lái)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(xiě)分析報(bào)告類的（BI），以及AI運(yùn)營(yíng)，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(yíng)銷(xiāo)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(wú)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(yíng)類。通過(guò)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(mén)的服務(wù)臺(tái)。通過(guò)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(guò)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(lái)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(guò)自動(dòng)化的方式取代人工填寫(xiě)。此外，在AI信息化方面，通過(guò)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(guò)程中，在多個(gè)Agent協(xié)同工作的過(guò)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(guò)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(yǔ)言模型問(wèn)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(guò)程中，我們可以通過(guò)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(lái)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?lái)是生成式的，肯定會(huì)有一些幻覺(jué)，還有一些記憶的問(wèn)題。如何解決？我們用我們歷史的運(yùn)營(yíng)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)，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(lái)，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(huà)面做出來(lái)，然后通過(guò)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(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，以電商營(yíng)銷(xiāo)為例，現(xiàn)在的一些AI工具、電商站，其核心是通過(guò)買(mǎi)量投放，進(jìn)行獲客；要么是通過(guò)SEO。SEO里面有很多步驟，比如首先需要尋找關(guān)鍵詞，通過(guò)一些工具尋找長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞，進(jìn)而建設(shè)落地頁(yè)——如何將關(guān)鍵詞“埋”到營(yíng)銷(xiāo)的內(nèi)容頁(yè)中，并將整個(gè)網(wǎng)站的布局做出來(lái)，讓它更適合SEO。第三個(gè)是外鏈購(gòu)買(mǎi)，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(kāi)始使用了這個(gè)產(chǎn)品。這個(gè)產(chǎn)品其實(shí)就是通過(guò)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(lái)，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(yíng)操盤(pán)，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(guò)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(kāi)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(guò)程是成本，當(dāng)效果沒(méi)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(guò)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(kāi)始遇見(jiàn)的最大問(wèn)題。
這三個(gè)問(wèn)題都需要通過(guò)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(guò)程中會(huì)發(fā)現(xiàn)，剛開(kāi)始培訓(xùn)或拉齊認(rèn)知的過(guò)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(jiàn)問(wèn)題了并沒(méi)有選擇用AI工具，而是求助于其他同事，但就像前面說(shuō)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(guò)一些技巧將錯(cuò)誤率降低。我們通過(guò)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(kāi)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(kāi)始會(huì)有選短劇，選品。另外，運(yùn)營(yíng)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(yíng)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(guò)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(guò)來(lái)尋求開(kāi)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(kāi)始的不信任，到后來(lái)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(mén)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(mén)提出的AI需求是否可行，這個(gè)過(guò)程需要業(yè)務(wù)部門(mén)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(jué)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(jué)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(guò)程中，做了一個(gè)ALLINONE的AI——易精靈。當(dāng)我開(kāi)車(chē)時(shí)，我可以跟它說(shuō)“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(guò)程中，第一個(gè)Agent是意圖理解，我們通過(guò)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(lái)做”，稍微換一下說(shuō)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(wèn)、正向問(wèn)、疑惑問(wèn)等多個(gè)模板，讓它能夠理解這些問(wèn)題模式，長(zhǎng)期來(lái)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(wèn)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(shū)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(shuí)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(lái)，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(wèn)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(guò)程中，需要我們收斂AI，制作工具，將穩(wěn)定性做好。
再?gòu)?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(wèn)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(guò)了大模型本身的輸入限制，會(huì)被截?cái)?。截?cái)嘀?，就?huì)發(fā)現(xiàn)模型回答的問(wèn)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(lái)看，圍繞它構(gòu)造一個(gè)native的AI應(yīng)用。
我覺(jué)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(lái)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(wèn)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(kāi)放接口給他使用。
在這個(gè)過(guò)程中也會(huì)遇見(jiàn)很多問(wèn)題，比如算力成本問(wèn)題。有些部門(mén)可能只需要用大語(yǔ)言模型，有些部門(mén)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(méi)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(guò)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(jué)。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(kù)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(kù)。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(kù)，以及上下文管理，提取出來(lái)，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(jiàn)的最大挑戰(zhàn)。
前不久，manus發(fā)布了技術(shù)復(fù)盤(pán)，對(duì)于行業(yè)來(lái)說(shuō)，是一個(gè)非常好的指引。里面暴露出了未來(lái)可能會(huì)遇見(jiàn)的問(wèn)題。
我認(rèn)為企業(yè)未來(lái)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(kù)。微調(diào)可能會(huì)是一個(gè)好的方向，但是在我看來(lái)，與微調(diào)相比，企業(yè)還不如把上下文和知識(shí)庫(kù)RAG做好，會(huì)推進(jìn)的快一些。
劉湘明：目前，一個(gè)Agent開(kāi)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(kāi)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(guò)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(guò)程就是傳統(tǒng)的復(fù)雜工程的建設(shè)過(guò)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(méi)有達(dá)到成熟態(tài)。AI應(yīng)用還沒(méi)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(kāi)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。可能會(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(guò)AI助手自動(dòng)填寫(xiě)。
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(guò)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(wèn)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(lái)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(wú)邏輯、雜亂無(wú)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(lái)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(kāi)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(yè)，從眾多生成的網(wǎng)頁(yè)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(guò)程，在弱化設(shè)計(jì)師參與的同時(shí)，也將產(chǎn)品語(yǔ)言與研發(fā)語(yǔ)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(yè)代碼發(fā)給研發(fā)就能解決）。通過(guò)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(guò)使用AI也存在一些問(wèn)題，比如AI會(huì)“獻(xiàn)媚”。以產(chǎn)品策略撰寫(xiě)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(guò)程中，就會(huì)明確跟AI說(shuō)“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(guò)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(guò)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(qián)不應(yīng)該是優(yōu)先考慮的問(wèn)題，企業(yè)不必刻意省錢(qián)。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(wú)論是內(nèi)部抽調(diào)人員研發(fā)Agent，還是成立單獨(dú)的部門(mén)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(kù)的建設(shè)在那個(gè)階段開(kāi)始比較好？
張奧迪：知識(shí)庫(kù)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(lái)，就是一個(gè)好的企業(yè)知識(shí)庫(kù)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(lái)會(huì)越來(lái)越重要。沒(méi)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(lái)的營(yíng)銷(xiāo)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。
80、90后游戲情結(jié):懷舊游戲偏愛(ài),見(jiàn)證歲月沉淀下的游戲情懷
游戲里面也有一種名為SAN值（壓力臨界值）的設(shè)定，如果在黑暗的地方呆的時(shí)間太久了，SAN值超標(biāo)后會(huì)影響角色的精神狀態(tài)，這也是比較少見(jiàn)的一項(xiàng)設(shè)定-。和其它的回合制不同，《暗黑地牢》采取了2D橫版的對(duì)戰(zhàn)，四人的先后位置變得十分講究，各種技能和職業(yè)的組合，可以形成多種多樣的攻擊模組。由于迷宮的地圖是隨機(jī)的，這有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊。
從國(guó)風(fēng)武俠到國(guó)漫二次元,益玩游戲2018發(fā)行策略看點(diǎn)多多?？游戲陀螺
比如在玩?zhèn)鹘y(tǒng)的RPG游戲時(shí)，我秉持的信念就是：“絕對(duì)不能漏過(guò)一個(gè)寶箱，哪怕里面只有一棵藥草?！泵鎸?duì)每一個(gè)迷宮，我都會(huì)記住它的每一個(gè)岔口，在走到出口之前一定會(huì)確保迷宮中的每一條路自己都探索過(guò)；遇到諸如《幽城幻劍錄》中高昌古城級(jí)別的復(fù)雜迷宮，我更會(huì)掏出小本子，用手繪地圖來(lái)幫助自己記憶——。除了手繪地圖等我繼續(xù)說(shuō)——。
新游醬國(guó)產(chǎn)游戲發(fā)展史盤(pán)點(diǎn):從1986起至今,國(guó)產(chǎn)游戲出路在何方?
《幻劍靈域》恢弘氣勢(shì)，極致唯美的東方幻想世界，立體式仙法與法器戰(zhàn)斗，顛覆傳統(tǒng)游戲?qū)?zhàn)的重力束縛——-。《傳奇戰(zhàn)域》則主要為大型3D攻城玩法，并采用全新3D引擎打造，傳承經(jīng)典傳奇精髓，千人PK，萬(wàn)人國(guó)戰(zhàn)，經(jīng)典搶占沙城，成就一世霸業(yè)，讓玩家重回激情燃燒的傳奇歲月。4.深入SLG領(lǐng)域，打造“策略矩陣”《霸道總裁》正如其名到此結(jié)束了？。
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