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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


企业如何落地AI Agent?腾讯、百度等5家头部企业实践案例
发布日期:2024-07-11 07:56:23 浏览次数: 2700 来源:沙丘社区


大模型的三大涌现能力——上下文理解、指令遵循和逐步推理,推动机器对人的赋能从完成特定任务的Tool形态(例如RPA、OCR),加速向Copilot和Autopilot的形态演进。

Copilot形态具有通用任务的解决能力,人可以以自然交互的方式与之对话安排任务;而在Autopilot形态下,机器则进一步具备了自主规划并使用工具完成任务的能力,也就是AI Agent。

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AI Agent是什么?

根据沙丘智库发布的《2024中国AI Agent市场指南》,AI Agent是一种具有自主性或半自主性的智能实体,能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。

大模型的出现为AI Agent提供了“聪明的大脑”,由大模型驱动的AI Agent架构是当前比较常见的AI Agent落地架构,包含规划(Planning)、记忆(Memory)、工具(Tools)、执行(Action)四大要素。

根据用户群体的不同,AI Agent可分为面向C端消费者和B端企业这两类:

面向C端用户,AI Agent的定位是“个人助理”,提供个性化的日常任务辅助和智能交互服务。通过学习用户偏好来定制服务,如日程管理、信息搜索和娱乐互动,同时注重用户隐私保护,确保数据安全。

面向B端企业,AI Agent的定位是“数字员工”,专注于自动化工作流程、数据分析和客户服务等。通过提高效率、辅助决策、风险管理和跨部门协作来增强企业运营。AI Agent的架构可以与现有系统集成,具有高度的可扩展性和成本效益,能够持续优化以适应企业需求。

无论是作为个人助理还是数字员工,AI Agent的核心价值都在于提高效率、降低成本、提供决策支持,并在与用户的互动中创造更好的体验。随着技术的进步,AI Agent的能力将越来越强大,能够承担更多的角色和责任。

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市场上有哪些AI Agent产品?

企业需要时刻跟踪AI Agent的技术发展,了解市场上不同产品的定位。目前市场上有多种AI Agent产品,沙丘智库对典型的AI Agent产品进行了梳理,主要分为C端AI Agent平台(主要用于搭建面向C端用户的个人助理)、B端AI Agent平台/解决方案(主要用于搭建面向B端企业的数字员工)以及AI Agent开源框架。

图:典型AI Agent产品梳理

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有哪些值得参考的AI Agent落地实践?

在企业内部,AI Agent可以用于复杂的任务场景,帮助企业尽可能提高劳动生产力。沙丘社区通过研究百度、字节跳动、蚂蚁集团、腾讯、微众银行等企业在营销、智能运维、投研助手、数据智能、客服等场景的AI Agent落地实践,旨在为其他企业的智能体建设提供参考。

(1)营销智能体

针对传统营销平台表单式投放存在的痛点,百度基于LLM based Agent,给大模型增加感知、规划、记忆、执行、工具调用等模块,打造营销智能体,用户可以通过自然语言的方式向智能体表达营销诉求。

营销智能体具有如下特点:

第一,理解力(听得懂)。智能体能够听得懂客户自然语言表达的营销意图,并分发至正确的逻辑分支;

第二,表达力(说得清)。智能体的回复让客户一目了然人格化的引导客户完善营销意图,给出建议,激发业务机会;

第三,洞察力(看得见)。智能体洞察出客户投放中的问题或机会点,并给出分析过程与解决方案,帮助客户在广告投放中取得更好的效果;

第四,执行力(干得好)。客户在营销过程中表达的诉求能准确执行,让客户满意。

(2)智能运维智能体

在智能运维领域,AI Agent 可以帮助很多复杂任务类场景的落地,比较常见的故障排查/诊断、故障处置等,此外还有通过AI Agent的反思和工具调用能力增强单个大模型的场景,例如运维知识咨、信息检索等。

在故障排查/诊断场景,字节跳动通过单Agent 进行故障排查/诊断,通过表象现象进行下钻,收集更多异常信息进行综合的根因推断和总结,最终生成故障的诊断定位。

(3)投研智能体

投研支小助是蚂蚁agentUniverse框架的典型应用之一,投研支小助中间是计划、执行、表达、评价的闭环,且闭环可以嵌套,例如在计划环节引入一层PEER通过分工得到更好的拆解,或者在评价环节再引入PEER的分工来做细粒度的精细评价,让子闭环内的多个Agent决定复杂任务如何进行更合理的拆解。

(4)大数据智能体

腾讯大数据智能体建设旨在构建一个自动驾驶的大数据平台,解决稳定性保障、成本优化和查询加速等问题,同时有效降低运营运维中的人力投入。对数据应用场景,利用智能化技术降低数据分析的门槛,实现数据普惠,打造一个“人人都是数据分析师”的大数据生态。

大数据智能体更像是一个中控,负责接受用户的自然意图(文字、截图、语音等)作为输入,以大语言模型作为调度工具,整合现有大数据平台的数据知识和数据服务工具,在数据工程、数据科学、数据分析环节提供自动化的智能决策和智能分析服务。

(5)客服智能体

在客服场景,微众银行AI Agent实践包括智能语音机器人Agent、相似问题生成Agent、摘要和小结生成Agent,服务于终端用户和内部客服,大幅提高服务效率和效果。

以摘要和小结生成Agent为例:

在客服场景中,坐席完成一通对话之后需要编写服务摘要和服务小结,需要占用一分钟左右时间。通过使用Agent自动生成摘要,客服人员只需简单修改即可上交,摘要生成合格率达到90%、小结生成准确率达到98%,可节省100人天,大幅提高坐席作业效率。





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