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AI Agent智能体潮起,企业如何制定落地策略?联想、华为等5家企业实践案例

发布日期:2024-08-05 07:45:51 浏览次数: 3194
作者:沙丘社区

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大模型缺少在最少的人类监督下自主行动的能力,以及在复杂环境中适应和执行目标的能力,而AI Agent不仅能自动执行任务,还具有一定程度的代理能力。AI Agent被认为是走向通用人工智能(AGI)的关键路径之一。

根据用户群体的不同,AI Agent可分为面向C端用户和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。

当前,AI Agent的落地应用仍处于初期阶段,企业在实践过程中会遇到专业性、协作性、可靠性、安全性等来自多方面的挑战。

沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展,旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。通过对多家企业AI Agent落地实践的调研与分析,沙丘智库认为长期随着技术的进步,AI Agent的能力将越来越强大,能够承担更多的角色和责任,但当前企业在落地AI Agent时,应采取如下策略:

第一,将AI Agent作为辅助,增强现有工具,而不是独立自主的提供服务;

第二,采用人机协同(human-in-the-loop)的运作方式,AI Agent处理大量数据和执行重复性任务,而人类则负责决策和处理复杂或模糊的情况;

第三,建立清晰的流程防护栏,确保AI Agent实施的安全和可靠,围绕自主权、责任、稳健的安全措施和数据隐私协议制定法律和道德准则。同时,确保集成先进的安全协议,例如端到端加密和多因素身份验证;

第四,避免对AI Agent的过度预期,明确AI Agent的适用场景。

沙丘智库通过研究联想、小米、华为、喜马拉雅、蚂蚁集团等企业的AI Agent落地实践,旨在为其他企业的AI Agent建设提供参考。

案例1:联想AI PC端侧个人智能体实践

联想AI PC以大模型为基础构建个人智能体,可以与用户自然交互,智能体运行在本地,辅之以云端大模型,实现领域自适应、轻量化计算和隐私保护。

完整内容:联想AI PC端侧个人智能体实践

案例2:小米小爱同学AI Agent实践

小米将Agent技术应用于其语音助手产品小爱同学,通过构建基于大模型的Agent框架,小米实现了语音助手在感知、思考和行动三个环节的智能化,旨在提供更端到端的用户体验,并探索面向未来的通用架构。

完整内容:小米小爱同学AI Agent实践

案例3:华为云客服助手AI Agent实践

由于客服领域具有较好的IT基础、案例库和知识库,华为云选择客服作为引入AI Agent的起点。通过prompt+垂域知识增强检索、人工标注+微调、提升标注质量、提升标注效率四个阶段逐渐提高客服助手AI Agent在业务场景的答复准确率。

完整内容:华为云客服助手AI Agent实践

案例4:喜马拉雅音频创作AI Agent实践

传统音频内容创作的周期非常长,用户对有声内容的需求远大于供给,喜马拉雅打造音频大模型,并基于音频大模型打造音频创作AI Agent,只需要5分钟就可以完成有声书的音频创作工作。

完整内容:喜马拉雅音频创作AI Agent实践

案例5:蚂蚁集团投研助手AI Agent实践

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。

完整内容:蚂蚁集团投研助手AI Agent实践


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