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06-18
AI Agent即将爆发，但或许大多数公司还没有AI Ready。
ChatGPT 发布一周年之后，大模型的下一个制高点是什么？ 今年11月，比尔·盖茨发表文章表示，人工智能代理（Agents）将是继大模型之后的下一个平台，这不仅会改变每个人与计算机交互的方式，也将彻底改变我们的生活。
5年。
如今，越来越多的大型模型公司和科技公司开始部署代理，为AI Native时代做准备。
例如，昆仑万维发布了“天工SkyAgents”平台，智普AI发布了CogAgent模型，具有基于视觉的GUI Agent能力。
字节跳动旗下飞书推出了一款AI产品“飞书智能合伙人”，可以看作是Agent的组合形式。
OpenAI 即将推出的 GPT Store 是一个 AI Agent 商店。
通常，2019年被视为大型模型元年，2020年被视为大型模型大规模落地元年。
有人说，“地球一日，人工智能一年”。
对于很多企业来说，在讨论座席AI本土化之前，或许首先应该讨论的问题是，你AI Ready了吗？ 1、从AI玩具到AI工具 2018年，大型模型公司忙于寻找算力和细化模型，而AI应用层公司忙于寻找AI转型或AI原生应用的场景。
这一轮生成式AI被炒作为AI时代的工业革命，因此它不仅要满足写诗画画等to C的娱乐需求，还需要满足to C提高生产力的需求。
B 场。
2017年，大型模型主要停留在前者的AI玩具阶段，但今年更多将进入AI工具阶段。
经过一年的探索，目前大模型的应用形态大致可分为“+AI和AI+”两类。
第一类“+AI”是在原有软件系统中添加，典型代表就是Copilot。
微软在其软件套件中加入了Copilot功能，甚至连Bing Chat的名字也直接改成了Copilot。
在国内，也有一些SaaS软件尝试做Copilot，比如大数据分析和指标平台厂商Kylingence。
第二类“AI+”是AI原生应用。
相对成熟的应用集中在AI生成文本、AI生成图像、AI生成视频三大场景。
各领域诞生了一批人工智能新星。
AI生成文本主要以会话机器人为代表，代表产品有ChatGPT、Bard、文心一言等； AI生成的图像以Midjourney和DALL-E为代表； AI生成的视频以Runway和Pika为代表。
2019年，AI Agent将成为继大型模型之后的下一个热点。
如果说大模型是未来的水、电、煤的基础设施，那么Agent就是未来用户接触和使用AI的方式。
Agent将成为To B场景中实现大模型的主要方式之一。
时至今日，大型模型的实施仍存在一系列尚未解决的挑战，如成本过高、存在幻想、无法从demo转为真实解决方案到实际场景等。
AI Agent厂商蓝马科技创始人周健曾表示：“我们接触到的客户，无论是银行、保险、国家电网、东航、南航等央企，还是相应的中型民营企业，收入在300到4亿元的民营企业，甚至一些小企业，其实都会遇到这样的困难——为什么模型这么贵，算力也贵？”周健表示。
“如何让大模型能够在企业中使用。
”周健表示，商业价值的实际实现将是未来重点考虑的问题。
如何将大模型真正转化为AI工具，引入到自己的业务流程中？ 2019年11月，飞书CEO谢欣提出“AI Ready”概念，指企业在数据系统等方面做好拥抱AI的准备，与AI时代共同进步。
去年，很多企业对大型模型的投资持观望态度，或者只有少数积极拥抱新事物的员工在尝试。
今年，AI Ready要求企业投入更加系统、全面。
这是迈向AI时代的第一步。
2. 人工智能没有捷径可走。
为什么要单独提出“AI Ready”的概念？ 这与大型模型的工作方式有关。
大模型是一个技术综合体，涉及大算力、大数据、大算法等各个方面。
企业使用AI的场景基本上是基于行业和场景的数据加业务流程。
这才是让AI进入企业的真正核心，没有捷径。
企业的数字化水平越高，积累的高质量数据越多，大模型的养分就越丰富，其AI Ready状态就越完善。
从这个角度来看，大车型的发展在一定程度上推动了企业数字化的进程。
不同大型号的性能最终会趋同，价格也会降低，最大的差异化来自于数据的差异化。
一般的大模型熟悉世界知识，但解决专业知识领域的能力不足，甚至可能会认真地胡说八道。
为了让智慧大脑更好地服务于企业，需要为其提供更专业的企业数据和系统信息，使其从“智慧大脑”转变为“拥有智慧大脑的企业专家”。
数据质量对大型模型的性能有重大影响。
例如，在做微调时，Llama 2研究人员发现大多数第三方SFT（监督微调）数据集在多样性和质量上都不足，因此他们自己构建了0个高质量的注释数据集，可以显着提高SFT。
影响。
与互联网上的公开数据集相比，这些专业知识数据往往掌握在企业自己手中，是“秘方”。
数据越专业、质量越高，价值就越大。
企业想要部署好大模型，离不开企业提供充足的高质量数据来支持模型的二次训练和微调。
比如客服就是AI优先转型的场景。
美妆电商如果采用非企业数据喂养的大模型，AI客服将无法了解企业的??薪酬逻辑和产品状态，无法真正承担起客服工作工作。
数字化水平与AI Ready状态密切相关。
数字化水平低的企业AI Ready状态也较差。
比如，如果企业还处于传统纸质办公阶段，数据还没有数字化，大模型更是无米之炊难以搭建。
一些规模较大的企业数字化水平较好，先后安装了不同的业务系统，共同承载着企业的数据资产。
但由于缺乏统一的数据治理，数据分散在不同的“数据烟囱”中，大型模型难以一键导入。
对于已经做好数字化准备的企业来说，他们的AI Ready状态是相对足够的。
这类企业要么之前做过数据中台之类的数字化建设项目，规范数据资产的管理，但建设周期可能比较长，成本也比较高；或者他们利用飞书这样的综合工作平台，建立一个在线学习组织，不仅可以积累数字资产，还可以打通各种第三方业务系统，打破数据烟囱。
一旦AI Ready，您只需选择合适的通用大模型库，即可将AI引入业务场景，实现AI转型。
3. 如何实现AI Ready？ *实现AI Ready的公司已率先拥抱AI。
飞书就是其中的代表工具之一。
安克创新是一家全球消费电子公司，一个非常重要的任务就是消费者洞察。
他们会收集销售过程中收到的用户反馈，进行分类和标签，并将这些数据存储在自主开发的QMS质量管理系统中。
过去，如果你想用这些数据来反向指导业务，比如弄清楚消费者为什么退货、他们经常在哪个渠道退货等等，你需要有专门的研发团队来登录系统，下载数据并创建报告。
去年，安克创新通过飞书智能合作伙伴，对QMS体系进行了新一轮的迭代升级。
产品经理、研发团队、客服团队都可以通过飞书的问答方式提问，快速了解退换货的渠道、原因、数量以及下一步改进措施等。
Anker 创新研发工程师 William表示，飞书智能合伙人将质量管理体系打造成“质量智库”。
“就像打响指一样”，这些关键见解就在您身边，并且可以真正运用。
飞书并不是唯一一家能做人工智能的公司，但飞书的特点是，飞书扮演的角色不仅是一个数字工具，更是一个人工智能的共同创造者。
飞书定位为“AIl in One”综合工作平台。
新更新的飞书7整体产品理念是“业务到手”，在充分积累企业信息的基础上，开放第三方系统接口。
飞书“All in One”的产品定位与解决B端垂直场景数字化的企业正好互补。
信合云是一家制造业SaaS厂商，为制造业客户提供“MES+ERP”工厂管理系统。
其数字终端选择与飞书合作。
信合云创始人陶滨江曾分享过与飞书的合作想法：“作为垂直SaaS厂商，信合云的核心竞争力是解决制造业的业务问题，包括产学研供销服务（产学研供销服务）。
研发、供应链、销售）、服务），但不需要开发自研终端入口，这是选择飞书作为数字化终端入口的重要原因。
“现在的一个飞书大约相当于“Slack+Zoom+Google Doc+Workday+Airtable+Teambition”，并且未来可能会继续增加，全部集成到一个平台中。
这使得飞书成为一个重要的渠道，让企业实现另一方面，飞书智能伙伴在帮助企业实现数字化的同时，自然能够继承数字化的成果，帮助企业一键激活AI，他们有知识、有记忆、有主动性，也可以深入。
在内容创作、内容汇总、数据分析、场景构建、系统建设等业务场景中，用户可以与智能伙伴合作。
可以根据业务场景自主选择合适的底层大模型 据公开资料显示，飞书智能合伙人已与多家企业进行了深度共创。
除了前面提到的安科创新外，还与元气森林共同探索AI。
门店管理场景中提高效率的可能性；与企业服务公司数米科技合作，利用飞书智能伙伴重塑销售场景；与电商营销公司追极传媒合作，利用AI打造高效业务流程……相比之下更偏向于提高个人效率的大规模模型应用，飞书智能合伙人似乎拥有更强的“企业”属性。
可以说，每一个企业场景应用都会是一个Agent。
人工智能将具有与水、电和煤炭相同的基础能力，而且不是每个人都必须自己生产它。
生产水、电，但要思考如何利用好它们。
企业需要一个好的工具和平台来快速进入游戏。
飞书的特性决定了它可能是最好的选择之一，而且是一款可以用的AI水龙头。
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