作者 | 雨林下
頭圖 | 視覺中國
盡管大語言模型的能力正日益變強大，但它依舊屬于被動響應，生成效果取決于用戶的具體操作。
而 AI Agent 的出現，将改變這一切。它具備自主規劃和執行的能力，主打 " 流程自動化 "，也被視爲通用人工智能 AGI 的前置科技。
12 月 13 日，虎嗅智庫舉辦了 502 線上同行主題研讨活動，來自釘釘技術發展部總監益麟、亞馬遜雲科技生成式 AI 産品技術專家王世帥、瀾碼科技創始人兼 CEO 周健、峰瑞資本投資合夥人陳石，就 AI Agent 進行了前沿觀點分享。
以下爲嘉賓的部分觀點摘要：
技術局限：" 快思考 " 易，" 慢思考 " 難
現在的大語言模型，我們認爲它是一個 " 快思考 "，就是需要很快給出一個結果，即便用了很多算力，但本質上是單步推理。但如果碰到複雜到一定程度的問題，就需要 " 慢思考 "，一步步在紙上寫下來推算，如果中途發現問題還要退回去再來想，這是人類解決複雜問題的方法。所以，如何完成複雜多步推理，是大模型當前最大的問題。
除了解決複雜問題，如何真正像人一樣工作也是局限。舉個例子，人如果碰到問題，首先會知道自己能不能解決，不能解決可以去查資料，去找人讨論，去做實驗研究等等，就是在他本身的能力之外，還會去借助外部工具。但目前的大型語言模型，會以爲自己都能解決，結果給出了一個錯誤答案。
與傳統軟件不同，AI agent 具有更高的智能化和易用性，能夠理解用戶的需求并給出答案。從技術組件上來講主要是兩大部分：一部分是大語言模型 LLM，更多充當大腦的作用，規劃和編排能力強，邏輯推斷能力強。另外一部分就是執行指示的運行程序 executor，現在市面上已經有不少産品可以降低 ai agent 的開發技術門檻，但實際落地還是要看具體業務場景，有些時候即便功能可以實現，但是企業在考慮使用體驗、ROI 投入産出比等方面，還是會謹慎和猶豫，需要持續關注技術發展。
刺激傳統 SaaS 積極探索擁抱新技術
整個 2023 年是生成式 AI 爆發的一年，學術界圍繞 AI agent 的相關論文非常多。不論在公司内部做數字員工，還是工業，包括遊戲泛娛樂、編程運維、生物醫藥研發領域，都在逐步做這方面探索。
比如企業 AI 助理，通過一個很簡單的鏈路，類似說寫一段 promote，再勾選幾個選項，就能創建出一個可協助用戶處理事情的工具。像差旅機酒、人員招聘，這些大模型都可以根據他的知識領域來給出一些建議。另外就是針對内部信息，包括規章制度這些也可以喂給大模型，相當于做一個自己的知識問答。
先讓大家能夠低門檻的把這個事情先上手啓動起來，不至于說要去做很多的前期技術投入，你才能夠去幹這個事，因爲對企業而言，一個新技術其實也有探索的過程。目前 AI agent 的實際落地更多是做企業知識問答，寫代碼輔助，對話式的數據分析，商業變現是按照傳統的軟件售賣方式一次性的購買，客單價約幾十萬元。
從遠期看，對傳統的 SaaS 公司會産生一定沖擊，促使他們去積極的擁抱大模型或是 ai agent 這樣的新技術去叠代它的産品，但當下還達不到直接替代的能力，不管是成本投入，還是用戶使用體驗的響應延遲，還是效果的可控性，Ai agent 的整體技術框架還有很大的潛力空間，長期值得期待。
大模型本身的能力越來越強，面對它的安全隐患，保護策略肯定是要有的。這方面國内走得更靠前，甚至先于美國的相關立法。所以不論是從無論從大模型測，還是從應用測都需要符合監管的要求。另外就是看企業客戶自身對數據安全的重視訴求來進行選型，不采用公有雲，做專屬部署，甚至說私有化部署。
目前更多客戶是嘗鮮的心态，本身也比較小心，很少把關鍵的業務場景拿出來一起共建，所以暫時還沒有遇到數據安全和隐私相關的困難，但随着未來發展一定會撞上這個瓶頸。
創業突圍，要選擇非共識區域
大廠雖然具有資源、人才和市場先發優勢，但決策相對慢，以及決策完了之後能不能去做轉型也是問号，創業公司則更有靈活性，沒有曆史包袱。在用戶願意爲新技術買單的情況下，大公司和創業公司各有優勢。
創業公司在業務方向上的選擇很重要，大家都覺得不錯的應用方向大概率已經很難做了，因爲一定有比你實力強的上一代，無論是 SaaS 公司還是其他軟件公司，它有既有用戶資源、品牌，以及數據優勢。所以就應該要做一些非共識的區域，或者選一些有挑戰的技術框架，最終實現一些颠覆性的業務形态。
這一輪的創業，跟上一輪的移動互聯網的創業不太一樣的地方，在于這裏面的大語言模型流量稅蠻高。以前 APP 時代幾乎是免費，就可以把用戶做的很大，然後再收廣告費，但這種商業模式現在肯定行不通，光靠廣告是肯定掙不回來，可能就需要全項收費，用的多就收的多，但壓力在于，除非功能特别好，否則很難一下就收到錢。還有一種方式，就是把普通常規問題用端側模型去平衡，節省流量稅。當然，最好還能抓住國家或者行業發展的一些宏觀趨勢紅利，這個也很重要。從這些角度說，如果一個創業團隊這些都沒有思考，一上來就要鋪量，那我們就會想這個未來的商業模式能否堅持得下去。
本次活動中，參會觀衆彙集了來自香港科技大學、北京交通大學、長江商學院等高校研究員，也有來自阿裏、騰訊、抖音、百度、商湯科技等知名公司的人工智能相關負責人，還有一衆知名機構 VC 投資人，線上在互動區進行了熱烈的提問，對于 " 大廠憑借資源優勢能否赢者通吃？"" 關于 multiagent 的前景看法 " 等問題，嘉賓給出了精彩回複，也圓滿結束了本次 502 線上同行研讨活動。
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