eBay创始人埃尔·奥米迪亚：“当面对变革时，不要被技术所震惊，要积极引领变革，推动创新。”

作者 | 黎燕微

 

当下，AI产业大舞台的聚光灯正在汇集到AI Agent身上。

 

什么是AI Agent？相关资料显示，AI Agent即人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），是指在人工智能领域中具有自主决策能力、可以感知环境并做出相应反应的智能体。

 

这一概念最早可以追溯到计算机科学家Michael Georgeff和Amy L. Lansky在1987年发布的一篇名为《Reactive and Proactive Behavior in Coogle-Capable World Models》的论文。他们将Agent定义为“在某个环境中具有控制能力和自主性的实体，该实体可以感知环境、进行推理、做出决策并执行行动”。

 

简单而言，相较于传统AI聊天机器人是主要靠“说”来回答你的问题，其是“被动”的，而AI Agent则是主动的，“眼里有活”并主动找活干，就像人类助理一样，在你忙不过来的时候会替你分担一些工作。

 

可以说，它并非是ChatGPT的plus升级版，而是真正意义上的AI助手，它不仅会告诉你“如何做”，更会去帮你去完成。

 

在最近的一段时间里，我们看到AI Agent正在接棒大语言模型（LLM）成为AI产业的最新焦点。放眼海外，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy表示，AI Agent代表着一个疯狂的未来，并将其定位为OpenAI新的发展方向；微软推出了copilot，让AI充当助理的角色，此前还推出了名为"Microsoft Agents"的项目；谷歌Deepmind推出了robotic agent，利用机械臂自动执行各种工作。聚焦国内，商汤推出了通才AI智能体，阿里也推出了“数字员工”…

 

正如业内对LLM的期待，AI Agent也被视作为通用人工智能（AGI）时代的开始。

 

那么，AI Agent这条道路该如何探索？如何才能落地、扎根到企业内部？带着这一疑问，近日，朋湖网专访了国内基于大语言模型的数据飞轮公司澜码科技创始人周健，望通过他的视角，一揭AI Agent的面纱。

 

澜码科技创始人周健

 

据悉，澜码科技是一家基于大语言模型的Agent平台公司，于2023年2月在上海成立。基于底层⼤语⾔模型，澜码科技致力于重塑人机互动关系，通过提供新一代⾃动化平台，在专业场景下复现专家的专业技能，赋能企业构建“专家Agent”，从而实现AI智能驱动和决策，助力企业提升业务流程质量和效率。

 

在前不久，澜码科技已完成数千万人民币A轮融资。

 

01 浪潮掀起水花：大语言模型下的AI Agent机遇

 

如何看待大语言模型？

 

谈及这一问题，周健表示，大语言模型在自然语言处理领域取得了重大进展，具备着惊人的文本生成、对话和语义理解能力。

 

“它的一个重要优势在于可以提供传统技术中的功能，例如数据标注。以往的方法需要编写大量问题和答案进行训练，而现在只需编写一小部分问题，然后使用大语言模型自动生成其余问题的答案。这种方式不仅成本更低，而且速度提高了十倍以上。”他说道。

 

不仅如此，大语言模型还在逻辑推理等方面展示了强大的能力。它积累了丰富的专业知识，对各种事物都有一定程度的了解，但在过去，人们想要获取这些知识非常困难，需要付出巨大的成本。

 

因而，大语言模型可以说是朝着略显平静的AI水面砸下了一颗石子并激起了巨大的水花。透过水花，机遇若隐若现。

 

“我们在探索自动化时就意识到，在互联网上租用一个虚拟助手的成本非常低廉，而利润空间却是一个员工工资的100倍。”周健表示，如果能够将机器人变成数字员工，并进行复制，就能大大节省时间和精力，并通过数字员工完成其他部分的工作量，提高工作效率。

 

于是，在前几年，RPA出现在人们的视野当中，但RPA解决的是提升一线员工工作效率的问题，并不能在工作质量上实现很大的提升。“而现在，我们能看到，大语言模型可以通过专家输入知识的方式，让AI习得专家知识与技能，让智能的‘数字员工’真正得以出现。”他说道。

 

这是周健看到的机会点——AI Agent，去帮助企业构建一个真正能感知环境、进行推理、做出决策并执行的“工作伙伴”，而不仅仅只是做机器人流程自动化时代简单的工具调用。

 

于是，他选择创业，澜码科技成立。

 

02 做中间层：寻道“数据飞轮”

 

大语言模型浪潮的兴起确实掀起了一波创业潮。那么，问题也来了，如何在众多的大语言模型相关的创业企业中，找准自己的定位，拥有一席之地？

 

此前，OpenAI的创始人山姆·奥特曼（Sam Altman）在一次访谈中提到，在大语言模型的创业潮中会有三类企业：大模型企业、中间层企业和应用企业。

 

他认为，中间层企业至关重要，因为它们扮演着专门负责调整大型模型以适应具体AI应用需求的角色。“我认为中间那一层会创造很多价值。它们不必创建基本模型，可以只为自己或与人共享来创造应用。这是创业公司能够做的关于数据飞轮的事。”山姆·奥特曼说道。

   

做中间层的“数据飞轮”，这恰好也是周健在创业之初对澜码科技定位的设想。

 

那么，什么是“数据飞轮”企业？简单来说，是指通过利用数据的循环效应和增量积累，不断增强企业的竞争优势和创新能力的公司。这一概念源自亚马逊的创始人之一杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）所提出的“数据驱动的飞轮效应”。

 

数据飞轮企业的核心在于数据的循环增量效应。周健表示，这时AI Agent便扮演着至关重要的角色。

 

AI Agent可以说是驱动数据飞轮实现的关键因素，通过AI Agent的智能学习和自适应能力，企业可以收集、处理和分析大量的数据，AI Agent还能提供洞察力和决策支持，从而加速数据飞轮的循环效应。

 

谈及AI Agent能做什么，周健指出，首先，在于其能够为用户提供更加智能化和个性化服务和提升用户体验，根据用户的需求和偏好进行定制化的互动，并且能够与用户进行实时的对话和交流。

 

此外，AI Agent可以基于大模型对大量数据的分析与学习后，发现数据中的模式和趋势，提取有价值的信息和洞察，处理更为复杂的问题，并给出相应的决策建议。更值得一提的是，它可以自动执行重复性工作，并持续改进和优化过程。

 

这听起来是不是很像一个最佳的工作合作伙伴？

 

周健告诉朋湖网，在结合大语言模型的过程中，产品最大的改变在于信息获取方式：从最初的命令行形式，到后来的图形化界面，现在又转向对话模式。

 

尽管这看起来类似于回归到了命令行的方式，但实际上更像是与机器进行协同工作的概念，即人机协同，机器能够理解用户并与其进行互动，因此更像是一个合作伙伴而不仅仅是一台机器。

 

03 人机协同：为企业打造AI Agent“数字员工”

 

这便是澜码科技试图要在构建的角色。因此，基于大语言模型，澜码科技研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“Ask XBot”。

 

 

这是专门为企业定制研发的“中间层”自动化运营中台，能够为员工打造低代码/无代码的人机交互界面。简单来说，就是为大模型技术与应用场景间搭建起一个价值实现之桥。

 

据介绍，Ask XBot的操作分为两层：在第一层，专家通过传统的拖、拉、拽以及新兴的对话交互的方式定义工作流程，教授机器协助一线员工高效高质完成工作的方法论。在第二层，一线员工会通过自然语言指令，控制机器协助完成数据分析、资料调取等工作。

 

AI Agent能够学习、汲取专家的知识并转化成为自己的技能，从而赋能企业，提高员工的工作效率和质量。量变后是质变，未来，在积累了足够多经验后，AI Agent甚至可以真正取代一部分人工，即“数字员工”，成为员工的最佳工作伙伴，实现真正意义上的人机共舞。

 

DeepMind（Google旗下人工智能公司）的创始人之一Demis Hassabis便曾说过，AI Agent的真正力量在于它们能够理解和学习来自人类的信息，并根据他们的需求进行智能调整。

 

更为重要的是，正如前文中所提到的那样，AI Agent是驱动数据飞轮实现的关键因素，在Ask XBot平台上，人与人、机器之间交互的数据都将会得到有效地沉淀，并将抽取、挖掘、分析出对企业有业务价值的数据，用于业务决策、过程优化、产品改进等方面，从而进一步重塑企业价值增长。

具体到应用场景当中，周健向朋湖网举了一个例子：员工招聘场景。他表示，简历搜索是企业招聘中的重要方式，其中约30%人力的时间会花费在简历筛选上，但常规的检索只能查到比较固化的标签，难以快速得到符合预期的人选信息，并且这些人力的成本并不便宜（平均年薪30万）。

 

传统的关键词搜索和标签搜索已无法满足企业需求或者说并不具有极高的性价比。在澜码科技的Ask XBot平台上，企业能够使用语义搜索和语义匹配来提高搜索的准确性，即通过对话式搜索简历的招聘专家Agent。

 

基于大语言模型结合招聘专家知识，澜码科技的招聘专家Agent可以准确解析企业用人需求，并从各个渠道智能化、自动化的搜索人才，完成基于职位需求的岗位推荐。

 

具体来看，招聘专家Agent会与专家（HR/资深猎头）进行多次交互，然后逐渐掌握猎头筛选简历的“经验”，从而能够有效地减少推荐简历的平均对话轮次，从5轮降至3轮。此外，基于所积累的经验数据，该Agent还能向客户提供一些建议，比如放宽某些条件、按照特定优先级排列筛选条件等。

 

这样的智能化简历筛选使得招聘流程更加高效和精准，让企业能够更快速地找到与职位要求匹配的人选，同时也极大地提升人力资源效能。

 

“虽然不同岗位可能有不同的要求，但基本原理是相同的。”周健表示，澜码科技的目标很简单，就是降低各个领域专家传授知识的成本，并使知识可以被复制和共享、传授。

 

04 写在最后

 

eBay创始人埃尔·奥米迪亚曾说过：“当面对变革时，不要被技术所震惊，要积极引领变革，推动创新。”

 

这句话与管理学专家彼得·德鲁克的“预测未来的最佳方式是创造未来。”有着异曲同工之妙。

 

同样，创造未来，推动创新也正是澜码科技所正在做的事情。

 

对于未来，周健表示，澜码科技要做的事情还很多，核心在于要理智决策，精细而专注是取得成功的关键。“我们要始终关注市场的变化和需求，而不是盲目地跟随竞争对手；我们不应只想着扩大规模，盲目扩张只会导致资源的浪费和效率的下降，而是要思考如何持续创新和改进。”他强调，赢家不是做更多的事情，而是决定在哪些事情上不做。

 

我们也期待着澜码科技在这一AI Agent商业化的“无人区”中有所收获，AI智能革命的秋实正在前方等待采撷。