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      GPTs大受歡迎但問題多,企服廠商的AI Agent更被B端客戶器重

      后臺-系統(tǒng)設(shè)置-擴(kuò)展變量-手機(jī)廣告位-內(nèi)容正文頂部

      2023年11月,OpenAI在首屆開發(fā)者大會上推出了GPTs和Assitant API,不僅改寫了AI Agent的構(gòu)建范式,也把AI智能體的應(yīng)用推向一個新高潮。

      GPTs和GPT商店,使得用戶無需編碼通過自然語言就能創(chuàng)建并擁有多個專屬私人助理,且可以如在蘋果應(yīng)用商店一樣在GPT商店出售和購買這些專屬助理。

      這意味著,人人都能構(gòu)建Agent的時代已然到來,Agent無處不在的序幕也已拉開。

      在這之前,OpenAI開發(fā)者大會之后的幾天里,曾把生成式AI比作“圖形用戶界面(GUI)一般爆炸性技術(shù)革命”的比爾蓋茨,再次發(fā)表長文表達(dá)其對AI Agent的看法。

      他認(rèn)為,智能體不僅會改變?nèi)伺c計算機(jī)交互的方式,還將顛覆軟件行業(yè),帶來自人類從鍵入命令到點(diǎn)擊圖標(biāo)以來最大的計算革命,智能體會成為繼Android、iOS和Windows等之后的下一個平臺。

      不只是比爾蓋茨發(fā)布了影響行業(yè)發(fā)展趨勢的Agent解讀,微軟也一直在做。

      早在去年3月AutoGPT火爆之后,微軟就發(fā)布了能夠支持自定義ChatGPT助手無縫集成在CRM、ERP、OA等日常辦公系統(tǒng)中Copilot Studio(隸屬于Microsoft365 Copilot)。

      8月份,微軟研究院推出了賦予游戲NPC規(guī)劃復(fù)雜任務(wù)的能力、相互協(xié)作并與人類玩家協(xié)作的多智能體框架MindAgent。10月份推出了允許多個 LLM 智能體通過聊天來解決任務(wù)的AI Agent框架AutoGen。

      有了行業(yè)大佬的背書以及科技巨頭的頻頻動作,AI Agent的火爆程度再度躍升一個量級。即便目前99%的GPTs都在裸奔,兩句話就能套走GPTs數(shù)據(jù)庫,也阻擋不住人們開發(fā)與分享GPTs的熱情,GPTs的數(shù)量一直在高速狂飆。

      2024年1 月 10 日,因?yàn)?ldquo;宮斗事件”而推遲上線的GPT Store終于正式上線。官方數(shù)據(jù)顯示,在這兩個月的時間里,用戶已經(jīng)創(chuàng)建了超過 300 萬個 ChatGPT 自定義版本,類別包括 DALL?E、寫作、研究、編程、教育和生活方式等。

      只是,GPT Store上線即亂象叢生,除了大家一直在重點(diǎn)關(guān)注的安全問題,更出現(xiàn)了軟色情、假官方、刷單橫行的GPT Store“開門黑”。

      AI Agent大勢所趨,已經(jīng)成為LLM落地應(yīng)用的主要途徑。借著GPTs的火和比爾蓋茨的風(fēng),很多LLM研發(fā)與應(yīng)用廠商都打出了Agent的牌。反正早晚都要實(shí)現(xiàn)通用人工智能AGI,不管是概念階段還是應(yīng)用起步,先一步主打Agent必然沒錯。

      但概念化陳述的AI Agent與實(shí)體化應(yīng)用的AI Agent,仍舊存在很大差距。隨著類似信息越來越多,大眾也就無感,以致于目前大部分人認(rèn)為AI Agent十之八九名不副實(shí),僅是玩具一般的存在。

      這種情況下,更多人則在思考在當(dāng)前Agent應(yīng)用早期,到底什么樣的Agent,才是企業(yè)能夠“用得起”的產(chǎn)品以及解決方案。

      01 AI Agent只是玩具?

      AI Agent是不是玩具,取決于從哪個角度看。

      個人使用它自動購買機(jī)票、訂披薩、寫總結(jié)、收發(fā)郵件,看起來已經(jīng)是不錯的生產(chǎn)力工具。比如使用GPTs通過Zapier的海量API連接更多商業(yè)應(yīng)用,可以在很多業(yè)務(wù)場景中使用。

      現(xiàn)在市面上的大多Agent,包括OpenAI推出的GPTs,不過就是構(gòu)建了一個基于某知識庫或者專業(yè)數(shù)據(jù)的Chatbot。使用這些智能體進(jìn)行問答交互,比如獲取行業(yè)資訊、報告等,都可以做到對答如流。

      但在程序聯(lián)動與操作方面還有很大差距,至少現(xiàn)在還無法用GPTs直接操作SAP或者金蝶等ERP系統(tǒng),因?yàn)槠渲猩婕暗搅薃PI的應(yīng)用、授權(quán)、維護(hù)以及無API管理軟件的連接問題。

      對于廣大企業(yè)而言,如果GPTs等AI智能體只能用于知識問答,確實(shí)像一個玩具,因?yàn)樗€無法深入到企業(yè)運(yùn)營的業(yè)務(wù)流程中去。

      所以,無論現(xiàn)在對AI Agent的討論多么熱烈,不管2W+的GPTs和大量第三方Agents展現(xiàn)的應(yīng)用場景有多豐富,它們?nèi)运闶茿gent的初級應(yīng)用,尚無法深度參與及影響廣大組織的業(yè)務(wù)經(jīng)營。

      當(dāng)然其中的因素是多樣且復(fù)雜的,比如LLM能力、Agent架構(gòu)、Prompt精確性、數(shù)據(jù)集大小、知識庫豐富程度等,都能影響Agent能力的體現(xiàn)。

      這種情況下,當(dāng)前大家所提到的AI Agent大部分都停留在idea階段,成熟產(chǎn)品很少。

      還有重要的一點(diǎn),隨著Agent的構(gòu)建越發(fā)簡單,Agent生態(tài)的成熟會讓C端Agent出現(xiàn)百花齊放的局面,應(yīng)用價值方面也隨邊際效應(yīng)而無限趨向于更小量級。

      由此AI Agent更大的價值,最終還是要落到B端的商業(yè)落地與量級應(yīng)用。

      這,也就是比爾蓋茨所言的智能體的平臺價值。

      02 Agent平臺的價值

      比爾蓋茨在其撰寫的《AI is about to completely change how you use computers》一文中提到,智能體作為下一個平臺,將會影響人們使用軟件的方式以及軟件的編寫方式。它更擅長查找信息并為用戶總結(jié)信息,能夠會為用戶找到最優(yōu)惠的價格,將取代搜索網(wǎng)站及電商網(wǎng)站,也將取代文字處理器、電子表格和其它生產(chǎn)力應(yīng)用程序。

      并且,現(xiàn)在各自獨(dú)立的搜索廣告、廣告社交網(wǎng)絡(luò)、購物、生產(chǎn)力軟件等,都將變成智能體這一項業(yè)務(wù)。

      Agent會徹底改變應(yīng)用軟件的打開方式,這一點(diǎn)毋庸置疑。

      而相對于Agent帶來的影響,如何構(gòu)建Agent以及由什么樣的Agent平臺去構(gòu)建能力足夠強(qiáng)勁的Agent,是大家更為關(guān)注的,也是更需要探討的問題。

      在這方面,OpenAI已經(jīng)率先用GPTs以及GPT Builder為業(yè)界打了一個樣。

      即AI Agent平臺本身就是AI智能體,也是智能體構(gòu)建平臺,還是Agent分發(fā)平臺。為了讓人們更方便的構(gòu)建與應(yīng)用各種Agent,它會基于構(gòu)建-應(yīng)用-分享-反饋的應(yīng)用路徑發(fā)展,并且Agent的架構(gòu)邏輯與思維也會用于支持平臺的整體運(yùn)營。

      平臺屬性意味著它不只用于構(gòu)建和分發(fā)Agent,更重要的是能夠?yàn)橛脩籼峁┌ò踩?、運(yùn)營、維護(hù)等在內(nèi)的交付能力。不僅需要內(nèi)置為用戶構(gòu)建智能體所需要的各種插件和組件,還需要能夠在智能體構(gòu)建過程中隨時給予用戶反饋以保證項目成功。

      這幾點(diǎn),對于B端用戶尤其重要。

      像最近GPTs推出后OpenAI出現(xiàn)的各種安全問題,首先在數(shù)據(jù)安全上就過不了企業(yè)用戶的關(guān),不是私有化部署的用戶可能都不敢構(gòu)建GPTs,更不用說對外分享。

      現(xiàn)在GPT Store已經(jīng)上線,但上線即癲狂,亂象叢生。

      GPTs排名刷榜嚴(yán)重,熱門GPTs頻被抄襲,大批僵尸號充斥其中,AI女友瘋狂涌現(xiàn)。

      山寨號、僵尸號、刷單、色情聊天室……

      以至于,軟色情、假官方、刷單橫行成了當(dāng)前GPT Store的“三宗罪”。

      而越來越多的亂象似乎也在證明,上線不到半個月的GPT Store,正在逐步成為灰色產(chǎn)業(yè)鏈的溫床,AI安全成為大眾再次提起的熱詞。

      GPT Store的開發(fā)者生態(tài)與安全問題,面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

      目前的GPT Store,處于一種混亂無序的狀態(tài)。這種狀態(tài)讓大家見識到了商城模式生態(tài)構(gòu)建的不容易,也讓大家感嘆APP Store生態(tài)背后蘋果所付出的努力。

      這種狀態(tài)的GPT Store,大部分企業(yè)用戶是不敢輕易嘗試的。

      自大語言模型爆發(fā)之后,各國都多次表達(dá)對AI安全的看法,并推出相應(yīng)的法規(guī)、措施與解決方案。

      GPT Store可以在短期內(nèi)擴(kuò)張GPTs生態(tài),然而它的混亂無序也進(jìn)一步放大了AI對現(xiàn)實(shí)世界的威脅,這也正是因OpenAI“宮斗”事件而揚(yáng)名的OpenAI首席科學(xué)家伊利亞·蘇斯克沃(Ilya Sutskever)最為擔(dān)心的事情。

      除了安全,企業(yè)用戶們更在意AI Agent的實(shí)際能力,即能不能深入到企業(yè)運(yùn)營的復(fù)雜流程,能不能真正幫助企業(yè)降本增效。

      從業(yè)務(wù)流程角度來看,Agent的應(yīng)用是在LLM的基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)流程自動化。而目前包括GPTs在內(nèi)的各種AI智能體表現(xiàn)來看,普遍存在兩種情況:

      一是安全系數(shù)不過關(guān),頻頻出現(xiàn)的數(shù)據(jù)泄露問題讓廣大組織望而生畏,而中小企業(yè)又沒有能力私有化部署LLM;

      二是Agent所帶來的流程自動化仍停留于粗淺層面,尚無法為企業(yè)內(nèi)部動輒幾十上百種的業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供業(yè)務(wù)流支持。

      所以,AI Agent想要真正在B端實(shí)現(xiàn)大量業(yè)務(wù)場景的落地商用,需要綜合考量其本身的安全性、技術(shù)發(fā)展周期是否成熟以及To B端的場景是否密切貼合等。

      說到這里有人可能會問,連GPTs都存在那么多問題,現(xiàn)階段企業(yè)想要應(yīng)用AI智能體,就沒有合適的解決方案嗎?

      當(dāng)然有,下面我們就會講到。

      03 企業(yè)級AI智能體平臺

      在講述企業(yè)級AI智能體平臺之前,我們先來看一個真實(shí)應(yīng)用案例。

      這是一個使用RPA智能體自動構(gòu)建「從招行網(wǎng)銀客戶端下載交易數(shù)據(jù)(敏感信息打碼)」自動化流程的應(yīng)用案例,可以看到要構(gòu)建這樣一個自動化流程,只需在TARS大模型對話框輸入“打開客戶端,查詢默認(rèn)賬號幾年的交易數(shù)據(jù),并下載導(dǎo)出”,TARS就能自動創(chuàng)建執(zhí)行計劃,點(diǎn)擊執(zhí)行它就能按照執(zhí)行計劃一步步去執(zhí)行,等它執(zhí)行完以后,一個可以復(fù)用的自動化流程也構(gòu)建完成了。

      RPA Agent案例運(yùn)行界面

      使用這種方式構(gòu)建自動化流程,人機(jī)協(xié)作的部分只有必要時人工才參與的點(diǎn)擊功能按鈕和必要元素,構(gòu)建的全程不再需要“拖拉拽”各種組件和代碼塊,任何人隨時都能構(gòu)建需要的自動化流程。

      案例所使用的AI智能體產(chǎn)品,是實(shí)在智能推出的RPA Agent智能體。這是一個以RPA為工具,能夠自主拆解任務(wù)、感知當(dāng)前環(huán)境、執(zhí)行并且反饋、記憶歷史經(jīng)驗(yàn)的RPA Agent。

      該產(chǎn)品的特色是基于其自研發(fā)垂直領(lǐng)域大模型TARS構(gòu)建,采用“TARS+ISSUT(智能屏幕語義理解技術(shù))”雙模引擎模式,雙?;訕?gòu)成了TARS-RPA-Agent,實(shí)現(xiàn)對屏幕上一切元素的自動化操作,實(shí)現(xiàn)“你說,PC做”全新工作布置方式,達(dá)成流程自動化創(chuàng)建的“所說即所得”。

      “你說,PC做”的意思是,通過RPA Agent構(gòu)建包括所有企業(yè)管理軟件在內(nèi)的自動化操作流程,而并非通過GPT builder等Agent構(gòu)建平臺構(gòu)建類GPTs的輕量級Agent。

      這意味著,如果其他平臺構(gòu)建的Agent還是各種對話機(jī)器人,RPA Agent構(gòu)建的Agent已經(jīng)是智能體數(shù)字員工。

      實(shí)在智能RPA Agent技術(shù)架構(gòu)

      在Agent的探索與應(yīng)用方面,國內(nèi)廠商已經(jīng)走在了前列。

      除了實(shí)在智能,目前國內(nèi)很多國內(nèi)的RPA\超自動化廠商都在探索RPA Agent模式。比如壹沓科技推出了能夠幫助企業(yè)輕松構(gòu)建專有“數(shù)字員工團(tuán)隊”的CubeAgent,中關(guān)村科金推出了集成企業(yè)知識大模型的AgentGraph應(yīng)用開發(fā)平臺,金智維也正在探索RPA與大模型、AI Agent的深度融合。

      在國外,專注低代碼的超自動化廠商Torq也已將其AI Agent添加到其安全超自動化平臺,其他廠商也在陸續(xù)跟進(jìn)RPA Agent模式。

      RPA Agent不僅發(fā)揮了LLM理解與分析的優(yōu)勢,也保留了RPA特色,只要能夠識別的元素全部都能實(shí)現(xiàn)自動化操作,可以面向包含API接口及UI自動化的所有管理程序構(gòu)建自動化程序,因此完全可以用于企業(yè)運(yùn)營的業(yè)務(wù)流程自動化構(gòu)建。

      04 超自動化平臺推出的Agent更靠譜

      企業(yè)要引入AI智能體進(jìn)行流程優(yōu)化,必須經(jīng)過成本控制、投入預(yù)算、實(shí)現(xiàn)效率、安全管控等多方面嚴(yán)格及縝密的評估。這就要求技術(shù)供應(yīng)商提供的必須是平臺級解決方案,而不是只針對單一、個別場景需求來提供的智能體自動化解決方案。

      越復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程自動化,對智能體廠商平臺的底層技術(shù)融合能力、數(shù)據(jù)安全性掌控能力、產(chǎn)品部署后的運(yùn)營和維護(hù)能力、交付能力及產(chǎn)品和解決方案的可擴(kuò)展能力等的要求也就越嚴(yán)格。

      這也對AI Agent技術(shù)供應(yīng)商提出了更高的要求,必須具備豐富的幫助大廠實(shí)現(xiàn)超大和復(fù)雜業(yè)務(wù)場景自動化落地的經(jīng)驗(yàn)。

      同時,大型企業(yè)引入新的AI技術(shù)不允許任何試錯成本,因此技術(shù)供應(yīng)商給出的解決方案必須是開箱即用、具備行業(yè)KNOW-HOW術(shù)語和業(yè)務(wù)規(guī)則的真實(shí)智能體數(shù)字員工。也只有這樣的標(biāo)準(zhǔn)化智能體,才能被納入企業(yè)的內(nèi)部編制中去統(tǒng)一管理和調(diào)度。

      除此之外,要實(shí)現(xiàn)AI Agent更好地商用,需要考慮接口成本、隱私、管理、授權(quán)等諸多因素,這既是很多供應(yīng)商的技術(shù)與產(chǎn)品門檻,也是廣大企業(yè)選型的重要依據(jù)。

      所以,企業(yè)在選擇用于業(yè)務(wù)流程自動化的AI智能體時,也是優(yōu)先考慮超自動化廠商推出的AI智能體產(chǎn)品,而不是選擇LLM廠商推出的尚未成熟的通過API連接各種插件的單一智能體解決方案。

      這種情況下,在B端市場,由ERP、BPM、超自動化等企業(yè)管理軟件廠商推出的AI智能體反而更受關(guān)注。

      大部分企業(yè)會根據(jù)自身需求,選擇能夠結(jié)合業(yè)務(wù)特點(diǎn)、具備豐富流程自動化落地經(jīng)驗(yàn)且能夠解決更復(fù)雜更龐大業(yè)務(wù)流程自動化的需求的技術(shù)供應(yīng)商,以快速實(shí)現(xiàn)新AI智能體解決方案落地。

      這也是老牌RPA融合LLM后,更容易將智能體做成平臺級別產(chǎn)品的原因。

      一般而言,推出RPA Agent的RPA\超自動化廠商,具備上面所列的多個先發(fā)優(yōu)勢:之前的RPA、IDP、流程挖掘、ISSUT等所有產(chǎn)品組合都是按照平臺級別打造的,現(xiàn)在的RPA智能體也是在之前超自動化平臺的基礎(chǔ)上融合LLM及Agent架構(gòu)打造的。

      這些RPA Agent自誕生開始,就是比爾蓋茨所說的平臺級智能體產(chǎn)品。

      如果企業(yè)想在Agent被視作玩具的眼下引入企業(yè)級AI智能體數(shù)字員工,由成熟RPA\超自動化廠商推出的RPA Agent會是一個不錯的選擇。

      05 后記:AI Agent前半場屬于平臺級AI智能體

      在超自動化領(lǐng)域,很多人認(rèn)為LLM廠商推出的AI Agent,可能會優(yōu)先顛覆之前的RPA、低代碼、工作流、流程挖掘等企業(yè)管理平臺。

      但現(xiàn)在的事實(shí)是,這些超自動化平臺通過融合自有大語言模型或者集成第三方大語言模型API,在此基礎(chǔ)上推出的AI Agent反而更勝一籌,無論在安全性方面,還是易用性、擴(kuò)展能力等方面,都明顯優(yōu)于現(xiàn)在市面上其他Agent。

      如果套上“LLM+規(guī)劃+記憶+工具”這個Agent架構(gòu),RPA、低代碼等都屬于工具,但這個工具是融合AI等多種技術(shù)的平臺級別工具,它與GPT等通過API調(diào)用的輕量級工具有著顯著區(qū)別。

      有的推出Agent智能體的廠商如實(shí)在智能,也推出了自己的垂直領(lǐng)域大模型,躋身成為大語言模型廠商,因此在Agent構(gòu)建及技術(shù)架構(gòu)方面可以有更多的選擇以及靈活的策略。

      更重要的是作為超自動化廠商,他們擁有更多的技術(shù)、工具、數(shù)據(jù)以及經(jīng)驗(yàn),可以基于自身優(yōu)勢打造更符合產(chǎn)品特性及用戶屬性的AI智能體,并能夠?yàn)橛脩舳ㄖ茖俚膫€性化企業(yè)級AI智能體。。

      這樣的AI智能體能夠更好地理解用戶指令意圖并為RPA等工具規(guī)劃各種任務(wù),更能夠無縫融合及適配所有工具、數(shù)據(jù)、知識及經(jīng)驗(yàn)。

      目前而言,不管怎么對比,由企業(yè)管理軟件廠商推出的平臺級AI Agent明顯要靠譜得多,且已真正實(shí)現(xiàn)落地商用。

      AI Agent應(yīng)用落地前半場,企服軟件廠商的平臺級AI智能體先跑出來了。

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