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Agent智能体,打响中国大模型落地产业第一枪
2024-12-27 00:46

与大模型不同,Agent就像是一个“标准答案”,直接摆在企业面前,就连使用说明书和企业最看重的投入回报比都计算好了。

Agent智能体,打响中国大模型落地产业第一枪

作者|思杭

编辑|皮爷

出品|产业家

“今年,我们是针对具体的场景构建大模型,等到明年会进行更深一步的探索。目前我们正在和云服务伙伴讨论构建数字员工的问题”。一家物流履约平台独角兽企业告诉产业家。

如果说AGI是大模型的终极目标,那么Agent智能体则是实现这一目标过程中的关键节点。它同时也是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键。换句话说,只有当大语言模型达到一定成熟度后,Agent智能体才会迎来真正意义上的爆发。

2024年7月,OpenAI定义了通往AGI的五个等级(见下图),其中Agent智能体就位于L3,并声称我们即将达到L2级别,即具备人类的推理水平,能解决多种复杂难题。

几个月后,那个被外媒称作“国内最有可能成为OpenAI“的企业智谱AI,发布智能体AutoGLM时则表达了不同的观点。在智谱看来,大模型已经达到L3,即可以使用工具、执行动作的级别,只不过其对工具的掌握能力还不够,并不能成自我学习。

然而,从市场需求的角度,企业级Agent的趋势已经显现。据统计,到2028年,全球Agent市场预计达到2850亿美元。

对企业而言,AI真正的价值是降本增效,而现在的聊天机器人远远无法满足需求。于是,在2024年大模型商业化的一年里,以国央企为首的大型企业开始通过开发行业大模型的方式,来升级企业内部IT建设,或者解决特定场景下人工难以解决的问题。

但问题是,并不是所有企业都有“资本”建行业大模型,或做大模型开发相关工作;而且经过一年的大模型商业化探索,一个结论是,企业对如何构建大模型,怎么用还不够清晰。

它们更需要一套“标准答案”。

而与大模型不同,Agent就像是这个“标准答案”,直接摆在企业面前,就连使用说明书和企业最看重的投入回报比都计算好了。

一、“Agent战事”,

前奏已打响

一个真实数据是,据外媒Medium,截至2024年末,将有5亿个Agent分布在各行各业。等到2025年,这个数字将上升至500~1000亿个。

海外AI企业已经加入到Agent这场战事当中。

首先是融资超130亿美元的AI巨头OpenA已经加入到这场Agent竞赛中;其次是融资超73亿美元的Anthropic;AI Agent企业Adept投资4.13亿美元开发Agent;AI Agent企业Imbue投入2.2亿美元;Magic AI斥资1.45亿美元用于Agent研发。

而在国内,云厂商、大模型厂商、运营商、软件厂商等等也早已开始了Agent的探索。

从2024年初开始,以百度、腾讯、阿里为首的互联网厂商都纷纷发布自家的Agent开发平台。它们都是基于自家的大模型平台,为用户推出低代码、无代码的Agent开发平台。此外,在推出Agent开发平台的同时,他们还为此推出了完整的算力层和模型层的服务。

像上述互联网大厂推出的这些Agent开发平台,一方面是为了扩大模型生态圈;另一方面,也是AI大模型时代新一波的用户争夺战。但实际上,严格意义上讲,通过这些开发平台搭建的Agent,还不能够称之为OpenAI所描述的“Agent”,后者更倾向于行动层面。

比如在企业里充当“数字员工”的角色,真正达到降本增效的作用。

而对于真正在行动层面的Agent,目前还停留在大型企业。在产业家此前统计的大模型中标项目中,结果显示,到2024年,智能体已经成为一种趋势,而且在行业分布中,电信运营商采购大模型的比例位居前三,主要采购的智能体为智能客服。

另外,除了云厂商和大模型厂商,一些软件厂商也在尝试以SaaS+AI的方式打造智能体。

一个成功的案例是,海外SaaS巨头Salesforce推出SDR(销售开发代表)和爱因斯坦教练,具体来讲,他们可以帮助企业筛选甄别销售线索,安排会议,然后提供与潜在客户长相相似的人物视频形象,以帮助销售人员通过角色扮演来排练他们的话术等等。

那么究竟为什么说Agent会成为2025年的主叙事?

因为随着大模型技术、产品和商业化愈加成熟,客户最关注的不是大模型榜单,也并非大模型的新技术,抑或是模型架构等等,企业真正关心的是谁能为他们提供一个标准答案,谁能像拼图一样,严丝合缝地与企业痛点进行匹配。

而这些答案无疑都指向Agent。

二、从技术到落地,

Agent智能体成为AI第一步

根据2024年大模型中标项目来看,中标类型主要分为三类:算力、行业大模型、智能体。

通常情况,只有政府、大型央国企,或是需要消耗大量GPU的行业,如自动驾驶企业、运营商等,他们才有购买算力的需求。

其次,对于行业大模型来说,采购方也通常为大型企业。一方面由于开发行业大模型同样需要自身有足够强的IT积累;另一方面,搭建行业大模型需要对企业内的知识进行重新梳理,还涉及到打通各种IT系统之间的壁垒等等,这进一步增加了开发难度。

况且,从过去一年大模型商业化探索来看,一个结论是,企业对如何构建大模型,怎么用还不够清晰。因此,行业大模型在特定情况下,并不算是最完美的选项。

但智能体则不同。它更像一个标准答案,因为智能体更像是大模型时代,针对特定场景的AI解决方案。

比如像上述提到的智能客服,也是如今应用最广的领域,其价值就显而易见。某客服大模型项目负责人告诉产业家,过去行业里智能客服的解决率能达到70%左右,也就是说转人工率在30%上下;而应用大模型客服之后,解决率可以提升到90%以上,对于企业来说,10几天节省了上万元的成本。

这对企业而言才是最真实的降本增效。

当然,智能体也并非如此成熟。首先,从行业分布来看,应用最广的智能体主要有智能客服、AI代码助手。对此,产业家了解到,在不少互联网厂商内部,智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。

其次,从客户类型来看,目前采购意愿最强的依旧是大型企业。

要知道,大模型时代,在需求侧一个最明显的变化就是底层资源的消耗,从过去的CPU变成GPU。这意味着企业要耗费更多资源,需要大量成本投入。而如今,无论是能用得起大模型的,还是能用得起智能体的,都分布在大型企业/国央企。

百度智能云客悦负责人向产业家透露,近两年,POC项目最大的变化就是,客户比例更偏重于大企业。

这里要解释一点,任何新事物诞生都需要探索与创新。同样地,在软件行业,如果企业需要上线新项目,通常都要经历非常关键、也非常耗时的一步,即POC。

据了解,一些大厂早在2023年中下旬就已经开始与央国企进行智能体方面的POC项目合作了。未来,伴随着智能体生态的成熟,这些趋势也将向中小企业延展。

三、谁能拿到Agent入场券?

实际上,很多智能体过去都是以SaaS形态存在,而如今Agent则正在成为企业的优先选项。

在大模型时代,从SaaS过渡到Agent,同时也意味着底层架构的颠覆。过去SaaS的底层架构是基于IaaS+PaaS;而今天底层架构则是基于大模型,也就是算力层+MaaS/模型层。

而在这种底层架构的颠覆下,并非所有企业都能拿到Agent的入场券。

因为Agent是在大模型或小模型基础上设计的,这意味着Agent企业需要具备模型能力,或者与大模型厂商进行合作。以实在智能为例,这曾是一家传统的软件厂商,主要为客户提供RPA解决方案,但于2023年开始,便依次发布其自研大模型,并开始向Agent转型。

而像百度、腾讯等互联网厂商也是一样需要借助大模型能力,据了解,双方都推出了自家的大模型客服机器人,而且底层的模型能力也分别基于文心大模型和混元大模型。在此基础上,进行模型的精调。

然而,与云计算时代相似的是,大模型时代也有更标准化的Agent版本。这些智能体同样也以更标准化的SaaS版本存在。

而当大量标准化版本涌入市场之时,也是2025年Agent叙事的开始。

那么,今天大模型时代下的Agent智能体,和过去传统软件,除了在底层架构方面,还有什么区别?

其中最明显的一个区别就是Agent是有自我学习能力的软件。

虽然在目前阶段,大模型还并没有发展到让Agent能够完全自我学习、自我进化的程度,也就是OpenAI口中的L3阶段;但大模型厂商依据过去服务企业的行业know-how,将其总结成SOP流程喂给Agent,它也能进行半自主进化。

未来,随着大模型能力的进一步提升,Agent将会达到真正的自我学习阶段。届时,也将有越来越多的中小企业加入到Agent的叙事中来。

然而,关于企业级Agent,或者说智能体,从产品路线到企业内部的AI建设,再从商业模式到服务模式,都未形成标准化的范式。

以商业模式为例,过去云计算时代,SaaS软件的付费模式主要分为订阅费、定制化开发两种;而未来,从云计算到大模型时代,当SaaS过渡为Agent形式,则出现了更多元化的付费模式。

目前主要分为三类:

1)按照传统SaaS订阅的方式计费;2)按tokens付费,这也是大模型时代下衍生出的一种新的商业模式,即按需付费,同时也根据其Agent调用的能力付费;3)通过生态合作的方式,根据实际效果进行分成,比如销售额增长、效率提升等等;再或者以系统集成商合作,将 Agent 集成到其产品或服务中,通过销售分成、合作推广费用等方式实现盈利。

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