AI Agent，大模型变现的首把钥匙？
尽管大语言模型的能力正日益变强大，但它依旧属于被动响应，生成效果取决于用户的具体操作。
而AI Agent的出现，将改变这一切。它具备自主规划和执行的能力，主打“流程自动化”，也被视为通用人工智能AGI的前置科技。
12月13日，虎嗅智库举办了502线上同行主题研讨活动，来自钉钉技术发展部总监益麟、亚马逊云科技生成式AI产品技术专家王世帅、澜码科技创始人兼CEO 周健、峰瑞资本投资合伙人陈石，就AI Agent进行了前沿观点分享。
以下为嘉宾的部分观点摘要：
技术局限：“快思考”易，“慢思考”难
现在的大语言模型，我们认为它是一个"快思考"，就是需要很快给出一个结果，即便用了很多算力，但本质上是单步推理。但如果碰到复杂到一定程度的问题，就需要"慢思考"，一步步在纸上写下来推算，如果中途发现问题还要退回去再来想，这是人类解决复杂问题的方法。所以，如何完成复杂多步推理，是大模型当前最大的问题。
除了解决复杂问题，如何真正像人一样工作也是局限。举个例子，人如果碰到问题，首先会知道自己能不能解决，不能解决可以去查资料，去找人讨论，去做实验研究等等，就是在他本身的能力之外，还会去借助外部工具。但目前的大型语言模型，会以为自己都能解决，结果给出了一个错误答案。
与传统软件不同，AI agent具有更高的智能化和易用性，能够理解用户的需求并给出答案。从技术组件上来讲主要是两大部分：一部分是大语言模型LLM，更多充当大脑的作用，规划和编排能力强，逻辑推断能力强。另外一部分就是执行指示的运行程序executor，现在市面上已经有不少产品可以降低ai agent的开发技术门槛，但实际落地还是要看具体业务场景，有些时候即便功能可以实现，但是企业在考虑使用体验、ROI投入产出比等方面，还是会谨慎和犹豫，需要持续关注技术发展。
刺激传统SaaS积极探索拥抱新技术
整个2023年是生成式AI爆发的一年，学术界围绕AI agent的相关论文非常多。不论在公司内部做数字员工，还是工业，包括游戏泛娱乐、编程运维、生物医药研发领域，都在逐步做这方面探索。
比如企业AI助理，通过一个很简单的链路，类似说写一段promote，再勾选几个选项，就能创建出一个可协助用户处理事情的工具。像差旅机酒、人员招聘，这些大模型都可以根据他的知识领域来给出一些建议。另外就是针对内部信息，包括规章制度这些也可以喂给大模型，相当于做一个自己的知识问答。
先让大家能够低门槛的把这个事情先上手启动起来，不至于说要去做很多的前期技术投入，你才能够去干这个事，因为对企业而言，一个新技术其实也有探索的过程。目前AI agent的实际落地更多是做企业知识问答，写代码辅助，对话式的数据分析，商业变现是按照传统的软件售卖方式一次性的购买，客单价约几十万元。
从远期看，对传统的SaaS公司会产生一定冲击，促使他们去积极的拥抱大模型或是ai agent这样的新技术去迭代它的产品，但当下还达不到直接替代的能力，不管是成本投入，还是用户使用体验的响应延迟，还是效果的可控性，Ai agent的整体技术框架还有很大的潜力空间，长期值得期待。
大模型本身的能力越来越强，面对它的安全隐患，保护策略肯定是要有的。这方面国内走得更靠前，甚至先于美国的相关立法。所以不论是从无论从大模型测，还是从应用测都需要符合监管的要求。另外就是看企业客户自身对数据安全的重视诉求来进行选型，不采用公有云，做专属部署，甚至说私有化部署。
目前更多客户是尝鲜的心态，本身也比较小心，很少把关键的业务场景拿出来一起共建，所以暂时还没有遇到数据安全和隐私相关的困难，但随着未来发展一定会撞上这个瓶颈。
创业突围，要选择非共识区域
大厂虽然具有资源、人才和市场先发优势，但决策相对慢，以及决策完了之后能不能去做转型也是问号，创业公司则更有灵活性，没有历史包袱。在用户愿意为新技术买单的情况下，大公司和创业公司各有优势。
创业公司在业务方向上的选择很重要，大家都觉得不错的应用方向大概率已经很难做了，因为一定有比你实力强的上一代，无论是SaaS公司还是其他软件公司，它有既有用户资源、品牌，以及数据优势。所以就应该要做一些非共识的区域，或者选一些有挑战的技术框架，最终实现一些颠覆性的业务形态。
这一轮的创业，跟上一轮的移动互联网的创业不太一样的地方，在于这里面的大语言模型流量税蛮高。以前APP时代几乎是免费，就可以把用户做的很大，然后再收广告费，但这种商业模式现在肯定行不通，光靠广告是肯定挣不回来，可能就需要全项收费，用的多就收的多，但压力在于，除非功能特别好，否则很难一下就收到钱。还有一种方式，就是把普通常规问题用端侧模型去平衡，节省流量税。当然，最好还能抓住国家或者行业发展的一些宏观趋势红利，这个也很重要。从这些角度说，如果一个创业团队这些都没有思考，一上来就要铺量，那我们就会想这个未来的商业模式能否坚持得下去。
本次活动中，参会观众汇集了来自香港科技大学、北京交通大学、长江商学院等高校研究员，也有来自阿里、腾讯、抖音、百度、商汤科技等知名公司的人工智能相关负责人，还有一众知名机构VC投资人，线上在互动区进行了热烈的提问，对于“大厂凭借资源优势能否赢者通吃？”“关于multiagent 的前景看法”等问题，嘉宾给出了精彩回复，也圆满结束了本次502线上同行研讨活动。
