近期，在AI領(lǐng)域爆火的Agent，似乎遇到了口碑兩極分化的局面。

一方面，Agent仍然被看作是“大模型的下一場(chǎng)戰(zhàn)事”，2024年也被看作是Agent爆發(fā)元年。

今年3月20日，紅杉資本合伙人在AI Ascent主題活動(dòng)的開幕致辭中對(duì)2024年的人工智能趨勢(shì)做出了預(yù)測(cè)，*條就是:Copilot將逐漸向Agent轉(zhuǎn)變。

AI將從輔助人類的Copilot轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲芴娲恍┤祟惞ぷ鞯腁gent。AI更像一個(gè)同事，而不僅僅是一個(gè)工具。這一點(diǎn)已經(jīng)在軟件工程、客服等行業(yè)初步顯現(xiàn)。

在同一場(chǎng)活動(dòng)上，斯坦福大學(xué)客座教授吳恩達(dá)也發(fā)表了關(guān)于Agent的主題報(bào)告。他認(rèn)為AI代理工作流程將在今年推動(dòng)AI的巨大進(jìn)步，甚至可能超過下一代基礎(chǔ)模型，“這是一個(gè)重要的趨勢(shì)，我呼吁所有從事人工智能工作的人都關(guān)注它。”

另一方面，與之形成鮮明對(duì)比的是，*批做Agent的OpenAI，似乎遇到了出道即*，隨后一路下滑的狀態(tài)。

去年11月，OpenAI在首屆DevDay上發(fā)布了Agent開發(fā)框架Assistant API，并配套推出了GPT Store。GPT Store里的每一個(gè)GPTs，就是一個(gè)Agent。

但是，GPT Store的流量表現(xiàn)不佳。SametimeWeb數(shù)據(jù)顯示，2月份GPTs僅占ChatGPT網(wǎng)站桌面訪問量的1.5%。

據(jù)The Information報(bào)道，一位開發(fā)人員分析了3.6萬多個(gè)GPTs，其中約有5%每天有150至500名活躍用戶，但絕大多數(shù)每天只有1到2個(gè)用戶。“感覺OpenAI已經(jīng)放棄了GPT Store。”這位開發(fā)人員吐槽道。

近期，金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎在一次采訪中更是直接坦言，“個(gè)人助理”都是技術(shù)人員的想象，都是典型的偽需求。

究竟是GPT Store不行，還是Agent不行？在AI日新月異的發(fā)展節(jié)奏中，Agent要從玩具和“概念”真正變?yōu)樯a(chǎn)力，究竟路在何方？

一個(gè)自AI熱潮興起以來一直備受挑戰(zhàn)的事物或許能為Agent落地提供答案，那就是低代碼。

1.技術(shù)與成本的雙重挑戰(zhàn)

今天，幾乎所有的科技巨頭與AI創(chuàng)業(yè)公司都在布局Agent。IDC調(diào)研表明，50%的企業(yè)已經(jīng)在某項(xiàng)工作中進(jìn)行了Agent的試點(diǎn)，另有34%的企業(yè)正在制定Agent的應(yīng)用計(jì)劃。

“華為天才少年”、Logenic AI聯(lián)合創(chuàng)始人李博杰是Agent創(chuàng)業(yè)潮中的一員，他將這些類目繁多的Agent分成了兩大類:一個(gè)是有趣的AI，也就是更像人的AI；另一個(gè)是更有用的AI，也就是更像工具的AI。

去年爆火的“斯坦福AI小鎮(zhèn)”是*個(gè)出圈的有趣的Agent系統(tǒng)，這是一個(gè)由25個(gè)Agent組成的虛擬世界，完完全全地模擬了真實(shí)的人類生活。

另一個(gè)“有趣的AI”是角色扮演類的Agent，這一賽道也誕生了數(shù)家AI獨(dú)角獸公司，代表產(chǎn)品是Character.ai、Inflection的Pi、Minimax的Talkie等。

有趣的AI主要面向to C領(lǐng)域，而有用的AI主要面向to B領(lǐng)域，比如各種Copilot工具、面向個(gè)人或者企業(yè)的Agent。

如今，越來越多工具屬性的Agent已經(jīng)涌現(xiàn)。據(jù)云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商E2B的不完全統(tǒng)計(jì)和分類，在編程、個(gè)人助手、生產(chǎn)力、HR、科學(xué)、商業(yè)智能、設(shè)計(jì)、市場(chǎng)營(yíng)銷、金融等多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景都有大量的開源和閉源的Agent項(xiàng)目。

除了針對(duì)垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景打穿打透的Agent，還有企業(yè)從平臺(tái)模式出發(fā)，打造包羅萬象的智能體商店，比如OpenAI推出的GPT Store，國內(nèi)企業(yè)如釘釘、智譜AI、昆侖萬維也分別推出了各自的Agent平臺(tái)。

長(zhǎng)期來看，AI*的價(jià)值在于生產(chǎn)力的提升，也就是AI工具的屬性。但目前，受限Agent系統(tǒng)大腦——大模型本身的性能，Agent到底能否從有趣的“AI玩具”進(jìn)一步升級(jí)為有用的“AI工具”，還存在一定的挑戰(zhàn)。

以AutoGPT查天氣為例，雖然它能夠自主規(guī)劃、決策與執(zhí)行任務(wù)，但很多時(shí)候都以失敗告終，因?yàn)楹芏嗵鞖釧pp的API是付費(fèi)的，AutoGPT無法獲取；如果是從網(wǎng)頁讀取天氣數(shù)據(jù)看到的是HTML代碼，AutoGPT也看不懂；如果要把網(wǎng)頁數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成看得懂的文本，又會(huì)丟掉太多的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)信息；如果是把渲染出來的網(wǎng)頁截圖放到多模態(tài)模型里去直接識(shí)別，需要GPT-4V這種級(jí)別的模型才會(huì)比較靠譜。

在嚴(yán)肅的企業(yè)任務(wù)場(chǎng)景中，對(duì)于數(shù)據(jù)、問答的準(zhǔn)確性有比較高的要求，哪怕有1%的錯(cuò)誤率也是不能忍受的，這種錯(cuò)誤率很難商用。而大模型的幻覺問題目前難以避免，如何降低幻覺帶來的錯(cuò)誤率是一個(gè)挑戰(zhàn)。

Logenic AI聯(lián)合創(chuàng)始人李博杰認(rèn)為，目前大模型的能力只是一個(gè)入門級(jí)的水平，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到專家級(jí)，現(xiàn)階段的Agent系統(tǒng)更像是一個(gè)干活比較快但不太靠譜的員工。

他分享過在華為聽到的一個(gè)說法:“如果你是領(lǐng)域?qū)＜遥銜?huì)覺得大模型很笨；但是如果你是領(lǐng)域的小白，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)大模型非常聰明。”

這些挑戰(zhàn)的根源都?xì)w結(jié)于Agent系統(tǒng)的大腦——也就是底層大模型的基礎(chǔ)能力，Agent系統(tǒng)針對(duì)復(fù)雜任務(wù)的規(guī)劃和分解任務(wù)、遵循復(fù)雜指令、自主使用工具以及減少幻覺等等，還有很大的提升空間。

Agent面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)，在于成本。我們都知道訓(xùn)練大模型需要很高的算力成本，而運(yùn)行一個(gè)Agent系統(tǒng)所消耗的推理成本同樣不低。

李博杰分享了一組數(shù)據(jù):如果基于GPT-4做一個(gè)游戲NPC，跟玩家不停地交互，成本高達(dá)每個(gè)玩家每小時(shí)26美元，沒有哪一個(gè)游戲能燒這么多錢。

更實(shí)際的問題是，對(duì)于中國的廣大企業(yè)而言，除了算力成本外，更值得關(guān)心的成本在于如何在AI的道路上走出“*步”:搭建一個(gè)Agent，讓它成為業(yè)務(wù)流和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的入口，這需要招一個(gè)多貴的團(tuán)隊(duì)？

2023年，一個(gè)私有化大模型的的價(jià)格曾達(dá)到千萬元級(jí)別。顯然如此高昂的成本不可能在企業(yè)級(jí)場(chǎng)景大范圍的落地。

總結(jié)來說，Agent能否變得有效、可靠與低成本，是目前遇到的核心挑戰(zhàn)。

2.Agent低成本落地的突破口

談到拉低成本和門檻，低代碼可以說是一個(gè)被驗(yàn)證過的答案。靠低代碼、用傳統(tǒng)軟件十分之一甚至五十分之一的成本實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的故事，過去幾年中并不鮮見。

那么，低代碼能把AI Agent應(yīng)用的成本打下來嗎？

釘釘?shù)牡痛a團(tuán)隊(duì)宜搭正在做出一些實(shí)踐，并推出了“宜搭A(yù)I”——一個(gè)在低代碼平臺(tái)上構(gòu)建AI助理的方式。

去年，在大模型與AIGC爆火之后，低代碼行業(yè)“人人自危”。低代碼原本是為了降低應(yīng)用開發(fā)的門檻，而大模型直接連代碼都可以生成，似乎有直接顛覆低代碼賽道的趨勢(shì)。

去年7月，釘釘還專門拉上了氚云等幾家低代碼廠商展開了一次討論，專門討論AI能否替代低代碼。最后大家的一致結(jié)論是:不但不會(huì)替代，AI還給低代碼插上了騰飛的翅膀。

釘釘給出的答案則是，低代碼+AI，就是Agent落地的突破口。

低代碼+AI構(gòu)建Agent，能否真正成為企業(yè)業(yè)務(wù)有效的工具？目前，已經(jīng)在一些企業(yè)和組織中落地了。

在營(yíng)銷領(lǐng)域，深圳航空營(yíng)銷委使用釘釘AI助理、釘釘宜搭互動(dòng)卡片以及業(yè)務(wù)接口搭建了“深航AI銷售幫手”，專門針對(duì)深航營(yíng)銷場(chǎng)景的痛點(diǎn)進(jìn)行了定制化開發(fā)，解決了銷售系統(tǒng)保障、信息觸達(dá)、經(jīng)營(yíng)監(jiān)控、銷售預(yù)警、知識(shí)管理等難點(diǎn)。

此前，深圳航空的機(jī)票分銷系統(tǒng)“深航銷售平臺(tái)”，在用戶使用過程中雖然提供了培訓(xùn)以及使用了傳統(tǒng)的手冊(cè)和知識(shí)庫，但是由于功能迭代頻繁，營(yíng)業(yè)部、坐席人員調(diào)整，每天仍須要通過大量人工問答獲取信息，效率不高，溝通成本巨大。同時(shí)，一線銷售人員需要查詢訂單票據(jù)信息時(shí)，需要通過登錄深航銷售平臺(tái)系統(tǒng)中查詢，信息同步不夠及時(shí)便捷，系統(tǒng)中沉淀的大量數(shù)據(jù)沒有*程度地發(fā)揮價(jià)值。

而“深航銷幫”集成宜搭搭建的銷售管理系統(tǒng)“云銷平臺(tái)”，打通多個(gè)內(nèi)部銷售相關(guān)系統(tǒng)，為員工觸達(dá)和使用這些數(shù)據(jù)提供了非常人性化的入口:用自然語言詢問“系統(tǒng)最近的出票時(shí)間是什么？”“近12小時(shí)出票情況如何？”等問題，這個(gè)Agent就會(huì)調(diào)用接口，實(shí)時(shí)查詢，并以圖表形式顯示相關(guān)數(shù)據(jù)，通過Agent對(duì)接知識(shí)庫解答用戶的常見問題。

這個(gè)Agent還能為非系統(tǒng)用戶提供訂單票據(jù)查詢等服務(wù)。銷售人員無需經(jīng)過系統(tǒng)用戶中轉(zhuǎn)，就可直接向AI助理提問“XXX機(jī)票/訂單的出票代理人是誰?具體信息如何?”，AI助理會(huì)直接查詢B2B系統(tǒng)的出票數(shù)據(jù)，返回所需票據(jù)信息。

另一個(gè)案例是在教育領(lǐng)域，浙江工商大學(xué)教務(wù)中心使用釘釘宜搭應(yīng)用讓全校的教務(wù)業(yè)務(wù)在線化，搭配上AI助理，教授、同學(xué)、行政老師都有了自己的專屬AI秘書，以聊天的形式就能吩咐AI助理完成招生咨詢、課程答疑、課程數(shù)據(jù)分析等大量工作。

例如該校推出的“智能招生AI助理”，就集成了包含學(xué)校的招生政策、專業(yè)設(shè)置、錄取分?jǐn)?shù)線等信息的招生知識(shí)庫，學(xué)生和家長(zhǎng)以自然語言向這個(gè)AI助理提問，如"我的分?jǐn)?shù)能報(bào)考哪些專業(yè)？"助理便會(huì)結(jié)合知識(shí)庫智能給出合理解答，并且能夠7*24小時(shí)在線。

這些都是很細(xì)微的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，不但切實(shí)提升了業(yè)務(wù)效率，更重要的是盤活了企業(yè)最重要的資產(chǎn)，也就是數(shù)據(jù)。

更重要的是，用宜搭A(yù)I開發(fā)Agent的門檻并不高，成本也不貴。

業(yè)內(nèi)確實(shí)有高成本進(jìn)行Agent開發(fā)的案例。由于涉及到數(shù)據(jù)治理、訓(xùn)練私有化模型、交付實(shí)施等流程，成本并不低。

但如果企業(yè)已經(jīng)在釘釘宜搭上開發(fā)過業(yè)務(wù)應(yīng)用，其積累的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)已經(jīng)是大模型所需的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，僅需要“一鍵開啟”Agent能力。這個(gè)實(shí)施成本幾乎可以忽略不計(jì)。

正如深圳航空營(yíng)銷委史炎平所言:“在AI助理搭建過程中，我們?cè)钊胩接懖⒃u(píng)估了多種技術(shù)手段，但是使用AI助理的一些高級(jí)功能需要一定的開發(fā)能力，這對(duì)于我們這樣的非專業(yè)人員無疑構(gòu)成了較高的門檻。而宜搭讓我們可以通過低代碼進(jìn)行開發(fā)，使用AI助理的高級(jí)功能，更豐富，更智能地實(shí)現(xiàn)我們的業(yè)務(wù)需求。”

對(duì)于大企業(yè)的業(yè)務(wù)部門以及沒有錢也沒有產(chǎn)研人才的中小企業(yè)來說，這種“低代碼+AI”一鍵開啟Agent能力將會(huì)有很大的吸引力。

正因如此，今年1月，釘釘總裁葉軍在釘釘7.5版本發(fā)布會(huì)上宣布釘釘?shù)哪繕?biāo)是成為低門檻、高頻和開放的AI助理平臺(tái)。與OpenAI推出的GPT Store類似，釘釘也宣布將在4月份推出自己的Agent Store————“釘釘AI助理市場(chǎng)”，并要在三年內(nèi)創(chuàng)建1000萬個(gè)AI助理。

3.打開Agent的想象空間

可能連釘釘自己都不會(huì)想到，3年前釘釘開啟的低代碼戰(zhàn)略，會(huì)在AI時(shí)代迎來Agent的東風(fēng)。

低代碼在軟件行業(yè)也曾備受爭(zhēng)議，但經(jīng)歷了幾年的低代碼熱潮之后，如今低代碼本身已經(jīng)有了廣泛的基礎(chǔ)，尤其是在中小企業(yè)里有非常高的普及度。

與OpenAI聚焦C端不同的是，釘釘核心定位在B端。釘釘首先是一個(gè)協(xié)同平臺(tái)，Agent的突破首先在協(xié)同辦公場(chǎng)景；其次是一個(gè)應(yīng)用開平臺(tái)，釘釘過去三年力推的低代碼戰(zhàn)略已經(jīng)開發(fā)了1000萬個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用，不僅能助力協(xié)同辦公，還能深入到企業(yè)業(yè)務(wù)中去。

低代碼的普及為AIAgent打下了良好的“系統(tǒng)”和“數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)設(shè)施。AI時(shí)代本質(zhì)是在變革數(shù)據(jù)產(chǎn)生與數(shù)據(jù)消費(fèi)的方式，Agent正在讓這一切逐漸落地。

宜搭搭建的AI助理，除了具備大模型本身就有的常識(shí)理解、生成能力外，最重要的是能夠默認(rèn)打通企業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識(shí)，讓原有的傳統(tǒng)應(yīng)用一鍵享受AI助理的新入口形式和使用交互形式。

像釘釘這樣在to B領(lǐng)域做商業(yè)智能類的Agent，毫無疑問會(huì)涉及更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)、流程、行業(yè)Know-how，這是企業(yè)的護(hù)城河。

釘釘宜搭產(chǎn)品負(fù)責(zé)人邵磊告訴「甲子光年」:“企業(yè)最關(guān)心的不再是單純的組織協(xié)同或業(yè)務(wù)協(xié)同，企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和積累的行業(yè)知識(shí)才是他們真正的核心資產(chǎn)，這是完全不具備任何可替代性的。只有挖掘數(shù)據(jù)與行業(yè)知識(shí)的價(jià)值，企業(yè)才會(huì)真正發(fā)展。”

在企業(yè)服務(wù)這個(gè)to B的場(chǎng)景下做AI，絕大多數(shù)需求都是源自于客戶本身。釘釘有著很濃厚的產(chǎn)品共創(chuàng)機(jī)制和文化。比如釘釘和一家生產(chǎn)制造企業(yè)共創(chuàng)過程中，其實(shí)是客戶自身提出了圍繞數(shù)據(jù)的輸入和分析結(jié)合AI的眾多想法。

釘釘過去三年已經(jīng)基于低代碼平臺(tái)搭建了1000萬個(gè)應(yīng)用，積累了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在to B行業(yè)做AI需要高可信任性，而AI可信任性的前提就是數(shù)據(jù)的可靠性與結(jié)構(gòu)化。

更進(jìn)一步來看，低代碼+AI推動(dòng)了Agent的普及，這種人機(jī)交互式的軟件開發(fā)方式有望推動(dòng)軟件架構(gòu)的范式遷移。

比爾·蓋茨就認(rèn)為，Agent將徹底顛覆軟件行業(yè)，將影響我們?nèi)绾问褂密浖约叭绾尉帉戃浖?/p>

Agent范式將原本由人類主導(dǎo)的功能開發(fā)，逐漸遷移為以AI為主要驅(qū)動(dòng)力。以大模型為技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，Agent為核心產(chǎn)品形態(tài)，把傳統(tǒng)軟件預(yù)定義的指令、邏輯、規(guī)則和啟發(fā)式算法的任務(wù)層級(jí)演變成目標(biāo)導(dǎo)向的智能體自主生成。這樣一來，原本的架構(gòu)只能解決有限范圍的任務(wù)，未來的架構(gòu)則可以解決無限域的任務(wù)。

未來的軟件生態(tài)，不僅是最上層與所有人交互的媒介是Agent，整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，無論是底層技術(shù)，商業(yè)模式，中間組件，甚至是人們的生活習(xí)慣和行為都會(huì)圍繞Agent來改變，這就是Agent-Centric時(shí)代的開啟。

低代碼+AI，無疑正是推動(dòng)軟件平民化的一次重要嘗試。

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