大模型领域加快速度进行发展,现在已确定进入“百模大战”。各大科技公司争相推出自己的大模型,试图在这场竞争中占据一席之地。然而,除了“卷模型”外,怎么来实现商业化落地仍是一个巨大难题。
近期,百度创始人李彦宏提出了一个重要观点:智能体是AI时代的网站,将形成数百万量级的庞大生态。这些智能体不仅仅可以满足多样化的客户的真实需求,还能通过智能化改造To B业务,释放巨大的市场潜力。
这是一个明确的判断,为大模型的应用落地,指出了一个清晰的方向。接下来,我们就这个观点来进行探讨。
李彦宏为何需要将智能体类比为AI时代的网站?为了回答这样的一个问题,我们应该先来回顾一下互联网的发展历史,试图从中来找到其演进的规律。
互联网的发展经历了从PC时代的网站到移动网络时代的APP,再到如今的小程序的演进,每一次技术进步都在不断使用户得到满足日渐增长的需求,同时也在塑造新的商业模式和用户体验。
20世纪90年代至21世纪初,互联网的普及推动了网站的广泛应用。早期的网站大多数都用在信息展示和服务查询,提供静态网页内容,用户通过浏览器访问获取所需的信息。门户网站如雅虎和新浪,电子商务平台如淘宝和京东商场,以及百度、谷歌这样的搜索引擎,成为这一时期的典型代表。
网站的核心功能是展示信息,提供用户所需的内容和服务。例如,新闻网站每日更新大量的新闻资讯,使用户得到满足的阅读需求;电商网站则提供商品浏览、购物车和在线支付功能,方便用户进行在线交易。用户通过搜索引擎和导航栏快速找到所需信息,而内容管理系统(CMS)则帮助网站运营者轻松更新和维护内容。
然而,传统网站的交互性较低,用户要主动点击、搜索和填写表单,体验相对机械。此外,早期的网站主要依赖桌面浏览器,缺乏移动端的支持,限制了用户的访问场景。
随着智能手机的普及,移动互联网成为新的发展主力,APP应运而生并迅速普及。APP相较于传统网站,提供了更丰富的功能和更好的使用者真实的体验,充分的利用了移动电子设备的特性,如摄像头、GPS和传感器。
移动应用不仅实现了信息展示和服务查询,还进一步集成了本地功能,如导航、拍照和健康监测等。即时通知功能通过推送通知实时向用户发送消息和提醒,增强了用户的互动性和黏性。个性化服务成为APP的一大亮点,通过数据分析和学习,APP可以依据用户行为和偏好提供定制化的内容和推荐。例如,百度APP不仅仅是一个搜索工具,其还提供信息流推荐服务,让“人找信息”变成“信息找人”。
2017年之后,各种小程序开始崭露头角,开创了无需下载、即用即走的轻量级应用模式。小程序依托于超级App平台(如百度、微信、支付宝),用户可以通过扫描二维码或搜索直接使用。与传统的APP相比,小程序具有轻量化、快速启动和跨平台兼容的优势。
然而,无论是PC互联网时代的网站,还是移动互联网时代的APP、小程序,都有一个显著的缺陷,那就是他们不够智能,更像是一个工具,而不是助手。看来,应用形态的演进还没有完成,还需要更高级、更智能的应用形态。
大模型技术的发展,以及在此基础上衍生出的智能体,为解决网站、APP、应用软件的智能缺失问题提供了新的可能。
李彦宏认为,智能体是AI时代的网站。那他们有什么可比性呢?具体来看,它们在功能定位、用户交互、开发与部署、数据处理与分析、应用生态系统等多个方面具有高度的相似性。也就是说,智能体在很多方面承担了原来网站的功能,并且做的更好,更智能。
从功能定位角度,网站在PC互联网时代扮演了信息展示和服务提供的重要角色,用户通过网站获取新闻、商品信息,进行在线交易等,这些都是网站的核心功能。智能体则延续并超越了这些功能,通过动态交互、任务自动化和智能推荐来满足用户的复杂需求。智能体不仅能展示信息,还能理解和响应用户的自然语言指令,提供个性化的服务。通过自然语言处理技术,智能体能够像人类助手一样与用户对话,极大地提升了用户体验的互动性和自然性。
数据处理与分析是另一个关键类比点,传统网站主要处理用户输入和行为数据,进行基本的统计和分析。而智能体则通过实时数据整合和深度分析,能够进行智能推荐和自我优化。智能体利用用户的交互数据,不断学习和提升自身的服务能力,这种自适应能力是传统网站所不具备的。
应用生态系统的构建方面,传统网站依靠成千上万个网站组成广泛的生态系统,满足用户多样化的需求。同样的,可以通过数百万个智能体覆盖各种应用场景,构建一个庞大的智能生态系统。为了推动AI原生应用创业创新,早日构建起完善的生态系统,百度开创了“文心杯”创业大赛。
商业应用和市场价值方面,传统网站通过在线广告、电子商务、信息服务等方式实现商业价值。智能体则有望进一步扩展商业模式,通过智能服务收费、数据分析服务和业务优化等方式实现更高的商业价值。
可以看到,智能体不仅继承了传统网站的信息和服务门户角色,更通过AI技术的加持,实现了功能的智能化、个性化和互动性。可以说,基于大模型的智能体,是AI时代的网站,并且是更加强大,更加智能的网站。
上面我们谈到,智能体是AI时代的网站,通过上百万的智能体,可以构建一个丰富的应用生态。然而,这只是逻辑上的设想。要想构建百万级的智能体生态,必须得有两个前提条件:强大且持续进化的大模型,降低智能体的开发门槛。
大模型需要具备理解和生成自然语言的能力,能够准确理解用户意图,并生成符合语境的响应。这种能力不仅要求模型在训练阶段处理海量数据,还需要在推理阶段具备高效的计算能力。只有这样,智能体才能与用户进行自然、流畅的对话,提供高质量的服务。
此外,大模型必须具备持续学习和进化的能力,以适应不断变化的用户需求和环境。通过不断更新和优化,大模型可以引入新的知识和技能,提升自身的性能和适用性。持续进化的能力还包括对用户交互数据的实时学习,使智能体能够按照每个用户反馈不断改进服务质量。
可以说,底层大模型的能力,很大程度上决定了智能体的“智力”水平。那么,智能体需要什么样的大模型呢?百度的文心大模型给了我们一个样板。
百度的文心大模型自2019年发布以来,经过多次迭代,已升级至4.0版,日调用量突破2亿次,显示出其在理解、生成、逻辑和记忆能力方面的领先水平。通过芯片、框架、大模型和终端应用场景的高效反馈闭环,文心大模型显著提升了训练和推理效率,成本降低至原来的1%。此外,百度还推出三款轻量级大模型ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny,以及两款专为特定场景设计的大模型ERNIE Character和ERNIE Functions,来满足客户的特性需求。目前,百度的文心大模型在多个领域实现了广泛应用,如与三星、荣耀、小米等合作,将文心大模型集成到智能手机、PC和电动汽车中。
构建一个成功的智能体开发平台,需要具备以下关键特性:易用性、强大的基础模型支持、丰富的API和开发工具、高效的训练与推理能力、数据处理与管理能力、自适应与自我优化能力、全面的文档与支持、开放的生态系统。这些特性能够确保开发者轻松创建、部署和管理智能体,同时提供智能体高效运行的必要支持。
以百度文心智能体平台为例,该平台将开发门槛降到最低,支持自然语言交互,甚至实现“一句话开发智能体”。这使得即使是没有编程背景的用户,也能通过简单的操作创建智能体,并支持调用自定义插件实现指定功能。而且,文心智能体平台利用百度搜索等天然的分发渠道,确保智能体的广泛应用和用户触达。
文心智能体平台的高效开发工具,如AgentBuilder、AppBuilder和ModelBuilder,使得开发者能够快速创建、发布和优化智能体。AgentBuilder支持零代码模式,简化了智能体开发流程;AppBuilder封装了各种AI原生应用开发组件,降低了开发门槛;ModelBuilder则支持模型的定制和优化,满足不同场景的需求。
正如李彦宏所说,“当时看网站是怎么做出来的?通过浏览器一看源代码,非常简单,稍微改一点,我也可以做出来,今天做智能体跟这个很类似……起个名字,告诉它回答什么、不回答什么,就做成了。”
对于更复杂的需求,智能体可以通过协同工作来实现。正如李彦宏所说,“有些复杂的任务,可以通过多个智能体来完成,就像公司里有CEO,还有财务、技术、销售主管,他们协作起来,能完成一个非常复杂的任务。”例如,用户计划一次旅行,旅游智能体可以帮助规划行程,酒店智能体可以推荐和预订住宿,交通智能体则可以安排交通工具。这种协同方式使得用户能够一站式解决多个需求,提高了服务的便捷性和效率。
正如李彦宏在4月16日Create2024百度AI开发者大会上所说,“AI正在掀起一场创造力革命,未来开发应用就像拍个短视频一样简单,人人都是开发者,人人都是创造者。”目前,文心智能体平台已经有16万多名开发者和超5万家企业入驻,覆盖了100多个应用场景。
当数量庞大的智能体共同作用时,就构建了一个丰富多样的应用生态系统。通过这种生态系统,AI技术真正融入了日常生活,改变了用户与技术的互动方式。
还有一点需要注意,相比于C端消费互联网,未来更大的机会在于B端产业互联网。李彦宏认为,“大模型对于ToB业务的改造,会是非常深刻和彻底的,比互联网对于ToB的影响力要大一个数量级。”
那么,大模型如何改造ToB业务业务呢?核心逻辑跟我们上面讨论的智能体是一脉相承的。以往的ToB业务系统,更多是数字化系统,其没有智能化的“灵魂”,或者说是没有大脑。而以大模型为基础的智能体,则给了ToB业务系统“大脑”,大幅度提升了其智能水平,真正将数字化升级为数智化。
正如数据猿发布的《To B软件的底层功能逻辑,已经变了!》一文所分析的那样,以大模型为基础的智能体带来了深刻的变革,彻底改变了人机交互方式,并进而改变了B端软件的底层交互逻辑。
传统的图形用户界面(GUI)依赖于视觉元素,如按钮、图标和菜单,遵循“所见即所得”的原则,引导用户完成特定任务。然而,GUI的局限性在于其需要较大的屏幕空间和精细的操作能力,且在处理复杂任务时效率较低。
智能体通过自然语言处理技术,实现了自然语言界面(NLI),使人机交互更加直观和高效。智能体不仅能够理解和生成自然语言,还能记住上下文,进行多轮对话,提供类似人类的交互体验。这一技术突破使得用户可以通过语音或文本与系统进行交互,而不再依赖传统的视觉界面。这种基于NLI的交互方式,不仅简化了用户界面设计,使其更加清晰简洁,还提升了用户体验的个性化程度,系统能够根据用户的语言习惯和历史记录进行定制化响应。
在B端软件中,智能体的引入打破了传统GUI的交互逻辑,带来了动态、非线性和随性的交互体验。用户可以随意提出问题,系统能够灵活应对并实时调整响应,提供连贯的对话体验。这种灵活性和适应性使得系统更加贴近用户的自然沟通习惯,提高了交互的自然性和效率,降低了用户的学习曲线。通过智能体,B端软件不再只是消费娱乐工具,而是转变为强大的生产力平台,深度改造企业的业务流程和运营模式。
在数据处理与分析方面,智能体通过AI大模型,展现了强大的数据整合和挖掘能力。数据挖掘技术使智能体从大规模数据中提取有价值的信息,进行关联分析和模式识别。再结合实时数据处理框架(如Apache Kafka、Flink),智能体能够处理实时数据流,进行实时分析和响应。
这样一来,智能体能够分析历史数据和实时数据,进行精准的模式识别和预测。例如,在市场分析中,智能体可以整合社交媒体、销售数据和客户反馈,进行市场趋势分析和客户行为预测,帮助企业制定精准的营销策略。
智能体的自动化和业务流程优化能力,也是其改造B端应用系统的核心。结合机器人流程自动化技术,智能体能够自动执行重复性任务,模拟人类操作,完成复杂的工作流程。结合强化学习和优化算法,智能体可以动态调整工作流程,以适应不断变化的业务需求。
任务自动化技术使得智能体可以自动处理财务账单、报销和财务报表生成,提高财务处理效率,减少人工错误。例如,在供应链管理中,智能体通过自动化采购订单生成和跟踪,优化供应链流程,提高透明度和效率。智能体还可以实时监控生产流程,进行预测性维护,提高生产效率和产品质量。
需要指出的是,用智能体来改造业务系统,已经不单单是一个设想,而是已经有落地实践了。百度就做了第一个“吃螃蟹的人”,用AI大模型、智能体,来重构了其多个应用,效果显著。
例如,在文心大模型的赋能下,转型为“一站式AI内容获取和创作平台”,覆盖学习、办公、家庭教育和兼职赚钱等场景,用户数超过1.4亿,功能使用次数超15亿;百度新搜索通过多模态答案、实时推荐和多轮交互,每日满足超过3亿次搜索需求,显著提升用户体验;百度网盘的“云一朵”智能助理实现自然语言交互,增强多模态信息理解能力,用户已达2000万。百度地图成为全球首个AI原生地图产品,集成亿级POI知识和万亿级交通感知,用户突破1亿;轻舸AI营销平台将广告创编时间从2小时缩短到5分钟,提升转化率10%。这些AI应用的落地,显著提升了百度产品的功能和用户体验,实现了业务流程的智能化和高效化。
其中,百度GBI通过AI大模型和智能体技术,成功改造了To B业务系统,从技术和业务逻辑上实现了数据分析的智能化、便捷化和高效化。其自然语言交互和智能问数功能,大幅降低了数据分析门槛,提高了分析效率;专业知识注入和知识图谱技术,增强了系统的专业性和准确性;高效的数据处理架构,保证了实时数据处理能力。GBI的跨行业应用能力和数据驱动决策支持,使其成为推动各行业智能化升级的重要工具。通过这些创新,百度GBI不仅提升了业务系统的性能和用户体验,也为企业的数字化转型提供了强有力的支持。
更重要的是,百度不仅仅用AI大模型、智能体改造自有应用,还对外帮助大量用户构建自己的智能体。据悉,截止2024 年 4 月,通过文心一言APP,有 30 万创作者上线 万个智能体,智能体调用量达 8 亿。这些智能体分布在各行各业,显现出对业务改进的巨大潜力。
接下来,我们来看一个具体的客户案例,来说明AI大模型、智能体如何改造To B 业务系统。
在4月16日的百度AI开发者大会上,索菲亚家居展示了其借助百度AI大模型和智能体实现的数智化转型。索菲亚通过应用百度的智能体技术,创建了一个数字化的销售智能体,能够24小时在线,提供专业的家居咨询和个性化服务。这一智能体通过自然语言处理和智能解析能力,能自动生成专业的销售话术,为用户提供高效、亲切的互动体验,显著提升了用户满意度和销售转化率。
此外,索菲亚还利用百度文心大模型的能力,优化线上销售流程。当用户在百度搜索家居装修相关问题时,索菲亚的智能体能够优先回答,精准使用户得到满足需求,并推荐附近的线下门店。此举不仅提升了用户的搜索体验,还大幅降低了获取有效线索的成本,提升了企业的运营效率。
展望未来,将有数百万智能体融入各个业务系统,充分发挥AI大模型的能力,全面提升智能水平。这些智能体不仅能处理大量数据,还能从中挖掘出深层次的商业洞察,通过自然语言处理与用户进行互动,提供个性化和智能化的服务。随着智能体数量的增加和功能的不断完善,各行业的业务流程将变得更加高效和智能,企业决策将更加精准。
智能体的普及将带动整体生产力的提升,形成一个庞大的智能ECO,为数字经济注入新的活力,促进新质生产力的蓬勃发展。未来,智能体将成为推动经济增长和社会进步的重要力量,全面改变人类的生产和生活方式。