企业官网建设流程全解析

.net 网站开发框架,学生个人网页制作教程,公司关于网站建设的通知,营销策略怎么写范文周鸿祎曾经说过#xff1a;“如果2023年是大模型之年#xff0c;2024年是垂直应用之年#xff0c;那2025年就是智能体之年#xff01;” 而就在1月24号#xff0c;OpenAI 正式推出其首款 AI Agent智能体 Operator#xff0c;这个 Operator 可以像真人一样流畅地浏览网页“如果2023年是大模型之年2024年是垂直应用之年那2025年就是智能体之年”而就在1月24号OpenAI 正式推出其首款 AI Agent智能体 Operator这个 Operator 可以像真人一样流畅地浏览网页精准地点击、滚动、填写表单甚至能独立订机票、电商购物、订餐等相当复杂的任务。不同于传统的虚拟助手这款 AI 助手真正具备了“行动”的能力而非仅仅给出建议或答复。那什么是AI Agent智能体它是如何发展的其工作核心是什么具体上下游产业链如何有哪些可以关注的公司今天我们全面剖析一下一、定义区别1、定义Agent代理一概念起源于哲学描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。 在AI领域被赋予了一层新的含义具有自主性、反应性、交互性等特征的智能“代理”。能够基于目标和对现状能力的认知在环境约束中依赖特定资源和现有工具找到行动规则并将行动拆解为必要的步骤自主执行步骤达成目标。AI Agent智能体比较难理解简单点agent就好比你的私人代理。比如你是一家公司的总经理那agent就是你的总经理助你只需要给他设定目标和检查结果其他都可交给他他能把复杂流程的干的出色还帮您分析给出最优建议并最终向你汇报。Al Agent 具备三个核心能力:1独立思考 Al Agent 能够根据给定任务目标和约束条件,进行任务规划和问题拆解,形成执行步骤(即工作流)2自主执行能够调取各类组件和工具按照执行步骤依次执行实现任务目标3持续迭代 AlAgent能够自动记录任务目标、工作流和执行结果基于结果反馈沉淀专家知识和案例。2、与Copilot 、LLM、RAG的联系区别**1**LLMLLMLarge Language Model即 大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型能够生成自然语言文本、深入理解文本含义并处理各种自然语言任务如文本摘要、问答、翻译等。简单理解是语言的逻辑推理如我们常见的Chat GPT、文心一言、豆包、Kimi等Agent 是智能体LLM就是智能体的“大脑”核心控制器能提升AI Agent的理解力和泛化能力使其能更好地处理多种任务和上下文信息。这增强了AI代理的自然语言处理能力从而提供更个性化、连贯的交互体验。AI Agent LLM x (规划记忆工具行动)2RAGRAGRetrieval Augmented Generation即检索增强生成通过结合大型语言模型与检索机制显著提升了生成内容的准确性和相关性。其核心在于利用向量数据库存储和检索大量上下文信息以辅助生成模型在生成文本时做出更明智的决策。这种方法不仅提高了生成内容的质量还增强了模型的解释性和可控性。在大模型时代由于之前训练好的大模型数据没有跟新为了解决LLM知识有限的问题需要把外部的新知识提供给LLM进行学习让它理解之后表达出来这时候就需要用到RAG技术RAG 通过加入外部数据如本地知识库、实时数据等来增强 AI 模型的检索和生成能力提高信息查询增强过程和生成质量。比如文心一言的插件服务支持把实时又或者私有化知识提供给LLM。3CopilotAl Copilot 是微软推出的一款人工智能助手基于大模型技术的智能化应用不仅可以聊天还能搜索、编辑文档生成图像等提升工作效率。AI Copilot 基于微软的 Prometheus 模型该模型基于 OpenAI 的 GPT-4 构建具备强大的文本生成和数据处理能力Copilot 需要人的指挥Agent则是直接面对目标任务具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力因此终极形态的AI Agent只需要用户的起始指令和结果的反馈过程中并不需要人的介入。自主性是 Al Agent 和 Al Copilot 之间最大的区别。Al Copilot 是“副驾驶”只是提供建议而非决策Al Agent 是“主驾驶”需要真正做出决策并开展行动。4三者的联系AI Agent 会利用 LLM 的推理能力把问题进行拆解形成一个一个的小问题并定义好这些小问题之间的前后关系先处理哪个再处理哪个。然后按照顺序调用 LLM 、 RAG 或者外部工具来解决每一个小问题直至解决最初的问题。Copilot是 Agent 的发展过程和探索是单纯的copilot基于企业自身的决策进行智能辅助、智能决策还是最终呈现出Agent的形态。业界一个形象的比喻如果说copilot是单纯的二维世界那么Agent则是三维空间从二维到三维需要的不再是scaling law的强大魔力而更多是业务关系的本质理解即产业大模型的训练和出发点应该是什么。二、 AI Agent 的发展目前 AI Agent 已经在B端大量使用按照AI在企业的业务流程智能化程度可以将 Al Agent 分成四个阶段执行者、辅助者、参与者、协调者。第一阶段“执行者”按照既定规则和流程执行任务不具备决策和调整流程能力适用于重复性高场景;第二阶段“辅助者”能够根据实际情况提供相关信息和建议辅助业务人员做出决策;第三阶段“参与者”具备一定自主决策能力能够基于实际情况调整业务流程中的某些环节优化整个流程但还是基于一定现有流程框架实现:第四阶段“协调者”能够深入理解业务流程的目标和本质根据环境条件变化提出全新业务流程设计方案执行到位达成业务目标。当前在B端企业办公等少数应用场景已经达到“参与者”阶段还未出现“协调者”阶段应用。另外我们以感知能力、认知能力、执行能力、规划能力 4个维度来评判AI agent 从单一的感知、利用督促来获得认知、半自动化的执行和规划到超高精准的感知、利用环境自主学习提升认知、100%全面自动化执行计划和反思能力的迭代类似于智能汽车无人驾驶的L1向L4完全无人驾驶趋势发展未来其工作范式也将从面向过程VS面向目标转变从以人为中心到以人为辅助的智能进化。三、 AI Agent核心模块AI Agent 核心四大模块的: 记忆、规划、工具和执行我们认为需要重点关注的是记忆、规划和工具相关组件的建设。1、记忆包含短期记忆和长期记忆短期记忆所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习的。反应的是 Agent 的当前情况即在执行任务和与环境交互时产生的信息和数据它存储了 Agnet 最近的感知输入、目标以及中间内部推理的结果;长期记忆为 Agent提供了在较长时间内保留和调用(无限)信息的能力通常是通过利用外部向量存储和快速检索。包括语义记忆、程序记忆和情景记忆。其中语义记忆是可用自然语言描述的记忆;程序记忆是企业内部的业务流程与 SOP; 情景记忆是过去业务情景的复现。2、规划包含工作流、思维链、提示词工程等主要是通过这些方式充分激发大模型的能力实现针对任务目标的问题拆解和任务规划。规划模块将利用LLM来分解一个详细的计划其中将包括子任务以帮助解决用户问题。用于任务分解的常用技术包括思路链和思念之树可分别分为单路径推理和多路径推理。子目标和分解: Agent将大型任务分解为较小的、可管理的子目标从而能够高效处理复杂任务反思和完善: Agent可以对过去的行为进行自我批评和自我反省从错误中吸取教训并为未来的步骤进行改进从而提高最终结果的质量。3、工具分成执行类工具**、算法类工具和信息**类工具。执行类主要是成熟应用程序如计算器等弥补大模型的能力短板(不擅长数值计算等问题);算法类包含规则引擎算法、机器学习算法、深度学习算法以及基于大模型开发的 AI 算法;信息类主要是具备实效性工具解决大模型信息滞后问题(如天气、日历等)。综合来看【记忆】和【规划】是当前学术概念下的关键功能点但受限于市场发展早期在实际的商业产品落地中【记忆】和【规划】能力未必能完全呈现。四、市场空间格局2025年被定义于 AI Agent 的元年先看训练数据上2022年全球数据规模已达到103ZB (1ZB十万万亿字节)中国数据规模达到23.9ZB; 预计2027年全球数据规模可达到 284.3ZB中国数据量规模则可达到 76.6ZB近五年的CAGR为 26%超过全球增长速度。国产大模型自2023年7月开始进行密集发布截至2023年7月国产大模型累计数量达到300个并且涉及金融、制造、电商、法律、教育、医疗、娱乐等多个垂直细分领域。中国 AIAgent市场潜力无限在企业B端、消费C端均大有可为。2023年中国AI Agent市场规模为554亿元预计至2028年将达8520亿元其年均复合增长率为72.7%。AI Agent于2023年正式引入行业并重新定义随着AI的发展垂直领域的AI Agent 正逐渐成为新宠其市场规模预计可达SaaS的十倍创造超过 3000亿美元的独角兽企业。AI Agent市场规模包括ToC端和 ToB端的应用价值:1)在B端场景下AIAgent将对 SaaS应用进行全面重构与传统知识库结构化管理模式相比AIAgent的向量数据库能自动学习和理解文档实现更加高效知识管理;2)在C端场景下AAgent作为生成式AI的商业化应用可以广泛应用于电商、教育、旅游、酒店以及客服等行业带来传统行业的升级转型。五、AI Agent产业链分析AI Agent产业链上游可以分为基础设施与技术供应商中游为 AI Agent研发与集成商主要可以分为系统集成厂商、软件开发厂商以及解决方案供应商其中目前大部分企业正在处于优化产品和探索应用场景阶段下游主要为应用与终端客户。上游基础设施与技术提供商国内主要可以分为AI芯片、服务器集成厂商、算法框架、大模型厂商、数据服务商以及云计算平台等1算法框架业内通常使用谷歌Tensorflow和脸书Pytorch作为AI算法框架昇思MindSpore于2023年打造业界首个AI融合框架提供全面的分布式并行能力。2大模型AI Agent的核心驱动力是大语言模型。因此大型的开发者在产业链中占据重要地位提供基础模型和算法支持使得AI Agent能够具备感知、理解、决策和执行的能力。2024年国产大模型前十名单字节豆包、月之暗面Kimi、百度文心一言、清华智谱AI、科大讯飞讯飞星火、昆仑万维天工等3AI 芯片是灵魂当前主流的AI agent 芯片主要分为三类GPU、FPGA、ASIC①、GPU:英伟达NVIDIA一家独大占据81%的市场份额其次是AMD和Intel分别占据18%和1%的市场份额国内厂商寒武纪、景嘉微、海光信息、天数智芯功能和应用领域等方面都有了提升②、ASIC 博通AVGO、美满电子MRVL 两家全球巨头国内寒武纪、芯原股份、嘉楠科技 CAN 也在奋力直追③、FPGA安路科技是国内FPGA业务领军企业复旦微电是FPGA芯片重要供应商。4服务器 国内龙头公司:inspur浪潮、 Sugon 中科曙光和华为5数据服务国外澳大利亚的Appen国内浪潮 、 标贝科技是龙头2.中游AI Agent研发与集成商负责将大模型与其他技术组件(如规划、记忆、工具使用和行动模块)相结合开发出具有特定功能和应用场景的 AI Agent产品。通常拥有强大的研发团队和技术实力能够不断优化和迭代产品以满足市场需求。1系统集成国内头部是–联想 、科大讯飞、用友 、钉钉 、 况客科技、 Moka公司2软件平台开发面壁智能 、实在智能、汇智智能 、澜码科技 、联汇等都是国内不错的公司3解决方案提供商 华为云 、百度智能云、 阿里云、 腾讯云 京东云 天翼云等国内公司。3.下游应用厂商AI Agent的应用场景广泛包括智能客服、个人助理、自动驾驶、软件开发、财务管理等多个领域。应用厂商根据不同行业和场景的需求利用A Agent 技术开发出各种应用产品和服务直接面向终端用户负责产品的推广和销售。1应用开发者旷视、海康微视、云从科技、云知声等巨头2行业服务商科大讯飞、地平线、海尔智家、大疆、格灵深瞳等企业附AI Agent 产业链图谱六、AI Agent 的总结随着OpenAI 的 Operator 智能体采用了“计算机使用智能体Computer-Using AgentCUA模型结合了 GPT-4o 的视觉识别能力和高级推理技术可以通过截图“理解”网页并像人类一样精准操作鼠标和键盘、进行交互无需使用特定于操作系统或网络的 API让AI 智能体实现跨越式进步。目前已经有许多的大厂纷纷涌入这场AI Agent 攻城略地就如最近微软上线 Microsoft 365 Copilot Chat通过 GPT-4o AI 模型驱动为 微软 365 商业用户提供安全的 AI 聊天体验并接入按用量计费的 Agents 应用而国内、字节豆包、百度、小米等多家科技公司也在疯狂厮杀已在旗舰产品中融入大模型促使应用生态调整接口。头部科技公司均在悄然发力C端市场推出了自研Al agent,并在新旗舰产品中融入大模型促使应用生态调整接口逐步形成模型生态。未来AI Agent的市场规模可能是SaaS市场的10倍甚至部分取代Saas相信很快AI Agent将迈向更高层次的协作与协同工作阶段AI Agent集群与AI Agent网络以空前规模、洪荒之势重新定义生产力和问题解决能力。而垂直细分的AI Agent应用将遍地生花其应用领域之广将占领人们生活的方方面面。。。最后建议关注的AI Agent 应用公司如下七、建议关注标的AI Agent 应用科大讯飞、金山办公、彩讯股份、焦点科技、鼎捷数智、泛微网络、拓尔思、迈富时、汉得信息、致远互联、金蝶国际等AI 垂类应用三六零、万兴科技、昆仑万维、虹软科技、润达医疗、美图公司、商汤-W 等。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课