
低代碼+AI Agent,低成本進(jìn)入AI時(shí)代的鑰匙? 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(kāi)幕致辭中對(duì)2024年的人工智能趨勢(shì)做出了預(yù)測(cè),第一條就是: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(guò)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?!?/span>另一方面,與之形成鮮明對(duì)比的是,第一批做Agent的OpenAI,似乎遇到了出道即巔峰,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(kāi)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(wèn)量的1.5%。據(jù)The Information報(bào)道,一位開(kāi)發(fā)人員分析了3.6萬(wàn)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?!案杏X(jué)OpenAI已經(jīng)放棄了GPT Store?!边@位開(kāi)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”(可以看作Agent的一個(gè)類型)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(lái)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)”是第一個(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(lái)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(kāi)源和閉源的Agent項(xiàng)目。AI Agents全景圖,圖片來(lái)源:E2B 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(wàn)象的智能體商店,比如OpenAI推出的GPT Store,國(guó)內(nèi)企業(yè)如釘釘、智譜AI、昆侖萬(wàn)維也分別推出了各自的Agent平臺(tái)。長(zhǎng)期來(lái)看,AI最大的價(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(wú)法獲??;如果是從網(wǎng)頁(yè)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(yè)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(yè)結(jié)構(gòu)信息;如果是把渲染出來(lái)的網(wǎng)頁(yè)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(wèn)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(jué)問(wèn)題目前難以避免,如何降低幻覺(jué)帶來(lái)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(guò)在華為聽(tīng)到的一個(gè)說(shuō)法:“如果你是領(lǐng)域?qū)<?,你?huì)覺(jué)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(jué)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(méi)有哪一個(gè)游戲能燒這么多錢。更實(shí)際的問(wèn)題是,對(duì)于中國(guó)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“第一步”: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(wàn)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(lái)說(shuō),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(shuō)是一個(gè)被驗(yàn)證過(guò)的答案??康痛a、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(guò)去幾年中并不鮮見(jiàn)。那么,低代碼能把AI Agent應(yīng)用的成本打下來(lái)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?!?。低代碼原本是為了降低應(yīng)用開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(kù),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(guò)大量人工問(wèn)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(guò)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(méi)有最大程度地發(fā)揮價(jià)值。而“深航銷幫”(深航AI銷售助理)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(yǔ)言詢問(wèn)“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(wèn)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(guò)Agent對(duì)接知識(shí)庫(kù)解答用戶的常見(jiàn)問(wèn)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(wú)需經(jīng)過(guò)系統(tǒng)用戶中轉(zhuǎn),就可直接向AI助理提問(wèn)“XXX機(jī)票/訂單的出票代理人是誰(shuí)?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。
低代碼系統(tǒng)基礎(chǔ)上的AI助理已經(jīng)具備數(shù)據(jù)分析能力和可視化輸出能力,示意圖來(lái)源:釘釘 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(shū),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(kù),學(xué)生和家長(zhǎng)以自然語(yǔ)言向這個(gè)AI助理提問(wèn),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(kù)智能給出合理解答,并且能夠7*24小時(shí)在線。基于宜搭的低代碼開(kāi)發(fā)能力和AI識(shí)別技術(shù),該校還開(kāi)發(fā)了一個(gè)集通知發(fā)布、活動(dòng)報(bào)名、反饋收集的“智能填報(bào)應(yīng)用”。應(yīng)用內(nèi)置了AI識(shí)別能力,可以識(shí)別聊天的內(nèi)容自動(dòng)填充到表單。所有填報(bào)數(shù)據(jù)也會(huì)自動(dòng)匯總,生成可視化報(bào)表,供輔導(dǎo)員和管理人員查閱。在答疑的基礎(chǔ)上,AI助理還能對(duì)應(yīng)用內(nèi)的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析。招生助理可以統(tǒng)計(jì)咨詢問(wèn)題的類型和數(shù)量等數(shù)據(jù),智能填報(bào)應(yīng)用可分析活動(dòng)報(bào)名的人數(shù)和完成度等。所有數(shù)據(jù)都可以由AI自動(dòng)生成報(bào)表,為管理人員的工作和決策提供直觀的數(shù)據(jù)支撐。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AI開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)過(guò)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(kāi)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(guò)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(kāi)發(fā)能力,這對(duì)于我們這樣的非專業(yè)人員無(wú)疑構(gòu)成了較高的門檻。而宜搭讓我們可以通過(guò)低代碼進(jìn)行開(kāi)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(méi)有錢也沒(méi)有產(chǎn)研人才的中小企業(yè)來(lái)說(shuō),這種“低代碼+AI”一鍵開(kāi)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(kāi)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(wàn)個(gè)AI助理。3.打開(kāi)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(kāi)啟的低代碼戰(zhàn)略,會(huì)在AI時(shí)代迎來(lái)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(kāi)平臺(tái),釘釘過(guò)去三年力推的低代碼戰(zhàn)略已經(jīng)開(kāi)發(fā)了1000萬(wàn)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AI Agent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(wú)疑問(wèn)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?!?/span>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(guò)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(guò)去三年已經(jīng)基于低代碼平臺(tái)搭建了1000萬(wàn)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(lái)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(kāi)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?/span>Agent范式將原本由人類主導(dǎo)的功能開(kāi)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(lái),原本的架構(gòu)只能解決有限范圍的任務(wù),未來(lái)的架構(gòu)則可以解決無(wú)限域的任務(wù)。未來(lái)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(wú)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(lái)改變,這就是Agent-Centric時(shí)代的開(kāi)啟。低代碼+AI,無(wú)疑正是推動(dòng)軟件平民化的一次重要嘗試。
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