趨勢一：以大語言模型為大腦構建的智能體，逐漸深入復雜任務

伴隨著AI Agent各能力板塊的進一步提升，在可以預見的未來，AI智能體將能夠承擔更加復雜和多樣化的任務，從簡單的工具逐漸演變?yōu)榫邆錄Q策能力的智能助手，深入各行各業(yè)的核心業(yè)務流程。

趨勢二：手機、電腦智能體初現(xiàn)端倪，帶來流量和應用生態(tài)的變革

短期內(nèi)，以手機和電腦智能體為代表的終端智能體將從操作系統(tǒng)層面整合應用與服務，提供更直觀的用戶體驗。服務將更模塊化、個性化，用戶可通過語音或文本命令讓智能體協(xié)調(diào)服務組件完成任務。除此這外，家居IOT設備、汽車智能座艙等也將開始探索智能體模式。

未來展望：大模型+小模型+智能體為數(shù)智底座，助力場景化應用

通過大模型+小模型+智能體的協(xié)同聯(lián)動配合，釋放出各種智能體應用服務。通過這種機制，結合具體的業(yè)務需求來定義構建以及調(diào)用，比如AI問答、AI搜索、AI采集、AI審批、AI摘要等等來助力業(yè)務場景的智能化升級。

• 大模型：提供通用推理能力中，大模型扮演著核心角色，負責處理和理解復雜的任務需求。
• 小模型：針對特定領域或任務進行訓練，以提供更為精細和專業(yè)的處理能力。在數(shù)智底座中，小模型與大模型形成互補，共同應對復雜多變的業(yè)務需求。例如，在發(fā)票識別、數(shù)據(jù)清洗脫敏等具體場景中，小模型能夠發(fā)揮重要作用，確保任務的精準完成。
• 智能體：基于大模型和小模型的協(xié)同聯(lián)動而釋放出的各種智能化應用服務能力。在數(shù)智底座中，智能體是連接用戶與系統(tǒng)的橋梁，通過自然語言交互、意圖識別等技術手段，智能體能夠準確理解用戶需求，并自動調(diào)用相應的系統(tǒng)功能來滿足用戶需求。