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1、可信可信AgentAgent 的规模化之路的规模化之路从企业智能体到个人代理的时代从企业智能体到个人代理的时代演讲人:吴明辉95%95%的生成式的生成式AIAI项目没有收获财务回报项目没有收获财务回报State of AI in Business 2025 MIT企业级企业级AgentAgent 与个人与个人AgentAgent 核心差异核心差异Enterprise vs Personal Agent两类两类AgentAgent 的关键区别的关键区别个人AgentAgent单用户服务,个性化需求轻量级部署,本地或云端数据隐私性强,个人控制功能相对简单,通用场景成本低,按需付费快速响应,即时交互
2、企业级AgentAgent 多用户协同,组织级服务 企业级部署,私有化/混合云 数据安全合规,权限管理 功能复杂,业务流程深度集成 投入大,长期ROI考量 稳定性高,724小时运行任务分类四象限模型任务分类四象限模型Task Classification Matrix一次性重复性复杂简单人工人工RPARPAAgentAgentWorkflowWorkflow复杂且一次性任务需要人工判断和创造力复杂且重复性任务适合RPA流程自动化简单且一次性任务AI探索简单且重复性任务AI全自动化处理可信智能体要克服的挑战重重可信智能体要克服的挑战重重可信智能体要克服的挑战重重可信智能体要克服的挑战重重计算公式
3、计算公式:整体成功率=(单步准确率)步骤数例如:99%准确率执行100步=0.99100 36.6%成功率可信的智能体可信的智能体 =可信的可信的Memory+Memory+可信的可信的Tool Use+Tool Use+可信的可信的PlanningPlanning可信的可信的MemoryMemory可信的可信的PlanningPlanning可信的可信的Tool UseTool Use明略明略EIPEIP的惨痛教训的惨痛教训-202120212021年EIP产品介绍Agentic ModelAgentic Model 是可信智能体落地的重大瓶颈是可信智能体落地的重大瓶颈Conversatio
4、nal AI能够进行流畅的多轮对话、内容生成和摘要,但本质上是基于统计规律的模式匹配,缺乏深度的逻辑推理和自主行动能力。自然语言理解上下文感知多轮对话Reasoning AI能够进行多步骤、逻辑严密 的 推 理(思 维 链,Chain of Thought),在数学、科学和逻辑分析等领域展现出“博士级”的水平,幻觉问题显著减少。逻辑推理知识整合复杂问题分析Agentic AI核心是“思考-决策-执行”的闭环能力。AI不再仅限于对话,而是被赋予了“手和脚”,可以主动调用API、操作软件、与环境交互,完成跨应用的复杂任务。自主规划工具使用任务执行Innovator AI关键突破在于创造性思维,能够
5、提出前所未有的理论、设计全新的实验方案或创作具有独特风格的艺术作品,突破人类现有的知识边界。创造性思维知识发现自主学习AGI标志着AGI的完全体。能够像人类管理者一样进行宏观规划、资源分配和多智能体协作,处理极度复杂的全局性任务,例如独立运营一家公司或管理一座城市。通用认知能力跨域迁移自我进化LEVEL 1-聊天机器人(Chatbots)LEVEL 2-推理者(Reasoners)LEVEL 3-智能体(Agents)LEVEL 4-创新者(Innovators)LEVEL 5-组织者(Organizations)可信智能体和可信专用代理模型:三个技术支撑,一个中枢,两大模型可信智能体和可信专
6、用代理模型:三个技术支撑,一个中枢,两大模型针对企业AI落地的三大知识壁垒,DeepMiner设计了三大核心引擎,由一个强大的智能中枢(FA)统一调度,系统性地为AI注入业务灵魂,真正释放AI在企业场景中的潜力。GUI Tool Use ModelGUI Tool Use Model全球榜单排名第一的全球榜单排名第一的 Agentic ModelAgentic Model(小尺寸专有模型)能力(小尺寸专有模型)能力OS World:Benchmarking Multimodal OS World:Benchmarking Multimodal Agents for OpenAgents for