首页 AI资讯 AI Agent落地到底有多难？一文带你鸟瞰落地全景！

AI Agent落地到底有多难？一文带你鸟瞰落地全景！

【引言】随着大模型、数据服务、智算能力等AI基建的不断完备，AI Agent产品的成熟落地也呼之欲出，遍地开花。但是其商业化应用、运作，仍面临巨多挑战和风险。这也是大模型本身的不稳定等因素，带来的负面影响，因此需要更多的技术等投入，来克服这些困难。

从产品落地效果看，AI Agent在各行业的应用需要同时考虑技术实施、成本优化和场景需求，以提高产品效率和解决实际的稳健能力。本文试图从行业全景的角度来系统的分析下AI Agent落地中的一些疑难问题，希望和大家一起探讨交流。

AI Agent在各行业发挥新质生产力作用

@倒掉鞋里的沙子

本文思维导图

本文整体的思维导图（深度分析AI Agent落地现状）大致如下。

（本文思维导图）深度分析：AI Agent落地现状

1.AI Agent行业上下游分析

如下图所示，为AI Agent产业上下游Landscape框架，可以看出整个产业链从上游到下游，分别为基础架构层、模型层以及应用层组成。


AI Agent行业上下游分析

1.1 应用层说明

作为顶级驱动行业发展的源头，覆盖了各行各业，典型的为TOB业务，如金融、医疗、教育、政企等。而TOC业务则覆盖了基础的内容消费、个人创作等。

  • 医疗行业

场景: 影像识别与诊断、患者诊断、药物研发、个性化治疗、远程监测与健康管理、药物研发辅助、医疗数据分析等。
技术方案: 开发一个多功能的AI Agent，结合语音识别、自然语言处理和机器学习技术，能够处理医学数据、诊断信息，并与医生和患者进行交互。使用多Agent系统，整合医疗数据、影像分析等来提供精细化医疗方案。在实际临床环境中进行测试和验证，与医疗专家合作，不断改进Agent的功能和性能。

  • 教育领域

场景: 个性化学习路径推荐、作业评估、内容定制。
技术方案: 单一Agent或多Agent系统，利用自然语言处理和学习算法实现个性化学习。比如开发一个教育领域的AI Agent，结合自然语言处理、机器学习和智能推荐系统等技术，帮助学生、教师和家长提供个性化的教育支持和服务。实现个性化学习辅导、教学资源推荐、作业批改、学习进度跟踪等功能，以提升学生学习效果和教师教学质量。实际应用中，可以与学校、教育机构合作，进行实地测试和试用，根据实际需求和用户反馈不断改进Agent。

  • 金融领域

场景: 风险管理、市场预测、智能投资。
技术方案: 开发一个金融领域的AI Agent，结合自然语言处理、机器学习以及数据分析技术，为个人和企业提供智能化的金融服务和建议。多Agent系统，结合强化学习和大数据分析，实现高频交易和风险控制。实现个性化投资建议、风险管理、欺诈检测、客户服务支持等功能，增强金融机构的服务能力和客户体验。与金融机构合作，进行实地测试和试用，根据实际需求和用户反馈不断改进Agent，提高金融服务的灵活性和效率。

  • 文化产业

场景: 艺术创作协助、内容生成、文化遗产保护与传承。
技术方案: 使用单一Agent，结合生成对抗网络（GAN）等技术进行内容生成和分析。比如开发一个文化领域的AI Agent，结合自然语言处理、图像识别和推荐系统等技术，为用户提供个性化的文化体验和服务。实现艺术品推荐、文化活动指导、历史知识普及、语言学习支持等功能，丰富用户的文化生活和知识储备。并与博物馆、美术馆、艺术团体等文化机构合作，共同推广文化活动和服务，提升文化传播效率。

1.2 模型层说明

模型层大致分为通用和垂直大模型。其中通用大模型以广泛的适用性见长，而垂直业务大模型则凭借在特定领域的专业性和精准性立足。两者共同构成了AI大模型的多样化格局，以满足不同场景和需求。

  • 通用大模型
    通用大模型，正如其名，具有广泛的适用性。这类模型聚焦基础层，旨在解答各种问题、撰写文章、编程、翻译等，可谓“万金油”型。例如，ChatGPT、百度文心一言（ERNIE Bot），以及科大讯飞星火大模型等，都属于通用大模型。它们通过大规模的训练，在多种任务上表现出色，能够处理多样化的输入并给出准确的输出。

  • 业务垂直大模型
    垂直业务大模型，则更专注于解决特定领域或场景的问题。这些模型针对如医疗、金融、教育等特定行业的需求，利用行业的数据和知识，提供更精准和高效的解决方案。它们可视为“专家”型模型，因为在特定领域内，它们能够深入理解和应对各种情况。例如，中国科学院香港创新院AI中心发布的垂直大模型CARES Copilot 1.0，便是一个典型代表。这款模型专门应用于医疗领域，能够在手术阶段自动识别病灶和解剖结构，为医生提供有力的辅助。

1.3 基础架构层说明

基础架构层，位于生态的最源头，是最基础的支撑层，具有重大作用。可以这么说，AI大模型的未来发展将是算法、算力、数据三者相互协调的结果。算法设计将更加注重效率和通用性；算力的增长会倾向于高效能、低能耗，并可能涉及新型计算范式的探索；数据方面，则会强调贠隐私保护和处理效率，以及如何利用越来越大的数据集。综合来看，优化这三者的平衡，是推动AI技术未来发展的关键。

  • 算法

    • 历史回顾：从最早的感知机到现在的深度学习，AI算法经历了从线性模型、决策树、SVM（支持向量机）到神经网络以及当前流行的深度学习模型，比如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer等的发展历程。

    • 趋势：算法的发展趋势是向着模型架构更加复杂、能够处理更多类型数据、模型效率更高方向发展。近年来，例如Transformer模型在NLP（自然语言处理）领域的成功应用，已经证明其比历史上的算法具有更优异的性能。未来的趋势可能包括自适应算法、自动机器学习（AutoML）、以及更多利用少量数据学习的技术，如元学习、小样本学习等。

  • 算力

    • 历史回顾：AI的发展历程也是算力增长的历程。从CPU到GPU，再到TPU（张量处理单元）和其他专用AI芯片，算力的提升极大加速了AI模型的训练和推理过程。

    • 趋势：未来算力的发展将更加重视能效比，即提升每瓦特功耗所能提供的算力。随着量子计算、光子计算等前沿技术的探索，预计将出现新型的算力平台，为AI领域带来革命性的提升。此外，云计算和边缘计算的结合也将使AI应用更加灵活和高效。

  • 数据

    • 历史回顾：数据是训练AI模型的基础。从手工标注小数据集到现在的大规模网络数据集，数据的获取和处理一直是AI研究和应用的关键。

    • 趋势：数据的质量和多样性将成为重要的竞争优势。数据标注的自动化、合成数据的生成、以及强调数据隐私保护的学习方法会是未来的发展方向。同时，为了应对数据增长的挑战，如何高效地存储、处理和分析大数据将是重点。

2.AIAgent落地技术方案分析

2.1 Agent基础原理回顾

AI Agent框架的设计和实现可以根据具体应用需求和技术要求而有所不同，但总体目标是建立一个能够有效感知(observe)、思考推理(think)、决策和执行(choose/act)的智能代理系统。其中思考推理和决策执行，会反复/循环进行，直到达到一个比较好的推理效果才会终止，这个过程称作为反思（react），这一点很重要，他决定了整个系统的稳定/准确的输出。AI Agent通用运行流图如下图所示：

AI Agent通用运行流图

2.2单Agent技术方案

  • 难度与优势: 单Agent技术方案是利用单一的智能Agent或虚拟助手来处理多个任务或服务，通常整合了多种技术，如自然语言处理、机器学习和对话管理等，以提供全方位的用户体验。显而易见，单Agent易于控制和部署。

  • 应用场景&落地项目: 简单任务可用单一Agent解决。

Microsoft Cortana： Cortana是微软的虚拟助手，整合了日历管理、提醒设置、搜索等功能，为用户提供智能助手服务。

Samsung Bixby： Bixby是三星的虚拟助手，整合了手机控制、智能家居、购物助手等功能，提供全方位的服务。

概念验证Agent-BabyAGIMETAGPT：DI项目(数据科学分析器)，项目细节参考：「链接」「链接」
https://github.com/geekan/MetaGPT/Generative

AgentsAlibaba 阿里小蜜： 阿里小蜜是阿里巴巴的虚拟助手，整合了电商购物、订餐服务、生活助手等功能，为用户提供便捷的生活服务。

2.3多Agent技术方案

  • 难度与优势: 多Agent技术方案涉及多个智能Agent或虚拟助手共同合作，每个Agent专注于处理特定领域或任务，彼此之间可以协同工作以提供更全面和优质的服务。明显的，多Agent系统需协调复杂关系，需要设计复杂的系统架构和工作流程，确保多个Agent能够协同工作，无缝衔接。

  • 应用场景&落地项目: 复杂任务需求多Agent协同。

AutoAgents：开源框架，该程序由 LLM驱动，自动生成多智能体以实现您设定的任何目标。

AutoGen：它支持使用多个代理开发LLM应用程序，这些代理可以相互交谈以解决任务。

Camel：提供一种可扩展的方法来研究多智能体系统的协作行为和能力。ChatDev：ChatDev 中的代理通过参加专门的功能研讨会进行协作，包括设计、编码、测试和文档等任务。

METAGPT："模拟软件公司"项目，项目细节参考：MetaGPT: 多智能体框架 |
MetaGPTGitHubDiscordXGitHubDiscordX

3.AIAgent落地难度

3.1 模型优化成本

AI Agent的模型优化成本主要由以下几个方面构成，涉及到资源消耗、技术人员开发时间、软硬件投入等多个层面。并且要持续优化模型，另外，微调等对数据需求量大、质量要求高。

数据采集： 获取高质量、相关性强的数据是模型优化的前提。这可能包括购买数据集、使用API收集数据或人工采集数据等，成本因数据来源和难易程度而异。
数据清洗和标注： 清洗、预处理和标注数据往往需要大量时间和人力，特别是对于需要精确标注的任务，如影像识别、语言处理等，费用较高。
技术人员： 模型优化需要数据科学家、机器学习工程师等专业人才，他们的薪酬是成本的重要组成部分。

3.2 算力成本

训练大规模模型需要高算力支持，多Agent系统运行更需大量计算资源。

硬件资源： 训练复杂的AI模型通常需要高性能的GPU或TPU等硬件资源，这些设备的购买或租赁成本较高。
云计算资源： 云平台提供了弹性的计算资源，但大规模训练和测试模型仍会产生 significative 的费用。
软件和工具： 虽然开源框架（如TensorFlow，PyTorch）本身是免费的，但是高级开发、监控和管理工具可能需要付费。

4.AIAgent落地开放性问题探讨

4.1 模型训练与微调

  • 挑战: 数据需求、标签获取难度。

1.数据质量和可用性：高质量数据的获取成本高，且在特定领域，如医疗、专业科技领域，高质量数据可能难以获取。此外，数据的偏差、噪声和不平衡也会对模型训练产生显著影响。


2.数据隐私和安全：数据隐私法规（例如GDPR）限制了数据的使用，收集和处理敏感数据需确保合规，这给数据获取和使用带来了额外的挑战。

3.资源限制：训练复杂的深度学习模型需要大量计算资源，这对资源有限的研究人员或小公司来说是一个巨大的挑战

4.超参数调整：找到最优的模型超参数组合可以是一个复杂且耗时的过程，需要大量的试验和错误

5.合适的预训练模型选择：需要从众多可用的预训练模型中选择一个最适合特定任务的模型，这需要对任务本身和不同模型的理解

  • 应对：虽然模型训练与微调面临着多种难点，但随着机器学习和深度学习技术的迅速发展，不断有新的方法和工具被提出以解决这些问题。

1.对于数据问题，解决方案可能包括使用数据增强、生成对抗网络（GANs）生成更多训练数据、收集更多标注数据等策略。

2.对于资源和过拟合问题，可以考虑使用迁移学习、模型剪枝或量化技术来减少资源需求，应用正则化技术和提前停止等方法来避免过拟合。

3.对于微调中的领域适应问题，可以采用领域适应技术，如领域对抗训练等。

4.最后，提高模型的可解释性可以通过使用特定的可解释AI技术和模型来实现，比如LIME或SHAP。

4.2 通用性与专业性

AI Agent的通用性和专业领域适应性是两个关键方面，它们在AI Agent的应用和功能范围选择上具有不同的优势和限制。通用模型适应性广，专业领域深耕可提高精度。以下是它们之间的比较：

  • 1.技术决策:通用性的优势和特点:

适用范围广： 通用AI Agent能够适用于各种不同领域和任务，如语言处理、图像识别、推荐系统等，具有较广的适用性。

易于部署和使用： 通用AI Agent通常具有更加通用的使用界面和功能，使得部署和使用更为简单且普遍。

减少定制需求： 通用AI Agent通常不需要大量的定制或专门的知识来适应特定领域，从而减少了开发和部署的复杂性。

  • 2.技术决策:专业性的优势和特点:

精准性和专业化： 专业领域AI Agent能够针对特定领域和任务进行定制，提供更精确、专业化的解决方案。

定制功能： 在特定领域适应性的Agent中可以集成更多领域专业知识和定制功能，提供更多高级功能和服务。

解决特定问题： 专业领域AI Agent能够更好地解决该领域特定的问题，提供更符合领域需求的解决方案。

4.3 TOB和TOC的赛道选择

AI Agent 的TOB（Business-to-Business，企业对企业）和TOC（Business-to-Consumer，企业对消费者）在商业模式上有着不同的应用方式和落地策略。以下是针对两种不同商业模式的落地思考：

  • TOB（企业对企业）商业模式落地思考:

    • 定制化解决方案： 针对企业客户特定的需求，开发定制化的AI Agent，例如提供专业领域的智能助手或自动化客服系统。

    • 集成到现有系统：将AI Agent集成到企业的现有系统中，提升工作效率，如将语音识别和自然语言处理技术应用于客户服务中。

    • 提供专业服务：提供专业的技术支持和培训，确保企业客户能够充分利用AI Agent的功能和优势。

    • 按需收费模式：可以考虑基于使用量或订阅模式收取费用，根据企业客户的实际使用情况灵活调整费用。

    • 数据安全和合规性：确保企业数据的安全性和合规性，提供符合相关法规要求的解决方案，建立信任。

  • TOC商业模式落地思考:

    • 用户体验优化: 设计人性化的用户界面，提供优质的用户体验，不断优化AI Agent的功能和性能，吸引更多用户。

    • 市场定位与推广：确定目标用户群体，选择合适的营销渠道，进行精准定位和推广，提高产品知名度和用户粘性。

    • 付费模式：考虑采用免费试用、订阅或付费模型来获取收入，同时提供付费用户更多高级功能和服务。

    • 社交化互动：鼓励用户分享和互动，提高用户参与度，增加用户黏性，可以开展活动和社区建设等。

    • 数据驱动优化：利用数据分析和用户反馈不断优化产品，提升用户满意度，增加用户留存率。

总体上说，对于商业模式的选择，TOB关注定制化、TOC关注用户体验，需要根据市场需求选择适合的合作模式。事实上，无论是TOB还是TOC商业模式，关键在于理解客户需求，提供有价值的产品和服务，建立良好的用户体验和持续的技术支持体系。

5.AIAgent落地技术方案和策略优化

5.1 使用预训练模型和迁移学习

预训练模型和迁移学习的优势在于提高性能、节省时间和计算资源、提供可扩展性和适应性、增强通用性以及减少过拟合风险。这些优势使得它们在机器学习和深度学习中具有广泛的应用前景。即利用已有的模型和权重作为起点，可以显著减少训练时间和资源消耗。

5.2 选择合适的模型和算法

选择合适的模型和算法是解决特定问题的第一步，关键在于理解问题本身以及各种模型和算法的优劣。总体原则就是选择运行效率高、资源消耗低的模型和算法。

5.3 优化数据管道

AI优化数据管道可以提高数据处理的质量和效率，降低成本，并帮助组织更好地理解和管理数据。包括数据清洗和预处理、多模态实时数据采集、数据管道自动化、知识管理和数据可视化等。

简言之，高效的数据处理和增强策略可以减少不必要的计算开销、便于维护和后期管理更新。

5.4 弹性计算资源使用

弹性计算资源使用是一种非常灵活和高效的云计算服务，可以帮助用户节省成本，并实现资源的按需配置和快速扩展。其本质还是在需求低谷使用云计算资源，来节省成本。

具体的，在需要时按需购买和释放计算资源，如虚拟机、存储和网络。这种服务模式可以节省成本，并实现资源的灵活配置和快速扩展。

  • 弹性计算资源的使用通常通过云提供商的定价模型来实现，该模型通常包括按使用量计费和按需付费两种方式。按使用量计费是根据用户使用的实际资源数量进行收费，而按需付费则允许用户根据需要随时购买和释放资源。

  • 在使用弹性计算资源时，用户可以根据自己的需求选择不同的配置和计费方式。例如，用户可以选择购买一定数量的虚拟机，并按照实际使用的CPU、内存和存储等资源数量进行计费。此外，用户还可以选择按需付费的方式，根据需要随时购买和释放虚拟机，从而实现资源的灵活配置和快速扩展。

5.5 模型精简和压缩

通过模型剪枝、量化等技术减少模型大小，降低部署和运行成本。

通常，优化AI Agent的模型并不意味着追求完美，而是在预算、性能和时间等多个维度上找到最佳平衡点。即针对AI Agent在各行业的应用落地，需综合考虑技术实施、成本优化和场景需求，以提高效率和解决实际问题。

6.后话（持续学习中）

AI Agent落地Landscape全景图&学习资料，感兴趣的朋友可以参考学习。

1）E2B发布的AI Agent落地应用全景图Landscape：（最后大图）

GitHub -
e2b-dev/awesome-ai-agents: A list of AI autonomous agents
2）基于LLM驱动的AGENTS：基于大语言模型的AI Agents—Part 1 | Breezedeus.com
3）META-GPT项目：MetaGPT: 多智能体框架 |
MetaGPTGitHubDiscordXGitHubDiscordX



分享一个国内免费使用GPT4.0的AI智能问答工具：智答专家。支持AI文本、作图、语音、Sora视频。无需魔法，亲测有效，点击访问

标签：AI Agent产品
来源：智答专家
发布时间：2024-06-13 17:29