当前ai发展到什么程度了

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势，并取得了一系列新技术和成果： 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视和直播带货，其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向： B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏，结合 AI 技术满足放松和社交需求，专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年，AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口，提前布局有潜力的赛道可迎接机遇，但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望： 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路，数字人的核心在于 Agent 即灵魂，如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，AI 既能提供高质量信息，也能关注用户情绪。

以下是一些关于 0 1 学习 AI 绘画的建议和当前好用的工具： 您可以通过观看相关视频教程来入门，比如： “10 分钟教会你如何手把手撰写提示语，全网最细 ChatGPT 对话指南，保姆级教程！” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，平台链接： 。 “零基础 AI 绘画入门，Midjourney、Stable Diffusion，小白速成，一站式使用和最强入门教程” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，一个无需魔法上网的 AI 绘画工具，平台链接： 。 目前，Midjourney 和 Stable Diffusion 是比较受欢迎的 AI 绘画工具。

目前大模型的能力排行情况较为复杂，以下为您提供部分相关信息： 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ ，上海的商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 。在聊天状态下，能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax ；目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生；受限制使用的有 MiniMax 。特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示，在语言与知识的测评中，GPT4 Turbo 依然领先，是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好，有 14 个模型的得分高于 GPT3.5，有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 13 位，较为接近 GPT4。在开源模型中，零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得了不错的成绩，均超过了 50 分，分列国内模型的 13 名。总体来看，在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型。 关于大模型的评测榜单还有： Open LLM Leaderboard：地址 ，由 HuggingFace 组织，目前已评估了较多主流的开源 LLM 模型，评估主要包括 AI2 Reasoning Challenge,HellaSwag,MMLU,TruthfulQA 四个数据集上的表现，主要以英文为主。 chinesellmbenchmark：地址 ，覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b 等开源大模型，多维度能力评测，不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果。 SafetyPrompts：地址 ，由清华大学提出，是一个关于 LLM 安全评测 benchmark，包括安全评测平台等，用于评测和提升大模型的安全性，囊括了多种典型的安全场景和指令攻击的 prompt。

以下是一些效果较好的对口型、换脸、配音的 AI 应用： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app 方便使用。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 即梦 AI 对口型的相关教程： 功能介绍：「对口型」是即梦 AI「视频生成」中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。可上传包含完整人物面容的图片，进行视频生成，待视频生成完成后，点击预览视频下的「对口型」按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言：中文（全部音色），英文（推荐「超拟真」内的音色） 技巧：上传写实/近写实的人物单人图片，目前不支持多人物图片对口型；输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果；确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配；在生成的视频下方，点击【对口型】；输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成。先对口型，再超分补帧 关于 AI 短片的相关信息： AI 图片与视频生成的新能力与应用： 图片编辑功能：Midjourney 新增本地图片上传编辑入口，可进行局部重绘、扩图和风格转换等操作。 视频生成模型：解梦新出 p 模型和 s 模型，p 模型支持人物多动作和变焦，易改变画风；s 模型生成速度快、积分消耗少，能保持原始画风但语义理解有限。 特效玩法：皮卡和 Pixforce 有特效玩法，如人物爆炸、漂浮等，可用于优化视频效果。 视频转会：Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格，可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子，也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 视频生成中的角色生视频技术： 角色生视频突破关键帧限制：当前视频生成多依赖关键帧，而角色生视频不再是关键帧输入，而是直接传入角色本身，可更灵活生成视频，如让小男孩从左跑到右。 多角色参考生成创意视频：支持上传多张图，最多三张，可将人物、衣服、背景等元素融合生成视频，如小男孩穿裙子在宇宙飞。 角色对口型技术：如吉梦的对口型技术，支持文本朗诵和本地配音，能根据输入生成人物开口讲话的视频，但有上传人物长相等限制。 不同工具的角色生视频效果：对比了吉梦、Runway 等工具的角色生视频效果，如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景：可用于规避机器人念台词的尴尬瞬间，让机器人有更丰富的表情和神态。 角色生视频的未来发展：未来视频生成将摆脱纯关键帧方式，采用多模态信息输入，如定义角色和场景的三视图等。

Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中，Transformer 符合一些条件，但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law，一个值得被 scale up 的架构是基础，且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面，如限定问题的数据生成有进展，但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面，目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统，其逻辑受指向描述变化，如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构，都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构，以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单，需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。

以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。

目前 AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴，而是融合了众多学科知识，并深入渗透到生活的各个层面，引发了一场生产力的革命。 有观点认为，AI 引领的是第四次工业革命的浪潮：继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新，以及电脑普及带来的信息化浪潮之后，AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月，AI 已经狂飙！R1 席卷全球，然后是 O3、Grok 3、Claude 3.7、GPT4.5 等，短短 3 个月内，AI 更新密集发布。然而很多人仍未察觉 AI 正在指数级加速，甚至抱怨 GPT4.5 表现不佳，但事实上，AI 发展已经是直线拉升状态，每天都在进步。 此外，Grok 语音模式已全面开放，支持 11 种模式（包括 2 种 18 禁），自带语音字幕，是学习英语的好工具，但目前仅支持英文。

目前，AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴，而是融合了众多学科知识，并深入渗透到生活的各个层面，引发了一场生产力的革命。 有观点认为，AI 引领的是第四次工业革命的浪潮，继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新，以及电脑普及带来的信息化浪潮之后，AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月，AI 已经狂飙，更新密集发布，发展速度远超大多数人的预期，每天都在进步。 从技术层面看，Transformer 架构在 2017 年就被提出，但 AI 是近几年才爆发，其中重要因素之一是神经网络的规模。以 GPT 模型为例，从 2018 年第一代的 1 亿左右参数量，到 2023 年第四代的万亿规模（估计），随着参数量的增加，AI 的能力不断提升，在超过一定规模后，出现了“涌现”能力，智能程度飞速上升，但对于这种“涌现”出现的机理，目前还没有统一的解释。可以说，目前 AI 的发展更像是一种“发现”。

目前关于 AI 智能程度的排名，您可以参考以下信息： 《生成人工智能网络安全法案》（GAINS Act）中提到会对其他国家进行调查以确定美国在人工智能采用方面的排名。 AI 智库的月度榜单中，有国内月活榜和国内流量榜。例如在国内月活榜中，有绘影字幕、360 智脑 Chat、阿里通义听悟等产品的排名及相关信息；在国内流量榜中，有爱问财、扣子、Bigjpg 等产品的排名及相关数据。

以下是最大程度利用自己的 PPT 并使用 AI 来优化的方法： 1. AI 生成 PPT 的主要思路： 以爱设计为例，导入大纲到工具生成 PPT。其他工具操作方式大同小异，都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素。针对下载后的 PPT，可以删改内容以达到心理预期。 2. 参考案例：卓 sir 利用 AI 完成 PPT 作业，虽然探索写 prompt 花了不少时间，但最终成功完成，包括大纲内容、排版、动画等，感觉良好。 3. 好用的 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/

目前 AI 的发展呈现出以下情况： AGI 方面：AGI 尚未取得巨大进展，仍处于不断探索和发展的阶段。AGI 分为五个等级，分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 ANI 方面：ANI 得到了巨大发展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 机器学习方面：监督学习因现有数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展而近期发展迅速。 数据方面：数据集是由数据组成的集合，通常以表格形式出现，包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时，数据的质量和处理也很重要，并非数据多就有用，还需要有效处理不正确和缺少的数据。 大模型方面：开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识不够的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识训进去。

以下是一些主流的 Agent 开发方案，并从功能性、开发难易程度、适用场景进行对比： 1. Coze： 功能性：集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. Microsoft 的 Copilot Studio： 功能性：外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，部署到各种渠道。 开发难易程度：适中。 适用场景：适用于多种场景。 3. 文心智能体： 功能性：基于文心大模型，支持开发者打造产品能力。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 4. MindOS 的 Agent 平台： 功能性：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，访问第三方数据和服务或执行工作流。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 5. 斑头雁： 功能性：基于企业知识库构建专属 AI Agent，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：客服、营销、销售等。 6. 钉钉 AI 超级助理： 功能性：依托钉钉优势，提供环境感知和记忆功能，在高频工作场景表现出色。 开发难易程度：适中。 适用场景：销售、客服、行程安排等。 Copilot 和 Agent 的区别： 1. 核心功能： Copilot：辅助驾驶员，更多依赖人类指导和提示，功能局限于给定框架。 Agent：主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能自主规划和调整处理流程。 2. 流程决策： Copilot：依赖人类确定的静态流程，参与局部环节。 Agent：自主确定动态流程，能自行规划和调整任务步骤。 3. 应用范围： Copilot：主要处理简单、特定任务，作为工具或助手。 Agent：能处理复杂、大型任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot：依赖 LLM 性能，重点在于 Prompt Engineering。 Agent：依赖 LLM 性能，重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤： 1. 规划： 制定任务关键方法。 总结任务目标与执行形式。 分解任务为子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计子任务执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定节点逻辑关系。 详细配置子任务节点，验证可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别卡点。 反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述： 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场，创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年，企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例，且以“GPTwrapper（GPT 套壳）”产品作为新的 SKU 交付，一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而，在过去几个月，a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现，过去 6 个月里，企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留，但企业领导人几乎将预算增加两倍，更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为，为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案，能预见痛点，从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司，将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候，为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素，涉及资源、模型和应用。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。