嘉宾介绍杨劲松，未来式智能（AutoAgents.ai）创始人&CEO 前阿里巴巴达摩院产品总监，达摩院绿色能源AI业务总经理，康奈尔MBA，北京大学元培实验班本硕，曾主导推出人工智能平台阿里灵杰(ai.aliyun.com)，管理产品 两次获得世界人工智能大会 SAIL 奖，入选新华网《中国 数字样板》。 前字节跳动飞书AI&搜索产品负责人，曾就职亚马逊AWS负责aPaaS平台(年营收2亿美元)，曾任职SAP高级架构师，埃森哲咨询经理，服务过中石化、中海油、国家电网、蒙牛、新希望、小米、联想、一汽、 北汽、中车、TCL、格力等国内外知名客户。 快问快答1、能否介绍下你们的产品和核心应用场景？ AutoAgents.ai主推企业级Agent应用构建平台“灵搭”，是专供业务人员使用的LLM应用构建工具。 主要是颠覆传统固化业务流，帮助企业构建高度智能化的底层通用业务流，创造一种人机共创的工作新范式，帮助企业业务流程自动化升级，希望实现让全球 10 亿知识工作者10 倍效工作。 作为一家企业级技术构建服务商，AutoAgents.ai主要为政企、电力能源、金融、泛互联网等头部客户提供基于业务流重塑的 Agents 场景架构解决方案及服务，目前已成功落地销售辅助、行程预定、合同审核、客户运营、垂类知识库Agent等应用场景。 2、生成式AI和大语言模型为创业者带来了哪些机遇？这波创业浪潮和过往有哪些不同？ 当agent成为主流，将企业最佳实践高度SOP化，未来如果有企业需要领域内顶级企业的know-how，有很大概率可以通过额外付费形式直接购买。以语言模型为核心的新应用，也可以提供更多的场景和更好的体验，彻底颠覆传统软件的积弊。 3、面对巨头可能带来的“降维打击”风险，AI创业公司应该如何保持竞争力？ 由于今年涌现的很多AI创业公司都是基于大模型技术的，如果创业团队切中的功能或者场景会有大模型厂商自己迭代几次就能覆盖掉的可能性，那么就很危险。AutoAgents.ai也警惕这一点，因此在探索产品和服务形态过程中，坚持用提升客户使用效率和体验出发，去做垂直业务场景的沉淀。保证自己不管底层大模型技术如何变化，始终都是根据客户的需求和痛点去响应。 4、如何看待大模型和GenAI 带来的“人机协同”新范式？企业如何适应和革新自动化流程业务升级的变化趋势？ Agent打造的是“人机结合超流水线”。人机混合智能意味着人与机器能够一起通过工作流完成某件相当复杂的任务，在这新趋势中，高难度任务由人类完成，而自动化子任务则交由优化agents处理。通过巧妙编排、设置几百项子任务、流程、SOP、审核和质检，形成混合智能的复杂工作流水线。 有点类似于工业革命，比如福特汽车流水线上，既有自动冲压等自动设备，也有人在拧螺丝，因为当时机器根本做不到的精致操作，质量检测等任务，这种人机混合作业模式，在有限技术条件下可以极大提高生产非常复杂工业品的能力，从而使产品价值变得非常厚。类比现在知识工作者的工作，高价值复杂智慧服务会被拆解成人与agent协作的流水线，而不会是全自动化教条主义。可以说是“知识时代的流水线”。 - END - 作者：杨劲松 |
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