智能體時代，AI正從“神壇”走向“人間”

　　從通用大模型到行業(yè)大模型，人工智能的新風口開始吹到了AI智能體(AI Agent)，AI開始從“神壇”走向“人間”。

　　近日，多個科技巨頭都帶來了以“智能體”為代表的AI應用，螞蟻集團發(fā)布了三款AI新品并推出獨立AI原生App“支小寶”，同時啟動支付寶智能體生態(tài)共建計劃，推出智能體開發(fā)平臺“百寶箱”;

　　騰訊元寶品牌智能體專區(qū)正式上線，首批邀請了11家合作伙伴入駐，包括同程、微盟、華潤三九等，共同打造精品AI智能體應用生態(tài);OpenAI 也被曝計劃在今年秋天推出代號“草莓”的全新 AI，對進一步打造智能體具有重要意義。

　　科技巨頭的新動作似乎都在傳遞一個信號，那就是在AI商業(yè)化的過程中，服務于普通大眾的“智能體”正在成為行業(yè)普遍看好的應用方向。

　　在智能體加速落地的當下，圍繞“應用”的競爭也將變得更加激烈，不同企業(yè)該如何卡位競爭?想要打造智能體的“超級生態(tài)”，大家還需要往哪個方向努力?

　　科技巨頭卷向“智能體”

　　隨著 ChatGPT的爆火，“智能體”概念開始引起行業(yè)的廣泛關注，它就像曾經(jīng)存在于科幻片中的智能助手，可以根據(jù)人類的指令來執(zhí)行任務，并通過搜索、分析、調(diào)研實現(xiàn)自主理解，最終不斷優(yōu)化反饋內(nèi)容。

　　但AI的發(fā)展并不能一蹴而就，在過去一年，各大科技企業(yè)先是圍繞通用大模型進行了一場爭分奪秒的較量，目前為止，中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型數(shù)量已超100個。

　　但在“百模大戰(zhàn)”之后，科技企業(yè)都開始面臨同一個困境，那就是通用大模型要找到適合自己的應用場景，其實并沒有那么容易，隨著同質(zhì)化應用不斷增多，甚至還有點“雞肋”。

　　于是，各大科技企業(yè)開始加快對智能體的探索。去年，比爾蓋茨談到了對人工智能的展望，他提到智能體會改變每個人與電腦互動的方式未來人們將不再需要為不同的任務使用不同的應用程序，只需通過自然語言告訴設備想要做什么。

　　百度董事長李彥宏也在今年的公開場合中多次提到“智能體”，他表示智能體是生成式AI的未來趨勢，不僅能對話，還具備反思和規(guī)劃能力。

　　從通用大模型到行業(yè)大模型，科技企業(yè)都試圖用大模型能力來賦能行業(yè)和場景，但要精準洞察企業(yè)和用戶的需求并不容易，一不小心就會變成“為創(chuàng)新而創(chuàng)新”。

　　但“智能體”的出現(xiàn)意味著科技企業(yè)開始“反客為主”，不再聚焦于如何挖掘需求，而是用AI強化用戶需求，讓他們自己提出需求，再解決需求。

　　目前，智能體已在教育、金融、醫(yī)療等多個行業(yè)實現(xiàn)落地。扎克伯格曾預言，未來智能體或達到數(shù)十億，最終數(shù)量可能超過人類。

　　不過，國內(nèi)智能體領域雖然玩家眾多，但科技企業(yè)間的競爭卻是目標明確——大廠搶生態(tài)，小廠搶應用。

　　一方面，百度、阿里、騰訊、字節(jié)跳動等大廠均推出了一站式智能體開發(fā)平臺，比如阿里的 “芝士餅AI”、字節(jié)跳動的“口子”、百度文心智能體平臺等。

　　由于互聯(lián)網(wǎng)大廠在用戶規(guī)模、場景矩陣有較深厚的積累，能夠借助自身在內(nèi)容生態(tài)等領域的優(yōu)勢，為智能體的開發(fā)和變現(xiàn)提供渠道，進一步豐富智能體的發(fā)展生態(tài)。

　　日前，百度發(fā)布了首個智能體聯(lián)盟解決方案，其表示已經(jīng)跑通了智能體生態(tài)的閉環(huán)，能夠?qū)崿F(xiàn)智能體分發(fā)+變現(xiàn)一體化解決方案。

　　據(jù)百度董事長李彥宏表示，百度文心智能體平臺已經(jīng)吸引了10萬家企業(yè)、60萬名開發(fā)者，目前，已有18%搜索結(jié)果由AI生成，智能體的日均分發(fā)量已經(jīng)突破了1000萬大關。

　　另一方面，以智譜AI、面壁智能等為代表的大模型創(chuàng)企，則將目標聚焦于垂直場景的智能體應用。

　　比如面向C端市場的月之暗面，推出了擅長多語言對話、長文本處理的Kimi;面向B端市場的面壁智能瞄準手機、汽車等智能終端推出MiniCPM;針對金融行業(yè)打造智能體開發(fā)平臺的深擎科技等。

　　從實際應用層面來看，C端智能體大多以智能助手定位為主，通常具有對話式服務、個性化服務等功能;B端智能體則需要提供更為專業(yè)和定制化的服務，包括集成數(shù)據(jù)標注、模型微調(diào)等，以滿足企業(yè)在運營、管理、生產(chǎn)等方面的特定需求。

　　目前，也有部分大模型創(chuàng)企嘗試打造智能體商店或平臺，Kimi在今年5月上線了Kimi+智能體商店，旗下有20多個由官方提供的智能體;釘釘則發(fā)布了AI助理市場，用戶可以根據(jù)自己的想法和需求打造智能體，僅一個月就有700多個AI助理上架。

　　不過，相較于互聯(lián)網(wǎng)大廠而言，大模型創(chuàng)企旗下的智能體商店或平臺，更多還是聚焦于平臺自身更熟悉的應用場景，通過智能體獲得更多用戶數(shù)據(jù)反饋，同時吸引更多新增流量，本質(zhì)上還是為了幫助大模型尋找商業(yè)變現(xiàn)的路徑。

　　所以，如果說智能體會成為AI時代的網(wǎng)站，大量智能體將會形成新的AI生態(tài)，那么這種“超級生態(tài)”大概率還是會在互聯(lián)網(wǎng)大廠中“開花發(fā)芽”。

　　互聯(lián)網(wǎng)大廠憑借多年來的積累和布局，不僅擁有強大的流量，還具備了豐富的生態(tài)矩陣，以及廣泛的場景布局，可以為智能體提供強大的數(shù)據(jù)支持和應用場景，加速智能體的市場推廣和用戶接受度，最終形成一個更加智能、互聯(lián)、高效的超級生態(tài)。

　　螞蟻搶先闖入“生態(tài)大戰(zhàn)”

　　因此，互聯(lián)網(wǎng)大廠們也把目光聚焦于智能體生態(tài)建設。比如螞蟻集團近日推出了AI 生活管家“支小寶”，主打服務型AI原生應用;AI 金融管家“螞小財”;AI 健康管家三款AI新品，以及智能體開發(fā)平臺支付寶“百寶箱”。

　　移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶需求由各種APP和小程序承載，各科技企業(yè)依靠開發(fā)應用來盈利，但從APP逐漸“輕量化”迭代至小程序這點可以看出，用戶其實并不需要那么多APP，甚至說厭倦被APP綁架的生活。

　　隨著AI行業(yè)的不斷發(fā)展，未來必然會出現(xiàn)更自然的人機交互方式，智能體將會充當中間的溝通橋梁，App將解構成顆粒度更小的服務，由智能體擔當智能耦合的角色，在這樣的背景下，智能體將有望成為新的流量入口，所以，提前布局智能體，對大廠的商業(yè)生態(tài)非常重要。

　　以螞蟻旗下的AI應用為例，其背靠支付寶生態(tài)而生，但它們的AI能力也能進一步賦能螞蟻構建更全面的智能體生態(tài)，兩者的結(jié)合將會是“1+1>2”。

　　一則，以支付寶為核心的AI應用具有更強的場景分發(fā)能力。支付寶在出行、政務、醫(yī)療、理財?shù)葓鼍熬�服務億級用戶，數(shù)據(jù)顯示，有6億用戶用支付寶看病就醫(yī)，有5億用戶用支付寶日常出行，這些都將成為螞蟻智能體的落地場景，以及龐大的用戶流量基礎。

　　以“支小寶”為例，其打通了支付寶的數(shù)字生活生態(tài)，用戶可以通過對話“支小寶”，實現(xiàn)快速訂票、點餐、打車、查詢附近吃喝玩樂等，推動AI真正走入人們的生活。

　　二則，螞蟻為旗下的智能體生態(tài)提供了足夠的算力支持。近日，螞蟻公布了其自研的百靈大模型最新研發(fā)進展，可以直接理解并訓練音頻、視頻、圖、文等多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過多模態(tài)模型實現(xiàn)ACT技術，讓智能體具備一定規(guī)劃執(zhí)行能力。

　　在業(yè)界共識中，原生多模態(tài)被認為是通往AGI的必經(jīng)之路，能夠使AI更好地理解人類世界的復雜信息，也讓AI落地應用時更符合人類的交互習慣。

　　三則，發(fā)揮螞蟻集團的高效連接能力，讓智能體連接真實的商業(yè)服務。螞蟻旗下的數(shù)字金融業(yè)務可以說是千行百業(yè)的“毛細血管”，本身就有成熟的商業(yè)機制和商業(yè)閉環(huán)，智能體可以借助這些管道走向?qū)嶓w商業(yè)，滿足個性化、深度定制化的場景和生態(tài)需求。

　　當然，目前具備場景、算力、連接能力的互聯(lián)網(wǎng)大廠，并不只有螞蟻一家，甚至可以說各家有各家的優(yōu)勢。

　　比如百度擅長搜索，也離流量入口更近，李彥宏就曾表示，搜索是智能體分發(fā)的最大入口;字節(jié)近年也在積極布局本地生活、金融等領域，同時憑借內(nèi)容優(yōu)勢吸引了大量的用戶流量。

　　因此，新一輪的智能體爭奪戰(zhàn)，雖然從流量入口開始，但最終考驗的卻是企業(yè)的生態(tài)運營能力，企業(yè)前端要有足夠的場景化牽引力，內(nèi)部要有流暢的場景協(xié)調(diào)能力，外部要有創(chuàng)新的模式，以及提供持續(xù)優(yōu)化的用戶體驗，才是智能體時代優(yōu)秀的“流量入口”。

　　落地容易，爆款難出

　　雖然，科技企業(yè)都在努力成為智能體時代的“APP STORE”，但“超級應用”依然重要，其能為大廠背后的智能體生態(tài)帶來更豐富的流量價值。

　　只是目前來看，智能體落地容易，但要出爆款卻很難，要讓智能體真正“用起來”，并實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，成為企業(yè)開發(fā)智能體的重要挑戰(zhàn)。

　　從B端層面來看，近年金融、醫(yī)療等垂直領域，都有一大批智能體應用落地，比如在金融領域，智能體可以負責財富管理、風險評估等業(yè)務;在醫(yī)療領域，智能體則能用于智能診療、影像判斷方面。

　　但在商業(yè)模式的探索上，還存在不少難題。一是醫(yī)療、金融領域的容錯率極低， 大模型的準確性成為金融行業(yè)采用生成式AI的重要堵點。

　　二是垂直智能體與大模型的商業(yè)邏輯并不相同，前者是聚焦垂直行業(yè)，解決問題;后者則是創(chuàng)造需求，引來流量。不同的商業(yè)邏輯導致垂直行業(yè)智能體發(fā)展往往容易受到場景限制，很難從細分市場走向通用市場，盈利前景也有很大不確定性。

　　在C端層面，目前智能體的功能還比較單一，盡管部分智能體在特定場景下展現(xiàn)了一定實用性，但仍是以語言模型的應用為主，一不小心就會淪為“聊天機器人”，與傳統(tǒng)的app或小程序相比并未展現(xiàn)出壓倒性的優(yōu)勢。

　　當前的智能體還需要持續(xù)提升“思考和理解”能力，在內(nèi)容深度和互動質(zhì)量等方面做出實質(zhì)性突破，才能滿足更多元化、高要求的場景融合需求。

　　因此，盡管當前智能體的創(chuàng)建門檻很低，一個用戶甚至一天就可以創(chuàng)建幾十個，但它目前還代替不了傳統(tǒng)應用市場。

　　或許，“超級應用”還在醞釀當中，但要長出“花”來，好的土壤也是必不可少的。當前大廠們都在積極打造智能體生態(tài)，其中一個原因就是探索智能體生態(tài)的商業(yè)閉環(huán)，打通技術賦能、場景應用、流量分發(fā)幾個環(huán)節(jié)，智能體才能找到商業(yè)化的可能，“錢景”必然是進一步孵化智能體生態(tài)的重要前提。

　　隨著智能體生態(tài)的進一步豐富，智能體將具備更好的協(xié)作能力，畢竟單個智能體的理解、生成、邏輯和記憶等基礎能力始終有一定的“天花板”，將智能體投入到場景協(xié)作中，它們才有望進一步“進化”。

　　從這一點來看，或許螞蟻旗下的幾款AI應用不一定是市場上最“頂尖”的，但能夠率先投入到場景中來“實踐”，就已經(jīng)意味著它們具有更大的進化空間。

　　當前，中國智能體市場正處于快速發(fā)展階段，不同類企業(yè)的參與為市場注入了更多活力，但大模型能力何時能夠再提升一步，讓“智能體”真正具有想象力和創(chuàng)造力，恐怕還是要“實踐出真知”。