智周萬物： 邁向通用人工智能大模型前沿技術(shù)及未來應(yīng)用展望面壁智能@2024人工智能發(fā)展1956達(dá)特茅斯會議1957感知器發(fā)明低谷1970-1980機(jī)器翻譯項(xiàng)目失敗證明感知器無法完成復(fù)雜任務(wù)1980年代多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)五代機(jī)項(xiàng)目1986BP、

PDP算法低谷1990-2000五代機(jī)失敗政府投入縮減深度學(xué)習(xí)2010至今人臉識別AlphaGo等人工智能核心命題

—

讓機(jī)器掌握完成復(fù)雜任務(wù)的知識AI誕生 專家系統(tǒng)專家規(guī)則庫/知識庫、Noam

Chomsky（語言學(xué)巨擘）20世紀(jì)50年代后，詞法句法、語法規(guī)則被廣泛應(yīng)用于自然語言理解Edward

Feigenbaum（圖靈獎獲得者）專家系統(tǒng)由知識庫與推理機(jī)構(gòu)成，知識庫存儲事實(shí)和規(guī)則，推理機(jī)則基于知識庫進(jìn)行推理19601980問：青蒿素抑制什么？答：瘧原蟲問：瘧疾是什么？答：疾病問：瘧原蟲是什么？答：無法回答符號知識手工總結(jié)符號智能：專家手工構(gòu)建規(guī)則庫和知識庫，以規(guī)則庫和知識庫解決具體問題局限：規(guī)則與知識難以窮盡式枚舉，無法解決規(guī)則庫和知識庫未覆蓋的任務(wù)人工智能發(fā)展路線——符號智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)結(jié)構(gòu)問：計算機(jī)英文是什么？答：Computer問：計算機(jī)法文是什么？答：Ordinateur問：1+2=？答：無法回答特定任務(wù)帶標(biāo)注數(shù)據(jù)Judea

Pearl（圖靈獎獲得者）概率與統(tǒng)計方法被引入自然語言處理，模型從符號系統(tǒng)推演轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)，Yann

LeCun（圖靈獎獲得者）2010年后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起將數(shù)據(jù)驅(qū)動的效果推到新高位，成為當(dāng)前自然語言處理主要范式19902010專用知識機(jī)器學(xué)習(xí)中文：中國首都是北京English:ThecapitalofChinaisBeijingFran?aise：LacapitaledelaChineest

Pékin…中國首都BeijingPékin北京任務(wù)專用小模型專用智能：利用數(shù)據(jù)驅(qū)動機(jī)器學(xué)習(xí)從特定任務(wù)帶標(biāo)注數(shù)據(jù)之中自動學(xué)習(xí)知識，以小模型參數(shù)存儲知識局限：要針對特定任務(wù)標(biāo)注數(shù)據(jù)，標(biāo)注代價高，無法解決標(biāo)注數(shù)據(jù)未能覆蓋的任務(wù)人工智能發(fā)展路線——專用智能通用域無標(biāo)注數(shù)據(jù)問：計算機(jī)英文是什么？答：Computer.問：如何治療瘧疾？答：青蒿素。問：1+2=？答：3通用知識自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)通用大模型書籍新聞?wù)撐膱蟾嫱ㄓ弥悄埽翰捎米员O(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法從海量通用域無標(biāo)注數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)知識，以大模型參數(shù)存儲知識優(yōu)勢：無標(biāo)注數(shù)據(jù)廉價易得近乎無限；大模型有力支持知識的學(xué)習(xí)和存儲2020年1750億參數(shù)大模型GPT-3

發(fā)布，具備解決數(shù)十種文本任務(wù)的能力，人工智能進(jìn)入通用智能時代LLM2023年發(fā)布

的ChatGPT和GPT-4具有通用認(rèn)知能力，可通過文字、視覺、語音信號與人類交互，可使用人類工具處理復(fù)雜任務(wù)，已被用于政務(wù)、商務(wù)等眾多領(lǐng)域進(jìn)行智慧賦能人工智能發(fā)展路線——通用智能數(shù)據(jù)管理接口抽象高效數(shù)據(jù)索引信息治理接口抽象分布式計算知識獲取接口抽象預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、推理Map-Reduce

分析系統(tǒng)大模型系統(tǒng)用戶邏輯層物理執(zhí)行層數(shù)據(jù)

DataSQL數(shù)據(jù)庫信息

Information知識

Knowledge智慧 Wisdom數(shù)據(jù)管理（1970s）信息管理（2010s）知識管理（2020s）歸納智能（2023后）Russell

Ackoff（工程系統(tǒng)巨擘）“FromDatato

Wisdom”通用人工智能大模型將成為智能時代基礎(chǔ)設(shè)施W

E MOD

E

L T

H

E BESTWORL

D02

組織孿生——基于AI

Agent技術(shù)的應(yīng)用落地框架大模型：第一次智能涌現(xiàn)能算：高效的大腦思考世界；能看：敏銳的感官感知世界能用工具：靈活的雙手操作工具；能協(xié)作：有效的溝通形成文明AI

Agent

智能體：大模型的專業(yè)教育大模型通過預(yù)訓(xùn)練完成通識教育，需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)專業(yè)知識實(shí)現(xiàn)專業(yè)教育賦能行業(yè)應(yīng)用專業(yè)教育：知識圖譜與檢索增強(qiáng)生成智能檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)讓智能體掌握事實(shí)性知識，是實(shí)現(xiàn)專業(yè)智能體的基礎(chǔ)專業(yè)教育：工具智能工具學(xué)習(xí)技術(shù)讓智能體學(xué)會使用搜索引擎等認(rèn)知工具，拓展智能體能力邊界工具智能——實(shí)現(xiàn)路徑模仿學(xué)習(xí)：通過記錄人類使用工具行為數(shù)據(jù)，大模型模仿人類行為習(xí)得工具學(xué)習(xí)能力教程學(xué)習(xí)：通過讓模型閱讀工具使用手冊（教程），理解工具功能及其調(diào)用方式強(qiáng)化學(xué)習(xí)：模型能夠通過自主探索，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，根據(jù)環(huán)境反饋糾正錯誤1.

模仿學(xué)習(xí) 2.教程學(xué)習(xí)3.

強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類監(jiān)督逐漸減少，模型自主化程度逐漸提高（用戶點(diǎn)擊序列：下翻頁面、點(diǎn)擊、鍵入等）（API手冊、工具文檔等）（API調(diào)用成功率，用戶反饋等）13新型人機(jī)協(xié)作Docker執(zhí)行環(huán)境統(tǒng)一智能體語言超強(qiáng)工具調(diào)用無需專家知識動態(tài)雙循環(huán)機(jī)制XAgent

vs.AutoGPTXAgent

在基準(zhǔn)能力測試中全面超越

AutoGPTData

AnalysisMathSearch&

ReportLife

AssistantCoding&

Developing20406080100WinRate(%)

020406080100FreshQAHotPotQAInterCodeMBPPMATHALFWorldWinRate(%)

0單體智能

|

自主解決復(fù)雜任務(wù)的智能體框架

XAgent，能力全面超越

AutoGPT雙循環(huán)機(jī)

制與人類協(xié)

作超強(qiáng)工具調(diào)

用結(jié)構(gòu)化通

信14雙循環(huán)機(jī)制：規(guī)劃（外循環(huán)）和執(zhí)行（內(nèi)循環(huán)）XAgent通過雙循環(huán)機(jī)制協(xié)調(diào)決策制定和任務(wù)執(zhí)行過程外循環(huán)處理任務(wù)的高級管理和分配，內(nèi)循環(huán)專注每個子任務(wù)的低級執(zhí)行和優(yōu)化XAgent：大模型驅(qū)動到自主智能體框架外循環(huán):

動態(tài)規(guī)劃和迭代優(yōu)化將復(fù)雜任務(wù)拆分成若干子任務(wù)在執(zhí)行完每個子任務(wù)后，會對執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行反思，并依次修訂規(guī)劃Subtask

SplitSubtask

DeletionSubtask

ModificationSubtask

AdditionXAgent：大模型驅(qū)動到自主智能體框架內(nèi)循環(huán):

推理與執(zhí)行根據(jù)子任務(wù)目標(biāo)，貫序調(diào)用工具支持的工具包括FileSystemEnv：文件讀寫PythonNotebook：編程WebEnv：搜索引擎，網(wǎng)頁瀏覽ExecuteShell：Shell命令執(zhí)行RapidAPIEnv：16000+的真實(shí)API對任務(wù)完成結(jié)果進(jìn)行reflexion，反饋給外循環(huán)XAgent：大模型驅(qū)動到自主智能體框架AskHumanForHelp：可以自主與用戶進(jìn)行交互，并向人類發(fā)出干預(yù)和指導(dǎo)的請求用戶可以直接修改XAgent制定的計劃，從而將

AI效率與人類的直覺和專業(yè)知識有效結(jié)合。XAgent

具備AskHumanForHelp能力，它會向用戶征求實(shí)時反饋、建議或指導(dǎo)，確保即使在不確定的領(lǐng)域，智能體也能發(fā)揮出最佳作用XAgent：大模型驅(qū)動到自主智能體框架工具智能——利用工具提升智能水平ToolLLM:

大模型能夠?qū)W習(xí)掌握

16000+

真實(shí)API，通過多輪多工具調(diào)用解決復(fù)雜問題Yujia

Qin,

et

al.

ToolLLM:

Facilitating

Large

Language

Models

to

Master

16000+

Real-world

APIs.

PreprintXAgent:

/+搜

索引擎+做飯機(jī)器人+擴(kuò)散模型回復(fù)以下為推薦書籍：.

《優(yōu)秀的投資人》.

《簡單致富》3.

…回復(fù)這是根據(jù)您的要求繪制的埃菲爾鐵塔水彩畫作，由擴(kuò)散模型生成。規(guī)劃/

剝香蕉。/

攪拌香蕉和酸奶。穩(wěn)定擴(kuò)散模型Stable

Diffusion提示詞：

埃菲爾鐵塔，水彩w

w

w

.投資類書籍基礎(chǔ)模型請幫我做一碗香蕉酸奶。請給我推薦一些適合理財小白的理財相關(guān)書籍。請幫我畫一幅水彩風(fēng)格的埃菲爾鐵塔圖片。搜索使用擴(kuò)散模型執(zhí)行XAgent:

大模型智能體實(shí)現(xiàn)通用復(fù)雜任務(wù)處理（例如自動數(shù)據(jù)分析）專業(yè)教育：工作流與流程自動化流程自動化技術(shù)讓智能體掌握工作流程，高效執(zhí)行復(fù)雜多步驟任務(wù)ProAgent：結(jié)構(gòu)知識驅(qū)動的智能體工具智能——賦能業(yè)務(wù)自動化工作流通過自動化執(zhí)行提高工作效率，但工作流的構(gòu)建需要花費(fèi)大量人力物力財力工作流的本質(zhì)是固化的工具使用過程，可以基于大模型自動化設(shè)計構(gòu)建工作流自動構(gòu)建工作流業(yè)務(wù)流程自動化群體智能：第二次智能涌現(xiàn)個體智能涌現(xiàn)群體智能涌現(xiàn)神經(jīng)元數(shù)量增加帶來生物個體的智能涌現(xiàn)參數(shù)增加帶來單個大模型的智能涌現(xiàn)生物體群聚帶來生物群體智能涌現(xiàn)AI群聚帶來AI群體智能涌現(xiàn)(大腦神經(jīng)元數(shù)量

十億)0204060801001000000100000100001000100101BERT

GPT-2GPT-3

PaLM(模型參數(shù)量

百萬)群體智能—前沿研究方向?qū)崿F(xiàn)多智能體間的方案提議、決策研討、分工執(zhí)行在協(xié)同編程、數(shù)據(jù)庫運(yùn)維等場景驗(yàn)證效果雙智能體三智能體多智能體議題辯論信息互驗(yàn)第三方裁判社會群體協(xié)同工作群體智能：劃分為社會模擬型與任務(wù)完成型兩類形式實(shí)現(xiàn)“人類-環(huán)境-機(jī)器”

無縫鏈接，孕育并引領(lǐng)下一代人機(jī)協(xié)作范式社會模擬型斯坦福的SmallVille小鎮(zhèn)：基于層次規(guī)劃的智能體社會小鎮(zhèn)，實(shí)現(xiàn)人類社群行為的可信模擬任務(wù)完成型清華NLP的ChatDev數(shù)字團(tuán)隊(duì)：基于語言交互的智能體軟件開發(fā)，實(shí)現(xiàn)群體交互協(xié)作式任務(wù)完成群體智能——智能時代協(xié)同創(chuàng)新引擎26Chen,Weize,etal."Agentverse:Facilitatingmulti-agentcollaborationandexploringemergentbehaviorsinagents."arXivpreprintarXiv:2308.10848

(2023).AgentVerse：群體智能框架/OpenBMB/AgentVerse提出大模型群體協(xié)作的通用流程，包含“智能體招募”、“協(xié)同決策”、“動作執(zhí)行”與“檢驗(yàn)評估”四個階段由大語言模型驅(qū)動的多角色智能群體協(xié)同進(jìn)行需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、程序編碼、集成測試、文檔編制組織管理：交流鏈將軟件開發(fā)分解為原子任務(wù)組成的“生產(chǎn)線”通過角色扮演交流實(shí)現(xiàn)智能體間的方案提議和決策研討過程Chen

Qian,

et

al.

Communicative

Agents

for

Software

Development.

arXiv

preprint

arXiv:2307.07924.

2023.ChatDev：

智能群體交互式軟件開發(fā)/OpenBMB/ChatDevW

E MOD

E

L T

H

E BESTWORL

D03

知易行難——面壁智能大模型落地框架和案例智能客服投顧/營銷運(yùn)營智能客服投顧助手輿情分析NL2SQL研報撰寫金融助手投顧話術(shù)推薦輿情檢索NL2報表研報檢索智能培訓(xùn)投資建議報告撰寫事件標(biāo)簽合同信息抽取研報標(biāo)簽NL2SQL營銷內(nèi)容撰寫事件抽取合同撰寫智能外呼法規(guī)抽取表單識別信息檢索風(fēng)控投研案例1：泛金融場景AI能力案例1：泛金融場景——某大型股份制銀行對外上線產(chǎn)品服務(wù)終端客戶通過CPM大模型為客戶帶來專業(yè)、實(shí)時、可交互的會話功能，針對客戶可能遇到的財務(wù)分析、選品策略、市場觀點(diǎn)、收益剖析等真實(shí)場景需求提供咨詢問答服務(wù)。財務(wù)分析選品策略 市場觀點(diǎn) 收益剖析案例1：泛金融場景——投研智能體提升信息收集能力賣方研究買方研究投決流程風(fēng)控流程打通信息壁壘，解放生產(chǎn)力，提升合規(guī)性案例1：泛金融場景——事件驅(qū)動智能體輔助業(yè)務(wù)推進(jìn)金融事件發(fā)生啟動會議預(yù)約流程自動判斷參會者自動分別邀請參會者，預(yù)約時間OA預(yù)約會議室郵件發(fā)送會議通知自動會議紀(jì)要金融事件突發(fā)，需要快速召開走姿決策會議，事件驅(qū)動智能體會自動進(jìn)行判斷，并通過工具調(diào)用、自動與人交流的方式，完成會議預(yù)約并紀(jì)要的工作案例1：泛金融場景——數(shù)據(jù)分析智能體提升數(shù)據(jù)分析能力案例1：泛金融場景——研報解讀智能體提升信息處理能力模型completeness（平均）React+Note0.6793ActiveRAG0.5849RAG0.4816基于React+Note框架，整體提升研報解讀RAG、總結(jié)等能力案例2：跨境電商智能體——實(shí)際場景貿(mào)易線索海外展廳采洽會…“詢盤質(zhì)量不高”“有詢盤沒轉(zhuǎn)化”“只是來比價格的”“騙樣品騙邀請函的”…參差不齊，經(jīng)驗(yàn)遴選付員工紐約大學(xué)研究生商二代，集團(tuán)員工張老板星寶傘業(yè)老板娘語言好熟悉行業(yè)詢盤回復(fù)通過客戶對自己的介紹及留下的信息做真實(shí)性判斷詢盤里詢問的內(nèi)容，總結(jié)提煉，一個不落地回答專業(yè)報價客戶沒有詢問到的基本信息也要體現(xiàn)出來如：產(chǎn)品圖片、產(chǎn)品名稱、貨號、參數(shù)規(guī)格、認(rèn)證信息、單價、數(shù)量、付款方式、包裝、發(fā)貨期限、運(yùn)輸時間等不管價格可否接受，都要拿到回復(fù)，因?yàn)檫@有助于使你明白你是否還有地方需要改進(jìn)溝通明確對方目的（要點(diǎn)）發(fā)詢盤的客戶一定是有目的花心思拿到他目的小商品知識庫工具插件CDP+MA報價制表網(wǎng)絡(luò)檢索IM&郵件一盤好貨也好一盤好商也好都是要給經(jīng)營戶增量…托管托管監(jiān)督案例2：跨境電商智能體——需求分析讓市場持續(xù)繁榮本質(zhì)是要給經(jīng)營戶提升獲得感，經(jīng)營戶很簡單要賺更多的錢（更多的訂單，退一步更多的流量）公司黃頁獨(dú)立站線上店鋪品牌or口碑曝光平臺公司：機(jī)構(gòu)公司：KOL

or

品牌：MCN公會社區(qū)代運(yùn)營代投放…跨境電商智能體AI全托管的智能體生成器全部的網(wǎng)紅KOC都由AI自動生成相較于傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)公司人員成本，管理成本AI全托管公司的成本是電費(fèi)和網(wǎng)費(fèi)案例2：跨境電商智能體——虛擬員工為企業(yè)提供AI-powered

Virtual

Employees,結(jié)合客戶自身行業(yè)經(jīng)驗(yàn)疊加社交媒體多模態(tài)數(shù)據(jù)（視頻，圖文）建立數(shù)字員工，自生產(chǎn)社媒內(nèi)容，通過RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）模型進(jìn)行互動規(guī)劃Characters

Traits[人設(shè)]FashionOutgoingAmbitiousHandicraftsBeauty

bloggerTarget[工作地&工作目標(biāo)]紐約迪拜河內(nèi)孟買品牌曝光商機(jī)發(fā)現(xiàn)大號引粉Knowledge&Data[知識&數(shù)據(jù)]多模態(tài)：分析視頻圖文數(shù)據(jù)執(zhí)行高級指令…RlHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))精細(xì)互動規(guī)劃

……工作&社交平臺目標(biāo)用戶互動內(nèi)容生產(chǎn)發(fā)布…AI-poweredVirtualEmployees訓(xùn)練AIAgent數(shù)字員工，為某小商品城集團(tuán)8萬跨境電商商戶提供引流能力KOC人設(shè)方向熱點(diǎn)話題池化標(biāo)簽對用戶建立Tag標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛢?nèi)容方向：滑雪教程；裝備搭配；新手教學(xué)；極限運(yùn)動；花樣滑雪AI-poweredVirtual

Employees數(shù)字員工：KEN人設(shè)：滑雪愛好者工作時間：6小時/天工作地點(diǎn)：美國工作目標(biāo)：三區(qū)商鋪引流，新品推薦關(guān)聯(lián)標(biāo)簽：#Burton、#Salomon、#Libtech6小時工作成果總計瀏覽3695條數(shù)據(jù)觀看423條視頻閱讀2570條評論互動次數(shù)48次KOL/KOC

132條關(guān)注相關(guān)用戶

8位社交內(nèi)容制作及發(fā)布&用戶實(shí)時動態(tài)互動自動營銷獲客，維護(hù)精準(zhǔn)粉絲池，每日過億次精準(zhǔn)觸達(dá)，讓中國商品更好地賣向全球打造KOC矩陣，每個經(jīng)營戶啟動100個虛擬員工，每位員工每月線上發(fā)掘1000客戶，每天產(chǎn)品億次曝光，官方賬號快速冷啟動，讓經(jīng)營戶用心做服務(wù)，讓貿(mào)易更簡單案例2：跨境電商智能體提升貿(mào)易效能案例3：「大模型+Agent」汽車營銷落地實(shí)踐常態(tài)監(jiān)控目標(biāo)客群與事件，

多渠道和多模態(tài)分析，

提供定制化競品和用戶報告。行業(yè)大模型+

專業(yè)工具，

促進(jìn)高質(zhì)量內(nèi)容生產(chǎn)，

預(yù)置提示詞簡化創(chuàng)作，

自動發(fā)布與數(shù)據(jù)管理提高效能。粉絲運(yùn)營、潛客運(yùn)營、保客運(yùn)營三大場景，

高時效、個性化的用戶互動，

全渠道響應(yīng)與自動優(yōu)化，

便捷人機(jī)協(xié)同管理提升用戶運(yùn)營效能。實(shí)時定制輿情報告，口碑情緒精準(zhǔn)提煉，自然語言人機(jī)交互，達(dá)人賬號動態(tài)監(jiān)控，平臺熱點(diǎn)實(shí)況掃描等。對標(biāo)集約D

C

C

最佳實(shí)踐，

1

0

0

%

執(zhí)行業(yè)務(wù)S

O

P

，

有效保障品牌一致性，

7

×

24

高并發(fā)作業(yè)，

個性化語音&

情緒策略，

自動化數(shù)據(jù)分析洞察。業(yè)務(wù)分析師

Agent數(shù)據(jù)分析師

Agent數(shù)據(jù)工程師

Agent......直播運(yùn)營

Agent視頻剪輯

Agent創(chuàng)意設(shè)計

Agent廣告投手

Agent......運(yùn)營主管

Agent客戶分析

Agent客戶運(yùn)營

Agent......報道搜集

Agent輿情整理

Agent回復(fù)評論

Agent......DDC經(jīng)理

AgentDDC邀約

Agent網(wǎng)站維護(hù)

Agent......數(shù)智研究院新媒體運(yùn)營用戶運(yùn)營輿情運(yùn)營集約DDC汽車營銷五大落地場景案例3：「大模型+Agent

」汽車營銷落地實(shí)踐

——

以集約DCC為例傳統(tǒng)人工邀約獲客效率低工作過程繁瑣、對溝通能力要求高、質(zhì)檢困難人員成長性低人員業(yè)務(wù)素質(zhì)往往難以量化、人員成長性低，培訓(xùn)成本高，故難以積累形成有效的改善方法論提升了D

C

C

場景的經(jīng)營效能例：本月外呼目標(biāo)“10%的客戶到店率”快速理解用戶“心有靈犀”個性化反饋“靈活應(yīng)對”全流程迭代“戰(zhàn)略激活”「大模型+Agent」汽車營銷落地實(shí)踐

——

以新媒體運(yùn)營為例新媒體運(yùn)營是品牌建立的有效途徑群體智能的目標(biāo)基于Agents的專業(yè)創(chuàng)意團(tuán)隊(duì)高效高質(zhì)量的內(nèi)容產(chǎn)出例：新媒體運(yùn)營目標(biāo)“本周新媒體賬號增加

500

名粉絲”1、運(yùn)營經(jīng)理Agent：拆解任務(wù)第一項(xiàng)任務(wù)：本周策劃

2

場直播，旨在強(qiáng)化品牌信息的傳播和用戶的互動；第二項(xiàng)任務(wù)：制作并發(fā)布

5

個精準(zhǔn)定位品牌價值觀的短視頻，分發(fā)至抖音、快手、小紅書等平臺，以提升品牌影響力；第三項(xiàng)任務(wù)是保持平臺賬號的活躍運(yùn)營，及時回復(fù)用戶評論，增進(jìn)用戶參與感。2、文案策劃+海報策劃Agent將基于品牌價值觀創(chuàng)作有吸引力的文案和宣傳海報；吸引目標(biāo)用戶群，同時負(fù)責(zé)內(nèi)容生產(chǎn)、信息的傳遞和交付。3、運(yùn)營專員Agent將內(nèi)容上傳至各個內(nèi)容平臺確保市場部經(jīng)理對內(nèi)容進(jìn)行人工確認(rèn)，確保品牌形象的一致性和專業(yè)性。4、運(yùn)營經(jīng)理Agent：數(shù)據(jù)分析為后續(xù)的內(nèi)容運(yùn)營和用戶運(yùn)營決策提供數(shù)據(jù)支持大模型+Agent 汽車營銷落地實(shí)踐

——

以新媒體運(yùn)營為例案例4：合規(guī)智能體賦能合同審核通過自然語言處理（NLP）技術(shù)，以及大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對合同文本信息的精準(zhǔn)識別和抽取，并依據(jù)專業(yè)法律知識圖譜和風(fēng)險審查清單智能識別出合同中的風(fēng)險，為公司法務(wù)部門和業(yè)務(wù)部門賦能。對于上傳至系統(tǒng)的合同，智能合同審查算法將自動進(jìn)行分析，能立即看到審查點(diǎn)風(fēng)險提示、修改建議、推薦條款、參考法條案例。同時，條款和審查記錄都將自動保存為數(shù)據(jù)，將合同信息變成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。打造合同審核智能體，幫助客戶在自動針對合同進(jìn)行審核，提升當(dāng)前合同審核的準(zhǔn)確性，同時大幅降低合同審核成本構(gòu)建合規(guī)專家Agent“外規(guī)內(nèi)化”結(jié)合企業(yè)需求優(yōu)化合規(guī)能力構(gòu)建企業(yè)專有合規(guī)Agent人機(jī)結(jié)合通過反饋不斷提升智能體準(zhǔn)確性案例4：合規(guī)智能體賦能合同審核45，打造合同審核智能體，幫助客戶在自動針對合同進(jìn)行審核提升當(dāng)前合同審核的準(zhǔn)確性，同時大幅降低合同審核成本審查清單自動化：根據(jù)合同類型生成審查清單審查邏輯自動化：根據(jù)審查點(diǎn)進(jìn)行審查步驟自動拆解、構(gòu)建審查推理引擎閉環(huán)優(yōu)化:人機(jī)交互和環(huán)境反饋優(yōu)化審查流程，如規(guī)劃、提示語、工作流等上傳合同這是“商鋪?zhàn)赓U類合同”，下面是生成的審查清單：Step3：判斷xxx

xxx針對1.審查點(diǎn)“保證金合理性審查”生成審查邏輯如下：Step1：找到合同中所有保證金Step2：找到合同總金額反饋優(yōu)化1.

審查點(diǎn)：保證金合理性審查描述：判斷合同中的保證金是否合理...30.

審查點(diǎn)：收尾部主體一致性審查描述：判斷首尾主體是否一致反饋優(yōu)化針對“保證金合理性審查”合規(guī)專家Agent審查邏輯流程，自動創(chuàng)建審查邏輯Workflow輸入LLM節(jié)點(diǎn)LLM節(jié)點(diǎn)判斷節(jié)點(diǎn)審查輸出反饋優(yōu)化案例4：合規(guī)智能體賦能合同審核案例5：運(yùn)維智能體——業(yè)務(wù)需求系統(tǒng)運(yùn)維?檔多： 單?數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品對外提供的

管理員指南、運(yùn)維調(diào)優(yōu)、故障定位?冊等達(dá)到1w多?，普通管理?員很難完全掌握；云上運(yùn)維壓??： 云數(shù)據(jù)庫實(shí)例數(shù)巨?，運(yùn)維?程師（DBA）短缺；復(fù)雜問題診斷難： 緊急問題多層連環(huán)，運(yùn)維?員難以快速響應(yīng)，造成經(jīng)濟(jì)損失案例5：運(yùn)維智能體——構(gòu)建目標(biāo)思考：

高內(nèi)存使用率似乎是由于查詢的連接性能不佳、大量非活動內(nèi)存造成。推理：

可以通過查詢計劃優(yōu)化來加速連接操作的執(zhí)行。行動：

查詢計劃優(yōu)化。專家系統(tǒng)等難以在相似例?上復(fù)?品 查詢計劃優(yōu)化自然語言查詢接口自動配置調(diào)優(yōu)DBAgent…文檔知識目標(biāo)：

利用大模型訓(xùn)練“智能運(yùn)維助手”，學(xué)習(xí)人類運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)、診斷根因好處：

節(jié)省人力；提升運(yùn)維工具使用能力；提升運(yùn)維知識泛化能力案例5：運(yùn)維智能體——方案架構(gòu)可觀測體系構(gòu)建：日志、視圖、指標(biāo)等數(shù)據(jù)的原始值和加工值；運(yùn)維知識抽取：分割文本塊、生成摘要索引、抽取形式化知識；外部工具學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)API調(diào)用方式、基于樹搜索提高工具的使用能力；協(xié)同診斷優(yōu)化：DBA主管（診斷調(diào)度、總結(jié)發(fā)言）；?領(lǐng)域?qū)＜遥ㄈ纾嘿Y源異常專家、查詢優(yōu)化專家等）；對話摘要員；用戶（有效性反饋）D-Bot在11類測試場景中的診斷正確率達(dá)81.8%，遠(yuǎn)高于GPT4（36.4%），在典型問題上的診斷水平接近人類DBA針對二十余種題材的政務(wù)公文，提供智能公文撰寫AI

Agent，大幅提升公文寫作效率及整體質(zhì)量自動生成：

根據(jù)用戶特定意圖自動生成（主旨/大綱/參考范圍等）智能修改：

生成作品，可按用戶意圖，即時修訂完善專業(yè)度高：達(dá)到公文作品高專業(yè)度要求，語言規(guī)范、表達(dá)精煉、主旨明確、結(jié)構(gòu)清晰、價值觀正等安全可信：文章內(nèi)容可信、關(guān)鍵內(nèi)容可溯源，避免產(chǎn)生幻覺智能提綱：根據(jù)標(biāo)題自動生成提綱，且用戶可自行修改智能寫作：根據(jù)文章主旨或者提綱自動生成公文案例6：公文智能體