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  例如,AI代理的在线交易市场有望应运而生,AI代理有可能成为AIoT企业全新的客户群体socks5代理ip软件。与此同时,围绕AI代理提供生态服务的创新企业也会不断涌现,为产业发展注入新的活力。

  这预示着,可能在不久的将来,AIoT也会出现专门的AI代理或AI硬件的应用市场。这些应用市场将实现差异化,针对具体场景或应用,提供边缘或端侧的AI代理服务。

  AI代理之所以能够在各个领域大显身手,主要得益于其自主执行复杂任务的能力,以及不断降低的成本。新功能的不断增加,加上AI性能和成本的持续改进,为未来AI代理需求的爆炸式增长奠定了坚实的基础。

  在SLM小型语言模型驱动的AI代理市场中,AI代理将主要部署在边缘计算和端侧智能设备上,形成一个分布式的AI代理网络。

  与基于大模型LLM的AI代理市场相比,边缘或端侧SLM的AI代理市场在计算方式、适用场景、核心优势和商业模式上都有明显不同,如下图所示。

  基于SLM的AI代理市场可能会形成“端侧AI代理市场+设备内置AI代理”的双层模式,为用户提供更加多元化、个性化的AI服务。

  这种模式适用于智能手机、智能音箱、智能汽车、工业IoT设备等,用户无需额外下载,即可直接使用AI代理。

  端侧AI代理市场允许用户根据自己的偏好,自由选择和组合不同的AI代理,满足个性化需求;而设备内置AI代理则使得人工智能服务无缝融入日常生活,成为智能设备的标配功能。

  这两层模式的协同发展,将推动AIoT产业走向更加成熟和完善的阶段,为未来的智能生活提供坚实的基础。

  与LLM市场主要由云平台或SaaS公司主导不同,SLM代理市场的主导者将是AIoT设备厂商。

  在这个无处不在的AI代理经济中,AIoT硬件厂商的核心竞争力将围绕AI代理展开,智能设备的竞争不仅仅是硬件性能的比拼,更是“谁的AI代理更智能”的较量。

  总之,SLM在边缘计算和端侧智能硬件中的AI代理市场,将由硬件厂商主导,采用“AI代理市场+设备内置AI代理”的双层模式。AI代理将成为智能设备的核心功能,最终形成一个端云协同、智能无处不在的AI代理经济。

  尽管人工智能在企业中的应用前景广阔,但实际实施过程中仍面临诸多挑战。麦肯锡最近对100家年营收超过5000万美元的企业进行的一项调查发现,虽然63%的领导者认为实施人工智能势在必行,但91%的受访者并不认为自身已经做好了充分准备。

  造成这一现状的原因可能在于,我们目前缺少了AI代理技术架构中的一些关键环节,包括记忆系统(长期记忆和短期记忆)、调用工具的能力、以及规划和执行的能力也有待提升。

  就像《思考,快与慢》中描述的,我们需要为AI代理构建完整的大脑与小脑。如上图所示,右侧的大脑部分,通过调动注意力来分析和解决问题,并作出决定,左侧的小脑部分,能够调用工具,迅速对眼前的情况作出反应。

  总体而言,目前的AI代理的堆栈中,缺少三个关键部分:问责层、企魂层和协调层。这三个层面的缺失,阻碍了AI在企业中的广泛应用和普及。

  就像小学数学课上老师要求学生“展示计算过程”一样,企业需要了解AI系统的决策过程,以及每一步行动背后的原因和证据。

  这对于审计和风险管理至关重要。通过建立AI系统的“工作链”(Chain of Work)概念,将推理与执行分离,可以实现AI系统的可确定性和可审计性,提高系统的可靠性,增强企业对AI的信任。

  其次,企魂层旨在解锁公司的知识、文化和目标,使AI系统能够深入理解企业的独特风格和工作方式。

  优秀的AI“员工”不仅能完成任务,还能把握企业的价值观和沟通方式,并据此做出判断和决策。然而,目前的AI代理大多缺乏这种情境理解能力。要解决这一问题,需要将企业的非结构化知识进行组织和提炼,开发持续学习机制,优化模型微调方法,建立长期记忆系统,并赋予AI系统一定的情商和个性。

  只有通过这样一个“入职培训”的过程,让AI系统理解并持续学习企业的独特之处,才能真正发挥AI的潜力。

  未来,企业可能会管理一组来自不同公司的软硬件AI代理,涵盖各个业务领域。这些AI代理不仅需要与人类协作,还需要彼此之间进行沟通和配合。虽然目前AI代理领域的发展方向尚不明朗,既有可能形成一个开放、互联的生态系统,也可能出现垄断和封闭的局面,但从长远来看,一个繁荣的AI代理生态系统对所有参与者都是有利的。

  为此,我们需要让AI代理之间,或者与其他系统之间,能够安全地交换和共享知识,实现多模态的协作。

  总之,要让AI在企业中真正发挥变革性的作用,我们必须着眼于构建完整的AI代理堆栈,填补问责层、企魂层和协调层的空白。只有解决了这三大障碍,建立起可信赖、可审计、可控制的AI系统,并使其能够深度理解企业文化、与人机无缝协作,AI才能成为企业不可或缺的“员工”,推动业务的智能化转型。

  在一文中,我们曾提到波士顿咨询集团的一项研究数据:目前已有约28%的消费者经常使用大模型推荐化妆品等商品,而这个比例还将持续增长。

  这一趋势预示着一种新的商业模式的崛起:B2A,即Business to Agent(企业对代理)模式。

  随着AI在客户中的渗透不断加深,物联网作为产业数字化的重要工具,其相应产品和方案供应商也需要及时调整思路,充分考虑客户基于AI的思维需要什么样的革新型物联网产品和服务。

  换言之,AIoT正成为物联网供应商发展的重要方向。物联网企业需要深入研究客户基于AI进行工作和决策的机制,主动思考如何提供适应AI时代的新型解决方案,而不是被动地适应技术变革。在这个过程中,AI本身也将成为物联网供应商的重要“客户”。

  除了针对AI客户开发新产品和服务,AIoT企业还可以通过为AI代理配备工具和软件,最大限度地提高在B2A领域的自主性,从而进一步增强AI代理的能力。

  事实上,我们已经看到AI代理工具市场正在兴起,这些软硬件将使AI代理更好地完成工作。这将是一次重大变革,让AI代理从单纯的“仆人”转变为自主工作者。

  目前,我们已经处于这个世界的开端。ChatGPT已经能够使用网络浏览器,Claude可以在屏幕上移动光标,一些创新企业甚至开始为代理提供专属声音。

  可以想象,这个世界在未来会变得更加完善,AI代理将能够相互支付服务费用,签订合同,并接入人类和程序已经交互的系统。

  在人工智能代理领域,我们也看到了应用程序与基础设施相互促进,激发创新涌现的正反馈。一方面,这些基础设施层将为新型代理和代理工具等“应用程序”的开发提供灵感;另一方面,应用程序的发展也将为基础设施层的进步提供宝贵的信息反馈。

  创建以AI代理本身为最终用户的工具,是目前一个巨大的空白领域,也是AIoT企业可以深入探索的机会所在。

  AIoT产业正处于一个变革的路口,AI代理经济的崛起为这一领域带来了前所未有的机遇与挑战。在这个过程中,我们看到了SLM驱动下AI代理市场的兴起,以及端云协同、双层模式的发展趋势;我们也意识到,企业在实施AI代理应用时,需要着力解决问责、企魂和协调这三大障碍;同时,B2A模式的出现,预示着AI代理将成为物联网企业不可忽视的重要“客户”。

  这意味着,AIoT企业可能需要在产品研发、服务设计、商业模式等方面进行全面升级,为AI代理提供更加智能、高效、个性化的解决方案。与此同时,企业还需要与产业链上下游伙伴加强合作,共同推动AI代理生态的建设和完善,为客户创造更大的价值。

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