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AI智能體

CSTD首期AI賦能架構師認證課程在上海成功舉辦

2024-08-14

AI賦能

AI智能體開發：像人才培養，為業務賦能

熊俊彬

CSTD

2024-07-16

2024年是企業AI應用元年，而智能體（AI Agent）則是最被看好的AI應用發展方向。

智能體是一種能夠自主理解、規劃決策、執行復雜任務的人工智能代理。它擁有自主性和自適應性，可以依靠AI賦予的能力完成特定任務，并在此過程中不斷對自我進行完善和改進。智能體就像大模型時代的“APP”，大模型是基礎設施，智能體是應用單元。

那么，AI智能體到底會給企業帶來什么？我們在開發完100多個AI智能體后發現，智能體將是AI時代業務賦能強有力的工具，而企業培訓崗則是智能體開發的關鍵崗位之一。

Part.1 智能體是最被看好的AI應用
“隨著基礎大模型的日益強大，開發應用也越來越簡單，最簡單的就是智能體。”2024年7月4日，百度創始人李彥宏在2024世界人工智能大會表示，在AI應用的發展方向上，最看好智能體。只要用“人話”把工作流說清楚，再配以專有知識庫，即可做出一個很有價值的智能體，“比互聯網時代制作一個網頁還簡單”。

圖：李彥宏在2024世界人工智能大會

李彥宏認為，醫療、教育、金融、制造、交通、農業等各行業領域，未來都會依據自己的場景和特有經驗、規則、數據等等，做出各種智能體，將會出現數百萬量級的智能體，形成龐大生態。

早在2023年11月，微軟創始人比爾·蓋茨就發文表示，智能體不僅會改變每個人與計算機交互的方式，還將顛覆軟件行業，帶來自我們從鍵入命令到點擊圖標以來最大的計算革命。

他認為，AI智能體也將成為我們工作生活中不可或缺的一部分。而且，隨著技術的發展，AI智能體將會越來越聰明，越來越能干。它們不僅能理解我們的語音指令，還能理解我們的行為習慣、喜好和情緒，甚至還能預測我們的需求，提前為我們做好準備。

OpenAI首席執行官山姆·奧特曼也曾在多個場合表示：構建龐大AI模型的時代已經結束，AI智能體才是未來的真正挑戰。今年4月份，AI 著名學者、斯坦福大學教授吳恩達指出，智能體工作流將在今年推動 AI 取得巨大進步，甚至可能超過下一代基礎模型。他還分享了一個對構建智能體的設計模式進行分類的框架（如圖）：

圖：智能體工作的四種模式

Part.2 低代碼開發了100+AI智能體
我從去年下半年開始關注智能體，并于2023年11月正式推出首個培訓人專屬的AI助手-磐小智。我們將CSTD近10年沉淀的項目案例庫、專家講師庫、學習產品庫和行業調研報告等海量培訓資源“喂養”給磐小智。通過深度學習CSTD自有知識庫，磐小智可以為培訓人在學習設計、課程開發、師資查找、培訓案例等領域，提供精準化的智能問答服務。

真正全面應用開發AI智能體，是從2024年3月份開始。我開始在百度智能云千帆大模型平臺上，學習了解Prompt工程、模型微調、數據集和知識庫等，因為沒有任何IT和人工智能的技術背景，剛開始學習確實有些壓力。但在專家輔導下，很快就熟悉起來，并在其AppBuilder上創建AI原生應用。

圖：百度智能云千帆頁面

4月份，在一次偶然機會中，我接觸到字節跳動的扣子（Coze），這簡直給我打開了AI應用的一扇“天窗”。扣子是新一代大模型 AI 應用開發平臺（現已更名為“AI智能體開發平臺”）。無論你是否有編程基礎，都可以快速搭建出各種 Bot（字節早期的智能體專稱），并一鍵發布到各大社交平臺，或者輕松部署到自己的網站。

圖：扣子頁面

為此，我帶領CSTD新組建的磐智AI團隊，相繼開發出課件生成器、試卷生成器、最佳實踐萃取師、智能客服、銷售陪練、學習助手等幾十個基于企業培訓應用場景的AI智能體。比如課件生成器可以通過智能體對話生成課程大綱和課件腳本；“銷售陪練”能夠高度逼真地模擬與各類客戶的交流場景，有效提升溝通和銷售的專業技巧。

隨后，CSTD組織“All in AI”內部學習項目，每一位員工都能輕松掌握智能體的開發，并在釘釘辦公平臺上，每位員工都至少開發了一個緊貼工作和業務需求的AI助理。截止到2024年6月底，我和團隊已經在各大平臺上開發了100多個AI智能體，直接使用的用戶超過20萬人次。

在此期間，騰訊、阿里、智譜、訊飛、天工等大模型平臺陸續發布和更新AI智能體開發工具平臺。國內智能體開發應用在6月份進入“井噴”狀態。截止到2024年7月初，百度文心智能體平臺目前已經有20萬開發者、6.3萬企業入駐；豆包上用戶創建的智能體已經超過800萬個。

Part.3 智能體開發就像人才培養一樣
在學習應用AI智能體開發過程中，我也不斷總結相應的經驗和規律。有一個驚喜的發現：智能體開發和人才培養有著異曲同工之妙。同樣需要做需求分析、角色定位、任務分析、知識庫整理、技能傳授、測評反饋等等，這也是我們企業培訓管理崗的主要職責。

為什么會這樣呢？我們打個比方：通用大模型就像一個剛畢業的大學生。經過幾年的學校教育后，任何一個合格的大學畢業生都會具備很多知識。如果有人要和他們聊天，他們根據這些知識，也可以天南海北地隨便應對。但是，當這些學生到了各自的工作崗位，被安排去做一些專業性較強的工作，他們就很可能難以勝任。原因很簡單，他們還缺乏這些工作所需要的專用性知識和技能。正是因為這個原因，在大多數的單位中，新入職的畢業生在正式上崗前還必須經過一段時間的培訓。

就以扣子AI智能體開發平臺應用為例。創建一個智能體（扣子稱之為BOT）,首先要定義智能體的功能和人設。比如需要開發一個“銀行客戶經理陪練”，它能夠逼真地模擬與對公、對私等潛在客戶的對話場景，助力客戶經理提升溝通和銷售技巧。這就像我們做人才培養開始時，需要明確培養對象的崗位職責、人才畫像和勝任力需求等。

圖：銀行客戶經理陪練智能體人設與回復邏輯

接著，就需要提升智能體相應的技能。比如智能陪練需要在其回復邏輯設置中，增加能夠模擬與不同客戶的對話交流場景，能夠根據對話情況做出評價和反饋；在插件中，添加智能對話、搜索信息、生成圖片等，拓展智能體陪練能力和使用場景。必要的情況下，還需要分析智能體的工作流程，對插件、大語言模型等功能進行組合，從而實現復雜、穩定的業務流程編排。

同時，還要為智能體配置專有的知識庫。這也智能體最具獨特的魅力之一，也就是在利用大語言模型生能力的基礎上，擴展應用外部知識庫（RAG檢索增強生成），以提升智能體執行任務的針對性和準確率。比如銀行客戶經理陪練的智能體就需要配置銀行產品知識庫、客戶畫像庫，銷售話術集等。在人才培養過程中，我們同樣需要通過經驗萃取、課程開發、信息加工等方式建立相應的知識庫。

最后，還需要對智能體不斷地調試和檢測。可以在調試臺查看每一條用戶請求從輸入到響應的全流程，包括模型調用、配置的工作流或知識庫等詳細信息，從而精準并快速定位問題，調整智能體配置。如同人才培養中的訓戰結合，持續優化人才的崗位勝任力和應，以應對工作和業務的變化。

由此可見。AI智能體開發的任務和流程，與人才培養的底層邏輯非常相似。AI智能體就像智能化的數字員工，用人才培養的方法一樣可以訓練數字員工。尤其是借助低代碼，甚至零代碼的開發平臺，人才培養工作者可以減少了對傳統編程技能的依賴，輕松快速地完成智能體設計和應用構建。

Part.4 智能體將是業務賦能強有力的工具
AI應用離我們不再遙遠，基于基礎模型的應用正成為賦能千行百業，推動企業變革創新的重要驅動力。麥肯錫的調研分析認為，在人工智能的推動下，未來30%以上的工作內容將可以實現自動化。

既然我們可以輕松的開發智能體，是不是就可以幫助企業快速推動AI落地呢？當然還有一定的距離。

主要是大模型并不負責生成結果的正確性、真實性、安全性等因素，有時生成錯誤答案，或者是幻覺答案。即使智能體在一定程度上可以解決以上問題，也要人類判斷AI生成的結果能不能使用，比如醫療診斷、法院判決等場景，任何錯誤的生成結果都可能但來嚴重后果。業界普遍認為，只有AI生成結果的準確率達到90%以上，才可能考慮在企業應用。

所以目前AI只能是工具，不可能代替人類。但是對于很多對結果要求不那么高的應用場景，就可以大膽使用，比如用于企業培訓，特別是對業務的模擬訓練，AI就有著得天獨厚的優勢。一方面可以激活企業知識庫，提升學習效果；另一方面可以將學習流嵌入到工作流、業務流中，在做中學，學中做。

比如，我們團隊開發的“保險顧問業務引擎”智能體，就是直接嵌入到工作流程中。保險顧問可以通過通過輸入客戶背景信息，讓AI生成客戶畫像，然后與之進行模擬對話，并對溝通內容進行評價反饋；挖掘出需求后，還可以自動匹配相應的理財方案，極大的提升保險顧問的產品知識、溝通和銷售技巧。

Part.5 培養AI賦能復合人才成為當務之急
雖然AI將為企業培訓帶來了前所未有的機遇，但是AI在企業培訓中的應用尚處于起步階段，甚至滯后于AI在業務中的應用。

我們近期組織了一次“培訓管理含AI量測評”，共有1000多名培訓管理者參與，平均得分僅為30.92分，大部分培訓管理者對AI的認知僅停留在簡單對大模型的話交流階段。欣慰的是我們組織的“培訓經理AI應用訓練營”，幾天時間就有近500人報名，說明企業培訓人員對AI應用表現出濃厚的興趣，而且幾乎所有人員都希望通過AI應用訓練，提升業務賦能水平。

我們通過AI應用領先企業的追蹤調研和100多位企業大學校長的訪談，總結了企業AI賦能的發展路徑。當前大部分企業目前主要停留在賦能員工階段，部分領先企業則邁入了賦能業務的階段。

圖：企業AI賦能發展路徑

在賦能員工階段，企業的主要目標是培養AI應用人才和提高辦公效率。通過AI技術與工具應用、創新與風險意識培養以及學習發展的AI轉型，企業力求讓員工能夠熟練運用AI技術以提升個人和團隊的工作效率。

一些相對成熟的企業已經開始將AI技術應用于業務流程的優化和業績增長的推動上。在這個階段，企業關注業務場景界定、智能體開發應用和業務數據分析。通過這些措施，企業希望能夠實現更精準的業務流程管理和更高效的決策支持。

從賦能員工到賦能業務的發展階段，企業亟需的人才既要有專業的學習技術，更需要理解業務，懂得AI應用，我們把這類復合型人才稱之為“AI賦能架構師”。他們是人工智能+企業學習的橋梁，是實現學習流與業務流、工作流融合的連接樞紐，也是AI時代最有競爭力的職業之一。（本文作者：熊俊彬，CSTD首席運營官、磐智AI發起人）

AI智能體、AI賦能