1.3.6　基于大模型的推理能力構筑AI應用

在大模型開始涌現出語言理解和推理能力的基礎上，我們能夠構建一些AI應用，為企業業務流程中的各個環節降本增效，既可以用AI取代某些原來需要人工進行的工作，又可以利用AI來提高服務質量。

圖1.15展示了我為某企業設計的基于產品知識庫和GPT-4模型的Agent聊天助理的架構。目前大多數的Chatbot應用，要么只能從有限的問題池和回復池中進行選擇，回復內容十分僵硬，針對預設問題給出固定答案；要么回復內容過于隨意，只能重復說“你好”“謝謝”“有什么可以幫助您的”等模棱兩可的語句。基于大模型的推理能力，加上RAG的檢索和整合信息以及生成文本的能力，新的Agent能夠生成自然且可靠的回復文本。

圖1.15　基于產品知識庫和GPT-4模型的Agent聊天助理的架構

然而，盡管大模型為Agent的發展提供了巨大的推動力，但Agent的商業化應用仍然面臨諸多挑戰，包括技術的穩定性和可靠性、倫理和隱私問題，以及如何將這些先進的技術轉化為實際的商業價值等。這些挑戰需要時間和更多的創新來解決。

那么，再轉回來繼續回答前面提出的問題的另外一面——為什么人們對Agent的未來如此樂觀。這背后也有幾個原因。首先，技術的進步是不可逆轉的。大模型的出現已經證明了AI的巨大潛力，隨著技術的不斷完善和應用的深入，Agent的能力只會越來越強。其次，市場需求非常大。在各個行業，從醫療到金融，從教育到娛樂，Agent都有可能帶來革命性的變革。最后，全球的研究人員、企業家和投資者都在投入資源，推動AI技術的發展。這種集體努力無疑會加速Agent的成熟和應用。

雖然Agent的商業應用仍處于起步階段，但其潛力無疑是巨大的。大模型不僅改變了AI的能力和定位，而且為Agent的未來帶來無限可能。隨著技術不斷進步和挑戰得到解決，我們有理由相信，Agent的時代終將到來。