1.1　AI原生應用的形態

ChatGPT讓人們感受到大語言模型的強大能力，進而對其產生了極高的期望。然而，大語言模型的應用遠不只聊天機器人這一領域，它正在以更廣泛、更多元的形態滲透各個領域，并已在內容創作、輔助助手、能力引擎、智能體等方面展示出巨大潛力。

1.1.1　內容創作

在引入大語言模型之前，內容創作主要由人工完成，這種方式盡管能賦予內容獨特的情感和深度，但也存在諸多限制：人工創作耗時耗力，難以應對需要迅速響應或大量產出的場景；人工創作受限于創作者的個體知識和想象力，難以持續產出高度創新和多樣化的內容；在多人協作或多語種環境下進行內容創作時，保持語言風格和文本質量的一致性尤為困難。

大語言模型可以利用其龐大的數據知識庫、卓越的語言生成和理解能力，輕松創作出高質量、富有創意的文本內容，如詩歌、故事等。大語言模型創作的內容不僅語法正確、邏輯清晰，且常常蘊含令人意想不到的創意和觀點，為內容創作注入了新的活力。此外，大語言模型還能根據用戶的需求和偏好定制內容，確保語言風格的統一，滿足個性化的創作需求。

這種從人工創作到人工智能生成內容的轉變，不僅優化了內容創作的流程，還提升了內容的多樣性和創新性，無疑是一場深刻的內容創作變革。

1.1.2　輔助助手

輔助助手是一種嶄新的交互模式，它為用戶帶來了更加自然、高效和個性化的交互體驗，并改變了人與計算機的交互方式。這種交互模式允許用戶通過簡單的自然語言與計算機進行交互，無須遵循復雜的預設規則和流程。輔助助手能夠理解用戶的需求和意圖，然后進行思考并做出相應的行動，這與以往必須遵循預設的規則和流程來操作圖形用戶界面（graphical user interface，GUI）的產品的交互模式，形成了鮮明對比。同時，它還能整合各種產品功能與AI的多元能力（如語音識別、圖像生成、視頻處理、文字處理等），從而為用戶提供更全面、高效的服務，如圖1-1所示。

例如，在日常辦公場景中，用戶只需對輔助助手發出簡單指令，如“請在我今天的日程中添加一個下午兩點的會議，主題是項目進展討論”，它便會即刻將會議添加到日程表，并設定相應的提醒；當用戶想要休假時，只需告知輔助助手“我計劃下周三休假一天，請幫我提交休假申請”，它便會自動填寫并提交休假申請表格。

1.1.3　能力引擎

隨著大語言模型的廣泛應用，自然語言處理（natural language processing，NLP）領域正經歷著一場深刻的變革。傳統的NLP方法往往需要針對不同的任務設計特定的模型算法，這既增加了開發成本，也限制了系統的靈活性和可擴展性。

大語言模型的崛起改變了這一局面。其具有卓越的語言生成和理解能力，展現出作為能力引擎的巨大潛力。這種模型能夠在統一的框架下游刃有余地處理各類NLP任務，如文本生成、文本分類及信息抽取等，如圖1-2所示。

通過精心設計的提示，我們可以將大語言模型封裝為易于調用的服務，從而構建能力引擎使開發者能夠輕松地將強大的NLP能力集成到自己的應用系統中，極大地提升應用系統的智能化水平和用戶體驗。這種能力引擎的出現不僅可大幅度降低系統開發成本，更使得現有系統的革新成為可能。

1.1.4　智能體

在大語言模型出現之前，智能體（agent）主要依賴預先設定的規則和基于強化學習技術來處理各項任務，盡管取得了一定的效果，但在自然語言的理解和復雜任務的處理方面存在明顯的局限性。

大語言模型與智能體技術的融合，為我們提供了一種新的、目標導向的問題解決策略。在這種策略下，大語言模型是智能體的“大腦”，為智能體賦予了卓越的語言理解和生成能力，還增強了其任務推理和規劃能力。這使得智能體能夠更深入地洞察問題背景，更準確地把握問題核心，從而生成既具邏輯性又富創意性的解決方案。

向智能體提出問題后，它便能自主分析、分解問題，并調用適當的工具來解決這些問題，如圖1-3所示。在大語言模型的加持下，智能體在通用問題的自動化處理方面更具優勢，為通往更高級別的通用人工智能（artificial general intelligence，AGI）打下了堅實基礎。