1.3.6　基于大模型的推理能力构筑AI应用

在大模型开始涌现出语言理解和推理能力的基础上，我们能够构建一些AI应用，为企业业务流程中的各个环节降本增效，既可以用AI取代某些原来需要人工进行的工作，又可以利用AI来提高服务质量。

图1.15展示了我为某企业设计的基于产品知识库和GPT-4模型的Agent聊天助理的架构。目前大多数的Chatbot应用，要么只能从有限的问题池和回复池中进行选择，回复内容十分僵硬，针对预设问题给出固定答案；要么回复内容过于随意，只能重复说“你好”“谢谢”“有什么可以帮助您的”等模棱两可的语句。基于大模型的推理能力，加上RAG的检索和整合信息以及生成文本的能力，新的Agent能够生成自然且可靠的回复文本。

图1.15　基于产品知识库和GPT-4模型的Agent聊天助理的架构

然而，尽管大模型为Agent的发展提供了巨大的推动力，但Agent的商业化应用仍然面临诸多挑战，包括技术的稳定性和可靠性、伦理和隐私问题，以及如何将这些先进的技术转化为实际的商业价值等。这些挑战需要时间和更多的创新来解决。

那么，再转回来继续回答前面提出的问题的另外一面——为什么人们对Agent的未来如此乐观。这背后也有几个原因。首先，技术的进步是不可逆转的。大模型的出现已经证明了AI的巨大潜力，随着技术的不断完善和应用的深入，Agent的能力只会越来越强。其次，市场需求非常大。在各个行业，从医疗到金融，从教育到娱乐，Agent都有可能带来革命性的变革。最后，全球的研究人员、企业家和投资者都在投入资源，推动AI技术的发展。这种集体努力无疑会加速Agent的成熟和应用。

虽然Agent的商业应用仍处于起步阶段，但其潜力无疑是巨大的。大模型不仅改变了AI的能力和定位，而且为Agent的未来带来无限可能。随着技术不断进步和挑战得到解决，我们有理由相信，Agent的时代终将到来。