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文章圍繞 AI 智能體展開(kāi)，介紹了 AI 工具的發(fā)展階段、智能體的底層邏輯、提示詞工程的作用，以及 AI 在各行業(yè)的應(yīng)用，鼓勵(lì)人們積極擁抱 AI。

筆記君說(shuō)：

AI工具，從一開(kāi)始的迭代發(fā)展非?？焖?。

一部分人，因?yàn)檎莆樟薃I工具的使用，工作變得更為高效；另一部分人，因?yàn)閾?dān)心被AI替代而整體憂心忡忡。

有這么一句話：未來(lái)淘汰你的不是AI，而是使用AI工具的人。所以如何有節(jié)奏、有方法地學(xué)習(xí)AI、使用AI變得極為重要。

一、AI工具的發(fā)展階段及能力迭代

AI作為工具使用，再進(jìn)階到智能體，經(jīng)過(guò)了三個(gè)階段：

第一個(gè)階段，AI+智能辦公。

這個(gè)階段主要依賴基礎(chǔ)大模型，基于提示詞的優(yōu)化得到AI最原始的內(nèi)容產(chǎn)出，如讓AI幫你做文案寫(xiě)作，方案匯報(bào)（PPT），寫(xiě)數(shù)據(jù)代碼，做海報(bào)圖片等內(nèi)容輔助工作。

第二個(gè)階段，AI+場(chǎng)景落地。

提示詞雖然能幫助做一些輔助工作，但產(chǎn)出的內(nèi)容并不能完全適應(yīng)操作者的崗位和企業(yè)，操作者必須要花很長(zhǎng)時(shí)間去審視AI所產(chǎn)出的內(nèi)容是否滿足需求。

因此，AI要進(jìn)入到知識(shí)庫(kù)階段，它需要掌握行業(yè)know-how，進(jìn)行垂直領(lǐng)域的大模型建設(shè)，打造行業(yè)的專(zhuān)屬應(yīng)用。

相較于提示詞，這一階段要升級(jí)應(yīng)用及服務(wù)，比如有數(shù)據(jù)分析知識(shí)的智能AI員工、有商業(yè)知識(shí)的智能銷(xiāo)售和智能客服，還可以識(shí)別不同文稿的內(nèi)容，將其變成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫(kù)。

第三個(gè)階段，AI+Agent智能體。

在行業(yè)大模型基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)，滿足企業(yè)的個(gè)性化使用，私有化部署。實(shí)際上，是把第二階段解決單點(diǎn)業(yè)務(wù)的一個(gè)個(gè)點(diǎn)，變成一個(gè)串聯(lián)起來(lái)的流程，形成體系化的應(yīng)用。

有很多企業(yè)已通過(guò)AI Agent智能體實(shí)現(xiàn)了AI智能精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、智能獲客、智能決策及全場(chǎng)景多模態(tài)的應(yīng)用。

目前來(lái)說(shuō)，AI智能辦公需求占比到80%~90%。因?yàn)榇竽Ｐ褪?023年才開(kāi)始出現(xiàn)，爾后行業(yè)大模型也才逐漸產(chǎn)生，直到2024年7、8月時(shí)，智能體的產(chǎn)品平臺(tái)才逐漸完善，才有諸多的免費(fèi)應(yīng)用出現(xiàn)于市場(chǎng)之中。

因此，在2024年上半年，甚至2024年全年之中，AI智能辦公培訓(xùn)逐步產(chǎn)生了六大模塊：

第一模塊，AI智能對(duì)話，主要掌握對(duì)話的方法；

第二模塊，文章撰寫(xiě)，掌握用AI寫(xiě)Word長(zhǎng)文檔的技巧，比如寫(xiě)一個(gè)年度培訓(xùn)規(guī)劃；

第三模塊，數(shù)據(jù)分析，掌握用AI處理excel、WPS表格的方法，甚至用Python來(lái)做數(shù)據(jù)分析；

第四模塊，演示匯報(bào)，AI輔助生成PPT；

第五模塊，進(jìn)行創(chuàng)意設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)用AI產(chǎn)出文生圖和文生視頻，2024年包括央視在內(nèi)的各大平臺(tái)和企業(yè)都大量使用了AI文案、文生視頻，甚至用數(shù)字人做品宣、信息播報(bào)；

第六模塊，AI Agent智能體機(jī)器人的學(xué)習(xí)。

任何技能的嫻熟掌握，絕非一蹴而就，而是“學(xué)”與“練”循環(huán)往復(fù)、層層堆疊的成果。培訓(xùn)學(xué)習(xí)之后，更需要與實(shí)際的工作場(chǎng)景相結(jié)合，內(nèi)化為自身的崗位本領(lǐng)。

在第二、三階段的學(xué)習(xí)中，更要用第一階段的AI智能辦公來(lái)多做練習(xí)。比如，人資崗位可以用AI來(lái)寫(xiě)培訓(xùn)規(guī)劃；市場(chǎng)崗位用AI做市場(chǎng)的調(diào)研分析；產(chǎn)品崗位用AI來(lái)撰寫(xiě)競(jìng)品分析報(bào)告。

這是一個(gè)公司職員在學(xué)習(xí)AI智能辦公之后，在第二階段用AI做的“AIGC智能驅(qū)動(dòng)抗菌縫合線營(yíng)銷(xiāo)全鏈路革新方案”。

首先，她用AI結(jié)合產(chǎn)品生成了產(chǎn)品海報(bào)；其次，她用AI生成了數(shù)字人的宣傳視頻；然后，用AI寫(xiě)出了專(zhuān)業(yè)的產(chǎn)品宣講PPT；最后，建立企業(yè)自己的知識(shí)庫(kù)，據(jù)此生成了售后的AI智能體，可以為客戶介紹產(chǎn)品，甚至可以轉(zhuǎn)接銷(xiāo)售。

在第三階段，要把業(yè)務(wù)流程做成一個(gè)閉環(huán)。另一個(gè)人力資源的學(xué)員就從招聘環(huán)節(jié)做AI智能體的應(yīng)用：

首先，生成招聘海報(bào)；然后，根據(jù)崗位要求主動(dòng)搜索簡(jiǎn)歷；再后，邀約面試并用AI進(jìn)行智能面試，智能得出面試評(píng)價(jià)、產(chǎn)生面試結(jié)果。如此，就形成招聘業(yè)務(wù)流程的一體化解決方案。

二、AI智能體魔法背后的底層邏輯

Agent(代理)這一概念起源于哲學(xué)，描述了一種擁有欲望、信念、意圖以及采取行動(dòng)能力的實(shí)體。在人工智能領(lǐng)域，這一術(shù)語(yǔ)被賦予了一層新的含義：具有自主性、反應(yīng)性、交互性等特征的智能“代理”。

大型語(yǔ)言模型(LLMs)的出現(xiàn)為智能代理的進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)了希望。在AI agent的具體使用中，最底層都是LLMs(Large Language Models，大型語(yǔ)言模型),不論是ChatGPT、Kimi，或者訊飛星火，還是通義千問(wèn)，大語(yǔ)言模型都是其基礎(chǔ)。

1.智能體是發(fā)揮大模型功能的杠桿

大模型的使用，實(shí)際就是用提示詞與其對(duì)話，并在對(duì)話過(guò)程中產(chǎn)生深度對(duì)話思維鏈：

第一步，給大模型一個(gè)內(nèi)容框架；第二步，讓大模型針對(duì)某個(gè)內(nèi)容方向展開(kāi)表述；第三步，根據(jù)產(chǎn)出的內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化某些細(xì)節(jié)。

把這三個(gè)過(guò)程結(jié)合起來(lái)，變成一個(gè)完整的工作步驟，這就變成單個(gè)AI智能體。而多智能體，是把多個(gè)單智能體結(jié)合在一起完成更系統(tǒng)性的任務(wù)。

例如，我們平常開(kāi)發(fā)軟件或者系統(tǒng)，需要有人做任務(wù)拆分，有人寫(xiě)代碼，有人做測(cè)試，用多智能體來(lái)完成這項(xiàng)工作，就有做任務(wù)拆分的智能體，有專(zhuān)門(mén)寫(xiě)代碼的智能體，有做測(cè)試的智能體，多個(gè)智能體組合起來(lái)共同完成這件事。

假設(shè)領(lǐng)導(dǎo)發(fā)給我一篇10w+的文章，認(rèn)為非常適合于公司的宣傳，希望我參照這篇文章出一個(gè)爆款。那我們?cè)撊绾斡肁I智能體來(lái)高效完成這項(xiàng)任務(wù)呢？

操作易學(xué)，精髓難覓，所以我們不僅要會(huì)操作，更要懂得操作背后的底層邏輯和變化規(guī)律。從智能體的定義中我們知道，智能體是在大模型基礎(chǔ)上做規(guī)劃、記憶、工具和行動(dòng)的一種載體。

因此，我們先要把整個(gè)過(guò)程規(guī)劃清楚，AI才能自動(dòng)按規(guī)劃去做動(dòng)作。我們大概可以分為七個(gè)步驟：

① 輸入：選擇對(duì)標(biāo)文案，向Al輸入文案的鏈接。例如，某篇公眾號(hào)的鏈接；

② 關(guān)鍵詞：根據(jù)對(duì)標(biāo)文章自動(dòng)提取3~5個(gè)關(guān)鍵詞；

③ 二次檢索：AI根據(jù)關(guān)鍵詞，去全網(wǎng)檢索同類(lèi)型的文章，額外找到10~20個(gè)匹配的文章項(xiàng)目；

④ 組合學(xué)習(xí)：AI根據(jù)投喂的源數(shù)據(jù)文章+二次檢索獲取的10~20篇文章的內(nèi)容，進(jìn)行學(xué)習(xí)，總結(jié)寫(xiě)作方法；

⑤ 撰寫(xiě)文案：AI根據(jù)學(xué)習(xí)的內(nèi)容，創(chuàng)作新的文案，用戶可以微調(diào)參數(shù)，每次調(diào)整以后，自動(dòng)更新新的文章結(jié)果，實(shí)時(shí)刷新；

⑥ 匹配插圖：AI根據(jù)創(chuàng)作的文案內(nèi)容，結(jié)合公眾號(hào)寫(xiě)作方法，智能生成配圖，并實(shí)現(xiàn)高效圖文排版，例如，參考135編輯器等；

⑦ 輸出：AI根據(jù)登陸者賬號(hào)，智能發(fā)布在：公眾號(hào)、頭條等圖文/視頻的新媒體平臺(tái)等。

通過(guò)上面的七步，我們把文案仿寫(xiě)這件事就規(guī)劃清楚了。實(shí)際上，是我們自己先思考清楚了，再把思考清楚的內(nèi)容給到AI，AI了解了整個(gè)過(guò)程之后，再去規(guī)劃每個(gè)步驟該怎么做。

其次，智能體要有記憶功能。它需要把10多篇文章全部記憶下來(lái)，在使用傳統(tǒng)大模型中我們就會(huì)遇到token的限制，那么智能體至少要記住30篇甚至更多的文章內(nèi)容。

然后，智能體要有調(diào)用工具的能力。要能在網(wǎng)上搜索內(nèi)容，要調(diào)取文生圖的功能，還要調(diào)取相關(guān)插件的功能。

最后，智能體要有行動(dòng)能力。給智能體一個(gè)軟件鏈接，爆款文章鏈接，后面都可以全部自動(dòng)化來(lái)完成。

通過(guò)上面的梳理，我們已經(jīng)非常清楚AI智能體是在底層大模型的工具之上，發(fā)揮規(guī)劃、記憶、工具、行動(dòng)等功能的杠桿能力,即可得出智能體的公式：

AI agent=LLMs*（規(guī)劃+記憶+工具+行動(dòng)）

2.智能體具有長(zhǎng)期記憶能力

多角色智能體，是在單智能體基礎(chǔ)之上做協(xié)同。因?yàn)閱吸c(diǎn)智能體不用考慮上下游的關(guān)系，但如果要做多節(jié)點(diǎn)之間的相互交互，你可能要考慮智能體的開(kāi)發(fā)和組件之間的匹配，和平臺(tái)的關(guān)系等。

我們?cè)谑褂脗鹘y(tǒng)大模型的時(shí)候經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)這種情況：在不斷與AI對(duì)話的過(guò)程中，它會(huì)忘記前面給它說(shuō)的話，比如忘記上午與它交互的內(nèi)容，或者在多輪對(duì)話之后忘記最前面的對(duì)話。

在這種情況下，我們要解決的是AI具有思考的記憶能力。我們用人類(lèi)記憶來(lái)與AI記憶進(jìn)行映射對(duì)比，以此更方便理解。

第一階段，感覺(jué)記憶，這是人類(lèi)最原始、最基礎(chǔ)的記憶功能，也就是過(guò)眼即忘。對(duì)于AI的使用來(lái)說(shuō)，相當(dāng)于把AI當(dāng)作一個(gè)高級(jí)搜索工具，這個(gè)時(shí)候人占主導(dǎo)地位，來(lái)指示AI的行動(dòng)。

第二階段，短期記憶，AI可以通過(guò)上下文的學(xué)習(xí)展開(kāi)多輪對(duì)話，但是會(huì)受限于上下文token的限制，有時(shí)候會(huì)忘記相關(guān)內(nèi)容。這個(gè)時(shí)候，人和AI的工作量相當(dāng)，人來(lái)指揮AI,這就是我們常說(shuō)的“提示詞工程師”。

第三階段，長(zhǎng)期記憶，有人說(shuō)，世界是懶人創(chuàng)造的。有了提示詞，人類(lèi)還不滿足，我們還希望AI具備記憶的功能，就像我們學(xué)騎自行車(chē)，一旦掌握了這項(xiàng)技能，就具備了長(zhǎng)期、持久的記憶能力。

這個(gè)時(shí)候，AI會(huì)記住投喂給它的相關(guān)知識(shí)，具備了長(zhǎng)久的學(xué)習(xí)能力。這時(shí)的AI可以完成絕大部分工作，人類(lèi)負(fù)責(zé)設(shè)定目標(biāo)、提供資源和監(jiān)督結(jié)果，AI完成任務(wù)拆分，工具選擇，進(jìn)度控制，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)后自主結(jié)束工作。

具備長(zhǎng)期記憶能力的智能體就是一名合格的員工了，它可以提煉銷(xiāo)售話術(shù)，要銷(xiāo)售員的訓(xùn)練并為其評(píng)分，也能指出需要繼續(xù)迭代的地方，會(huì)自主性地輔導(dǎo)員工的培養(yǎng)提升，這就是智能體的長(zhǎng)期記憶能力，也是訓(xùn)練智能體的意義所在。

三、提示詞工程，讓效率翻倍

1.成為個(gè)人的超級(jí)助理

一個(gè)人不可能盡善盡美，每個(gè)人的專(zhuān)長(zhǎng)也會(huì)有所差異，一個(gè)員工不可能既會(huì)數(shù)據(jù)分析，又會(huì)寫(xiě)編程，又會(huì)去做文生圖，又會(huì)AI文檔寫(xiě)作，做不到。但一群AI就會(huì)成為你的超級(jí)助理。

因此，在智能體應(yīng)用的2.0階段，需要更加專(zhuān)業(yè)的人員，更加專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)，更加專(zhuān)業(yè)的老師。

AI發(fā)展非常迅速，從縱向看，每個(gè)月AI工具都會(huì)發(fā)生質(zhì)的變化；從橫向看，AI發(fā)展到一定階段后，就會(huì)做產(chǎn)品的區(qū)分，需要做項(xiàng)目的定制或者涌現(xiàn)出新的工具。

而且在AI發(fā)展的過(guò)程中，并不是一個(gè)人在訓(xùn)練，也不是開(kāi)發(fā)的工程師在訓(xùn)練，而是全球用戶共同去完成的。

每個(gè)AI工具的使用，相當(dāng)于孫悟空身上的一根毫毛，它可以變成孫悟空的一個(gè)分身，具備孫悟空的所有能力。隨著主體功能的加強(qiáng)，分身的功能也加強(qiáng)了，一個(gè)原因是學(xué)習(xí)內(nèi)在的驅(qū)動(dòng)，另一個(gè)原因是產(chǎn)品和技術(shù)在不斷發(fā)展。

在2023年ChatGPT剛出來(lái)的時(shí)候，幾乎每個(gè)小時(shí)都會(huì)出現(xiàn)新東西，有人感到無(wú)比焦慮，因?yàn)楹芸赡軙?huì)被取代；而有人抓住了一波機(jī)遇，一夜暴富；也有人通過(guò)ChatGPT的學(xué)習(xí)和使用，高效地完成了以前需要很多工作量的工作，比如寫(xiě)代碼、出書(shū)稿等。

這兩年不斷涌現(xiàn)出專(zhuān)業(yè)的大模型，相同的提示詞，不同的AI得到的結(jié)果是不同的。

Excel表格的函數(shù)實(shí)際是搜索的邏輯，而AI并不是搜索邏輯，而是預(yù)測(cè)生成式的邏輯，你給它的每個(gè)字都是它預(yù)測(cè)檢索生成的指引，因此AI又叫“提示詞工程”。

如果我們用AI來(lái)創(chuàng)作一首詩(shī)歌，它不會(huì)直接在《唐詩(shī)三百首》中去搜索答案，而是先學(xué)會(huì)詩(shī)歌的韻律規(guī)則之后進(jìn)行的二次創(chuàng)作。

在AI產(chǎn)出的時(shí)候，即使相同的提示詞也不會(huì)產(chǎn)生相同的內(nèi)容，更何況選擇大模型不同，提示詞不同，訓(xùn)練的語(yǔ)料庫(kù)也不同。

因此，未來(lái)的核心，你不是操作工，你要一個(gè)人活成一支隊(duì)伍，要把自己從單一工作任務(wù)的操作者轉(zhuǎn)變成AI工作成果的監(jiān)督檢查者。

在企業(yè)實(shí)際的培訓(xùn)中，我發(fā)現(xiàn)真正用好AI的其實(shí)不是實(shí)習(xí)生，雖然他們對(duì)工具很了解。真正能發(fā)揮AI智能體效能的人，是企業(yè)的經(jīng)理級(jí)的管理者。

提示詞更專(zhuān)業(yè)，AI回答的質(zhì)量也越高，因?yàn)樗麄兙邆涔芾淼募寄芎湍芰?，?dāng)他成為AI成果監(jiān)督檢查者的時(shí)候，天然就具備了高質(zhì)量產(chǎn)出的能力。

2.AI，已成為企業(yè)的超級(jí)員工

說(shuō)到不如做到，我們可以看看一些大型企業(yè)或集團(tuán)公司如何將AI進(jìn)行實(shí)踐性的應(yīng)用。

① 銀行業(yè)，智能客服提高金融服務(wù)效率

在AI大模型的使用中，銀行業(yè)最敏銳，也是最早部署行業(yè)的行業(yè)。2023年底，四大行之一的工商銀行已經(jīng)在內(nèi)部OA系統(tǒng)中鑲嵌了智能對(duì)話平臺(tái)，員工可以讓其幫忙寫(xiě)報(bào)告了。

智能客服是銀行中使用較為廣泛的智能體服務(wù)。當(dāng)客戶介入的時(shí)候，信息系統(tǒng)會(huì)先把客戶往期的情況調(diào)取出來(lái)，它知道你有多少存款，還知道你是保險(xiǎn)型客戶還是投資型客戶，它會(huì)根據(jù)客戶類(lèi)型采用不同的推薦話術(shù)，最后有工單填寫(xiě)，智能做績(jī)效評(píng)分以及薪酬考核。

智能客服實(shí)現(xiàn)了知識(shí)隨行，實(shí)現(xiàn)了客戶關(guān)系事前、事中、事后的綜合化管理。

在事前智能客服知識(shí)運(yùn)營(yíng)階段，利用大模型自動(dòng)完成數(shù)據(jù)標(biāo)注與知識(shí)維護(hù)工作，替代人工拆解知識(shí)的工作；

事中又分為三個(gè)階段，通話前、通話中和通話后。

通話前，要先做背景了解，對(duì)大模型來(lái)說(shuō)即為“前情摘要”，在坐席與客戶通話前，基于客戶與智能客服溝通的情況形成前情摘要，幫助坐席提前了解客戶訴求。

然后，要交流咨詢目的，大模型則體現(xiàn)為轉(zhuǎn)接電話提醒，在坐席與客戶通話前，基于客戶與前一位坐席溝通情況形成轉(zhuǎn)接電話提醒。

通話中，大模型做到了知識(shí)隨行：在坐席與客戶通話過(guò)程中，預(yù)測(cè)客戶意圖，自動(dòng)進(jìn)行資料搜索，并歸納總結(jié)形成推薦的答復(fù)話術(shù)。

通話后，產(chǎn)出工單預(yù)警：坐席與客戶通話結(jié)束后，對(duì)于坐席暫時(shí)無(wú)法解決的問(wèn)題，根據(jù)客戶意圖預(yù)填工單內(nèi)容。

事后，產(chǎn)生質(zhì)量評(píng)價(jià)：在事后質(zhì)檢環(huán)節(jié)，生成傳統(tǒng)質(zhì)檢AI模型學(xué)習(xí)樣本，模擬答疑及客戶問(wèn)答對(duì)，提升質(zhì)檢模型準(zhǔn)確率。

如果對(duì)話中的內(nèi)容沒(méi)能包含在知識(shí)庫(kù)中，可以讓人工檢索到的新內(nèi)容加入其中，不斷優(yōu)化知識(shí)庫(kù)。AI通過(guò)螺旋迭代的過(guò)程，越迭代越聰明，越用越好用。

② 通訊行業(yè)，智能助手提高售后營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率

中國(guó)移動(dòng)九天平臺(tái)結(jié)合移動(dòng)的實(shí)體業(yè)務(wù)做了一個(gè)售后轉(zhuǎn)營(yíng)銷(xiāo)助手：通訊運(yùn)營(yíng)商都有網(wǎng)絡(luò)拓寬工程師，他們一方面做寬帶網(wǎng)絡(luò)的安裝維護(hù)，另一方面做寬帶網(wǎng)絡(luò)的帶寬升級(jí)。

這個(gè)角色不僅要懂產(chǎn)品的維修知識(shí)，還要具備現(xiàn)場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣的能力，如果以前培養(yǎng)或照片這么一個(gè)角色，需要花較高的成本，培養(yǎng)周期比較長(zhǎng)，流失率也比較高。

在AI賦能下，工程師在手機(jī)登錄平臺(tái)，根據(jù)客戶的問(wèn)題就能直接得到完整的產(chǎn)品推薦話術(shù)，客戶問(wèn)題的最佳解決方案，不僅轉(zhuǎn)化率比較高，而且人才的培養(yǎng)成本也比較低，實(shí)現(xiàn)了AI賦能企業(yè)之后的組織降本增效。

③ 醫(yī)療行業(yè)，AI賦能論文撰寫(xiě)及智能導(dǎo)診

醫(yī)療行業(yè)專(zhuān)業(yè)度非常高，一篇論文所涉及到的知識(shí)要到專(zhuān)業(yè)的文獻(xiàn)知識(shí)工具網(wǎng)站做定義項(xiàng)的知識(shí)獲取，再設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，然后要根據(jù)實(shí)驗(yàn)室的報(bào)告，做專(zhuān)業(yè)的課題分析和審核。

而在大模型賦能之后，SCI論文可以全流程地利用AI來(lái)輔助完成。

首先，AI可以根據(jù)關(guān)鍵詞完成文件搜索、查找任務(wù)，并自動(dòng)完成文獻(xiàn)的閱讀與總結(jié)，找出共同點(diǎn)和差異，提出潛在的研究方向；

然后，AI根據(jù)研究方向的可行性、創(chuàng)新性等提出技術(shù)路線，細(xì)化研究方向，完成實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)；根據(jù)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)生成可視化圖像，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告；

最后，撰寫(xiě)SCI論文，包括撰寫(xiě)實(shí)驗(yàn)背景、相關(guān)文獻(xiàn)的查找，提供實(shí)驗(yàn)步驟設(shè)計(jì)，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)撰寫(xiě)導(dǎo)論和摘要，檢查文章語(yǔ)法等常識(shí)性錯(cuò)誤，審稿人還能用AI自動(dòng)生成回復(fù)郵件。

面對(duì)用戶，AI可以完成智能醫(yī)導(dǎo)。

隨著醫(yī)院信息化建設(shè)的長(zhǎng)期發(fā)展，當(dāng)代的醫(yī)院環(huán)境和以往對(duì)比早已今非昔比，但是部分就醫(yī)環(huán)節(jié)依然存在困難。

比如，日常在網(wǎng)絡(luò)搜索健康問(wèn)題時(shí)，常被廣告和無(wú)效信息干擾；身體不適時(shí)盡管可借助手機(jī)掛號(hào)，但面對(duì)眾多專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)的科室名稱(chēng)，往往難以抉擇；做了檢查，面對(duì)滿是專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)的檢查單滿頭問(wèn)號(hào)；拿了藥，看到千奇百怪的藥品名稱(chēng)，心中疑惑不少。

當(dāng)前所面臨的諸多問(wèn)題，其根源在于醫(yī)療資源緊缺，致使廣大患者的精細(xì)化醫(yī)療指導(dǎo)需求難以滿足。

某數(shù)字科技產(chǎn)業(yè)集團(tuán)在充分應(yīng)用AI工具的情況下，研發(fā)出了一款智能導(dǎo)診應(yīng)用程序精準(zhǔn)醫(yī)療，來(lái)解決院內(nèi)外相關(guān)問(wèn)題。

功能一，健康指導(dǎo)，用戶可以隨時(shí)隨地地詢問(wèn)健康問(wèn)題；

功能二，智能導(dǎo)診，當(dāng)用戶需要掛號(hào)就醫(yī)，可通過(guò)導(dǎo)診服務(wù)進(jìn)行問(wèn)詢，并進(jìn)行科室預(yù)約；

功能三，檢驗(yàn)報(bào)告分析，取得檢查單或病例報(bào)告后，借助報(bào)告分析服務(wù)拍照上傳，以獲專(zhuān)業(yè)解讀；

功能四，用藥指導(dǎo)，醫(yī)生開(kāi)具藥品后，可拍照上傳、識(shí)別并講解關(guān)鍵信息，提供用藥指導(dǎo)服務(wù)。

④ AI+財(cái)務(wù)管理

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理，數(shù)據(jù)量大，流程嚴(yán)謹(jǐn)，從填單、收單、審核到付款的周期也較長(zhǎng)。AI智能體如何提高財(cái)務(wù)報(bào)銷(xiāo)流程呢？

首先，通過(guò)Al對(duì)話快速便捷完成提報(bào)：事前申請(qǐng)，如公出用車(chē)、商旅、轄區(qū)內(nèi)事前申請(qǐng)、非食堂用餐員工費(fèi)用等事項(xiàng)；費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)，員工個(gè)人報(bào)銷(xiāo)、日常辦公費(fèi)等。

其次，自動(dòng)收單提高收單效率：確認(rèn)報(bào)賬需求后，點(diǎn)擊票據(jù)上傳，自動(dòng)完成表具收集。

然后，通過(guò)AI賦能完成無(wú)人初審和復(fù)核：對(duì)上報(bào)的附件、發(fā)票類(lèi)型自動(dòng)分類(lèi)，區(qū)別出不合規(guī)票據(jù)、應(yīng)稅項(xiàng)目、查驗(yàn)狀態(tài)、重復(fù)性等；復(fù)核合理性、合規(guī)性等要求。

最后，通過(guò)智能支付完成員工報(bào)銷(xiāo)和供應(yīng)商付款。

⑤ AI+數(shù)據(jù)分析

很多有技術(shù)基礎(chǔ)的企業(yè)其實(shí)早就有BI平臺(tái)，用AI賦能后的Chat BI,能高效地對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果做分析，找到業(yè)績(jī)下滑的原因，并提供對(duì)應(yīng)的策略與建議。

本質(zhì)上，它是一群智能體在為你服務(wù)：它了解你的業(yè)務(wù)，也了解業(yè)務(wù)指標(biāo)，會(huì)做數(shù)據(jù)分析，也能做圖表，還要做業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)。它把企業(yè)的知識(shí)資產(chǎn)做出了一個(gè)完整的解決方案。

它的核心是通過(guò)自然語(yǔ)言溝通，把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取出來(lái)分析結(jié)果，精準(zhǔn)定位問(wèn)題之后，提供行動(dòng)策略和建議。

有下面一個(gè)數(shù)據(jù)需求分析場(chǎng)景：某零售門(mén)店運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人急需了解六月業(yè)績(jī)下降原因，以往靠數(shù)據(jù)分析師、運(yùn)營(yíng)多個(gè)崗位協(xié)作，耗費(fèi)好幾天時(shí)間，嚴(yán)重影響決策效率。

AI數(shù)據(jù)分析如何高效完成這項(xiàng)工作的呢？

首先，向問(wèn)答助手小A提出問(wèn)題——為什么六月業(yè)績(jī)下降了？然后，小A智能識(shí)別出要使用北極星指標(biāo)拆解和多維度分析；接著，小A將分析思路轉(zhuǎn)化為SQL自主查數(shù)并生成直觀的圖表；最后，小A對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)解讀，找出銷(xiāo)售下滑的主要原因并生成分析報(bào)告。

幾分鐘內(nèi)，小A就完成了以上所有工作。

其實(shí)小A背后是由六個(gè)智能體協(xié)作完成工作的：咨詢專(zhuān)家理解用戶意圖；業(yè)務(wù)專(zhuān)家調(diào)用知識(shí)生成分析思路；數(shù)據(jù)工程師生成SQL并查詢數(shù)據(jù)；圖表設(shè)計(jì)師生成直觀的圖表；數(shù)據(jù)分析師分析解讀數(shù)據(jù)；統(tǒng)籌大師處理模型的切換調(diào)度及agent間的協(xié)作。

⑥ AI+生產(chǎn)制造

生產(chǎn)制造業(yè)使用AI賦能其實(shí)已經(jīng)相當(dāng)普遍，也不僅僅是我們經(jīng)常看到的機(jī)器臂操作工件，包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)都應(yīng)用到了AI。

假設(shè)我們要做一款樂(lè)高積木，我們可以通過(guò)自然語(yǔ)言向智能體發(fā)出指令：要做一個(gè)長(zhǎng)寬高各為多少的積木，請(qǐng)幫我生成圖紙。有

了這個(gè)對(duì)話之后，在智能體的窗口上就會(huì)生成一組代碼，同時(shí)另一個(gè)窗口就直接生成了產(chǎn)品的3D設(shè)計(jì)圖紙，如果連上了3D打印設(shè)備，那么很快一個(gè)符合你要求的產(chǎn)品就被生產(chǎn)出來(lái)了。

在生產(chǎn)制造業(yè)中，有很多SOP工藝，很多生產(chǎn)環(huán)節(jié)是不可變的，而傳統(tǒng)的AI代碼輸出其實(shí)并不穩(wěn)定，代碼穩(wěn)定是智能生產(chǎn)的痛點(diǎn)。

解決了這個(gè)痛點(diǎn)，不僅效率翻倍，而且成本會(huì)降低很多，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的制造業(yè)中，會(huì)代碼的員工的工資高，培養(yǎng)周期長(zhǎng)，培訓(xùn)成本也非常高。

而現(xiàn)在用自然語(yǔ)言輸入就能完成代碼及自動(dòng)調(diào)試，生產(chǎn)效率高，員工培訓(xùn)難度小，提升了管理效率，這就是AI賦能的結(jié)果。

以上案例，讓我們看到，要從現(xiàn)在開(kāi)始就要擁抱AI，AI不是工具，而是新時(shí)代的生產(chǎn)力。只有你現(xiàn)在積極擁抱AI，才有可能收獲到未來(lái)的時(shí)代紅利。

如果我們?cè)诼殘?chǎng)的黃金時(shí)期掌握了最優(yōu)秀的學(xué)習(xí)方法，將是會(huì)讓你我受益終身，讓你我不斷進(jìn)步。*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場(chǎng)。

主辦方簡(jiǎn)介——量子教育，核心管理團(tuán)隊(duì)來(lái)自浙江大學(xué)，秉承「以知識(shí)推動(dòng)創(chuàng)新·讓客戶更具價(jià)值」的使命，鏈接全球優(yōu)質(zhì)教育培訓(xùn)資源，促進(jìn)知識(shí)的創(chuàng)新、傳播與共享。自2017年成立以來(lái)，已成功打造知識(shí)IP3000+，在線課程累計(jì)曝光150億+，全網(wǎng)粉絲2600萬(wàn)+，為690+家大型國(guó)央企、金融機(jī)構(gòu)及上市公司等500強(qiáng)企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)內(nèi)容資源、創(chuàng)新解決方案等人才培養(yǎng)創(chuàng)新服務(wù)。