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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-12-02 12:32 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 为什么说有数据的“老钱”,才是Agent的真爱?股份有限公司 | 官网:暂无 |
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为什么说有数据的“老钱”,才是Agent的真爱?2024更新天刑并
> 厂商新闻《为什么说有数据的“老钱”,才是Agent的真爱?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-12-02 22:18
头图 | 视觉中国
在AGI浪潮的推动下,AI智能体被视为重塑企业运营效率和组织形态的核心驱动力,是下一代企业级应用的关键。
然而,光环之下,也带来不少疑问:Agent的红利最终将流向何方?那些看似酷炫的对话、生成与决策能力,怎样才能转化为可量化、可持续的商业价值?
在上周三(11月19日)虎嗅智库举办的最新一期502线上研讨会,邀请了三位在各自领域率先实现Agent商业化和规模化应用的重磅嘉宾——洋葱学园联合创始人兼董事长杨临风、龙湖千丁数科数智企业部负责人张铁安,以及峰瑞资本合伙人李丰,从价值、落地、实战三个维度,为我们提供了一张AI智能体在企业中“从0到1”及“从1到n”的清晰路线图。以下是精彩内容回顾:
洋葱学园联合创始人兼董事长杨临风,首先带来了《AI智能体重塑教育的实践与思考》。杨临风特别提到,大模型技术的引入为教育领域带来了显著变化。尤其是从2025年开始,大模型能力的提升,让AI的功能不再仅仅局限于内容生成(如AIGC),而是能主动参与学习规划,包括——
策略规划:识别用户的意图。
内容拆解:根据用户意图进行千人千面的内部拆解。
任务生成:重新生成适合学生的个性化学习任务。
这相当于用AI来辅助和执行决策。以前积累的内容资产,不仅没有被颠覆,反而成为了大模型能够施展其规划能力、实现“一加一大于二”效果的底层基石。
杨临风认为,这种转变使得教育不再是简单的“流量变现”模式,而是转向更深层次的“价值创造”过程。与主要关注既定知识传递和效率提升的“AI辅助学习”不同,“AI自主学习”以能力培育为核心,更加注重激发学生学习的内在目标感,帮助他们系统性的构建判断力与可迁移能力,并享受自主学习。通过精准切入学生的学习痛点,并培养其高阶认知能力,企业与用户之间的价值连接更为深入,从而打开了新的商业价值空间。
为此,洋葱学园将所有学习场景(作业、预习、答疑)视为“自主学习的培育场景”而非简单的“履约场景”。并开发了一整套“智能学伴”体系,涵盖多个智能体(如下图):
其中,AI私人助教近一个月互动次数已达2591万。杨临风谈到,教育行业的容错率低,AI的成功应用取决于行业的深度积累。通过对5000亿条数据资产进行专有模型训练,让AI深度理解洋葱积累的上万节动画课程知识点、思维标签和知识图谱,为AI系统的完善和优化提供了强有力的支持。
随后,龙湖千丁数科负责人张铁安先生分享了龙湖集团在AI智能体落地方面的实战经验与战略布局。总结了大型企业内部AI落地的清晰路线图,分为三个关键阶段:
AI Ready(认知与准备):核心是回答“企业是否准备好驾驭AI?”这一问题。重点在于“人”的认知(管理层和员工对AI能力边界的理解与培训),数据质量(高质量数据是AI的基石),以及基础设施(技术平台的搭建)。
AI Byside(场景与协同):强调AI的快速落地和人机协同。通过智能体平台快速构建大量高频使用的AI Agent,帮助员工实现更有效、更高效地工作。目前龙湖内部上线的智能体已超过180个。
AI Inside(核心管理):这是最高阶目标,将AI能力嫁接到企业核心管理逻辑中,例如价格定价策略、风险自动预判和关键业务决策。AI不再是工具,而是成为企业的“智慧中枢”,替代特定员工的部分工作。
同时,张铁安通过具体案例,展示了AI Agent如何在复杂企业中从“生产线”渗透到“决策链”:流程自动化提效、合同审核平台、多模态巡检与审计、业主报修、能源运营优化等场景。
AI大模型企业级落地依赖于结构化的方法论(如上图),张铁安特别强调了知识库建设的系统性,需要对结构化与半结构化数据进行组织、建模和技术加工(如向量化),并严格管理权限和安全。
作为对产业趋势有着敏锐洞察的投资人,峰瑞资本合伙人李丰从宏观视角对Agent的未来发展趋势和投资机会进行了总结,为在场的企业决策者提供了宝贵的战略指引。
李丰认为,Agent 技术的应用前景非常广泛,但红利未必都属于新创公司。在他看来,AI Agent 的规模化落地更可能发生在满足两个条件的行业:一是已建立高质量的数字化闭环,二是服务流程高度依赖自然语言交互(如教育、医疗、金融咨询等)。
在这些行业,存量企业可能拥有高质量的数据资产,也积累了对场景的理解,因而更容易获得竞争优势。这与大数据时代“技术供应商难盈利,而数据拥有者受益”的规律相似。
李丰还特别强调,在大部分的场景中,Agent的应用可能跟自动驾驶类似,需经历从“L2 到 L4”的渐进过程,初期需要保留human-in-the-loop,也就是得有人来监督和参与。
他总结道,由于技术本身可能难以构筑长期壁垒,这对独立创业的 AI Agent公司和早期投资人而言,都构成了不小的挑战。但就像其他创新领域一样,新的机会始终存在。
在最后的讨论环节中,三位嘉宾围绕观众提到最为关心的“Agent落地中的最大障碍”和“如何衡量ROI”两大问题,展开了深入的思辨。
嘉宾们一致认为,目前Agent在处理高度标准化、规则明确的业务(如财务审核、代码生成、数据清洗)方面已成熟,但对于涉及“经验”、“直觉”和“风险偏好”的主观决策,AI仍处于爬坡阶段。
关于投资回报率ROI,嘉宾们提供了务实的视角:短期ROI需要聚焦效率提升,即替代人力、减少错误、缩短流程时间。长期ROI则要锚定业务增长,例如通过Agent优化的客户体验带来客户留存率的提升、销售转化率的提高(GMV)。
综上,AI智能体不是一个孤立的技术,它是企业数字化能力的集大成者。它既考验数据厚度,也倒逼组织与流程再造;既重塑成本结构,也重塑决策权力链。当Agent完成从“生产线执行者”到“决策链辅助者”的跃迁,企业的新形态才真正被激活。
下一步,AI还能在哪些场景继续深挖?如何让运营更聪明、ROI看得见?虎嗅智库12月19日北京线下研讨会《AI如何让企业运营更聪明》,席位有限,扫码锁定,一起把“聪明”做成可复制的商业模式。
关于虎嗅智库: 虎嗅智库是一家聚焦企业数字化、AI创新实践的新型研究服务机构,为产业智能化进程中的甲乙双方,提供有洞察性的研究报告、案例评选,以及线上会议、线下活动与参访服务,以支持企业高管在智能化、数字化方面的明智决策。 我们提供的核心价值: 及时与优质的洞察,了解技术、了解行业、了解同行与对手; 为决策者技术与产品战略决策、产业规划、解决方案选型提供重要参考; 帮助市场全面了解前沿科技及所影响产业的发展状况,还有未来趋势。
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