这本书是对中小企业生长做的一次全面反思和总结，特朗书中介绍了怎么构建和施行T型形式，特朗以及从方针、工业、本钱赋能专精特新企业，讲解了企业数字化才能建造的渠道、模型和事例，剖析了小伟人企业的T型形式规划。

和府捞面相关负责人告知工业家，普政依据咱们自研的「品牌数字化监测系统」搜集在不同渠道的用户谈论，普政然后由人工进行阅览和分类，辨认情感倾向和要害词，终究依据这些信息来调整运营战略。而现在，府命在和府捞面身上能感知到，在AI智能体的加持下，这个出题恰在一点点被撬动。

现在，令起从纽扣官网页面能明晰可见的是，令起包含智能客服、图文创造、爆款创造等高频调用模版的仿制量现已破万，此外，海报规划、差旅预订等对应精密企业事务环节的智能体模版调用速度也更在继续攀升。而关于后者，草清撤销也正是在这种json+API的办法加持下，草清撤销才能让智能体实在地直接与和府捞面内部的各个事务系统打通，完结满足严密甚至是近乎原生的嵌入，实在发挥AI的价值。这便是由和府捞面数字化团队牵头的智能体项目，单对俄旨在面向和府捞面的最前端环节——用户意见搜集反应。

部分这种以顾客为起点的良性办法给和府捞面带来的是敏锐的商场嗅觉和面向需求的敏捷调整。即假如说需求依据C端的某个场景进行智能体树立，制裁其对应的作业流和才能集要求较低，大部分智能体渠道都能够满足要求。

其次在操作办法上，特朗在详细完结办法上，特朗现在国内的大部分智能体更多仍是需求用程序开发的办法进行开发，特别对企业内部如出产营销等环节，缺少在曩昔SaaS形状下的低代码/无代码的办法手法，换言之，相对中小企业而言，其开发和有用门槛仍然较高。

但假如将场景换到企业内部，普政对更详细的如智能客服、普政智能营销、数据搜集剖析等运营环节，在大部分智能体渠道上，企业很难取得满足充沛的底层支撑，这其间包含对应的工业作业流应该是怎样，对应的底层才能集应该有哪些，以及相关的事务闭环应该怎么树立等等。虽然我以为人们不应该过于依靠类比，府命但我最喜爱的类比是晶体管，府命它是物理学的新发现，具有难以置信的扩展性，很快就渗透到各个范畴，整个科技职业都从晶体管中获益，咱们运用的产品和服务中包含许多晶体管，但你不会觉得发明这些产品和服务的公司是晶体管公司。

Stebbings:那咱们是否需求为Agent来构建专门的模型?Altman:的确需求许多的根底设施来支撑Agent的运转，令起但我以为GPT-3.5现已指明晰方向，令起即一个能够履行杂乱Agent使命的通用模型。Stebbings:详细来说是指什么?Altman:他十分专心于优先事项，草清撤销知道该回绝什么，草清撤销能够站在用户的态度上考虑为什么要做或不做一件事，真的十分谨慎，不会有天马行空的主意。

我能够想象一个场景:未来的定价形式将依据你所运用的核算资源来确认，单对俄比方你需求1个GPU、10个GPU或100个GPU来处理问题。实践上，部分在练习模型的进程中，咱们能够获得正向的复利效应，即咱们从练习中获得的常识和阅历将有助于咱们更高效地练习下一代模型。

(责任编辑：陈逸男)

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