AI智能体到底该怎么搞，腾讯元器先打了个样

2024-10-09 18:08 65 阅读 0 评论 43 点赞

如果说2023年科技圈的关键词是“大模型”，那么到了2024年，大家更关心的就已经不再是大模型本身，而是能用大模型来干什么。在此前经历了喧嚣的“百模大战”之后，大模型的商业化成为了摆在国内AI厂商面前最重要的一个挑战，在目前的一众AI产品里，AI智能体（AI Agent）就成为被普遍看好的应用方向。

日前一向低调的腾讯混元宣布，其AI智能体产品“腾讯元器”已支持发布至微信公众号，并为公众号的运营者带来了多项新功能。据悉，用户只需“设置智能体的功能及人设”、“授权公众号历史文章到知识库”，以及“一键配置到公众号”，即可在无代码的情况下创建腾讯元器AI智能体，实现公众号内容自动检索回答、7x24小时智能客服等功能。

对于微信公众号的运营者来说，腾讯元器提供的AI智能体接入功能无疑是一个福音。毕竟内容创作固然重要，确实也是公众号的核心竞争力，但在内容发布之后，与用户的互动以及解答用户的疑问等“售后工作”同样重要，这就是为什么会诞生“微信公众号运营”这种岗位的原因。

维护、并拓展粉丝群体，这也是自从微信公众号诞生以来，每一个有志于在微信生态内掘金的创作者不容忽视的课题。对于有实力的机构而言，招募专职运营是一劳永逸的操作，但个人创作者受制于各种原因无法做到这一点。然而运营公众号的需求是客观存在的，所以将AI智能体接入微信公众号就是腾讯元器洞察到了用户得需求。

事实上，腾讯的AI智能体支持发布到微信公众号本身，就是为公众号的运营方提供了一个“威力加强版智能客服”，并且这恰恰也是当下最能体现AI智能体的地方。作为AI大模型和AGI（通用人工智能）的中间态，AI智能体被业界定义为一个以大语言模型(LLM)为大脑，能够理解、感知、规划、记忆和使用工具自动化地执行复杂任务的代理。

AI智能体与生成式人工智能最大的区别是具有自主性和主动性，不仅能“思考”、更能“行动”，甚至于多个智能体还可以实现角色分工，做到多工种配合以完成复杂的任务。然而遗憾的是，以目前AI大模型的能力，并不足以支持AI智能体所需的Planning（规划）和Tool use(工具使用)。

中国工程院院士高文此前在2024世界人工智能大会（WAIC2024）曾提出一个观点，即当前的人工智能技术尽管表面上看起来相当先进，但实际上仍处于低水平智能阶段，其中所谓的“中水平智能”更多是一种表象。也就是说当下AI表现出的智能是“死记硬背”的结果，“举一反三”或者说用已知推理未知是假象，现阶段的AI更像是一个建立在统计学上的成果。

无论这个说法是否无懈可击，一个不容忽视的现实是“AI没有想象中那么好用”。由于幻觉的存在，目前的AI智能体几乎都无法商业化，无论哪一家的AI智能体也还都做不到20%的任务完成率。更何况即便解决了幻觉和性能问题，AI智能体暂时也无法做到如同搭建网站那般低的门槛。

换而言之，各大AI厂商力推的AI智能体暂时做不到所谓的从思考到规划、再到行动的运行模式，还无法承担起带有创造性的工作。可是AI厂商对于大模型的商业化又有着迫切的需求，并希望AI智能体能够成为“AI时代的App”，因此理想与现实的差距就导致了现在的AI智能体仍是“雷声大雨点小”的状态。

这时候，AI智能体需要突出的并不是“未来感”、而是“拿来就能用”。诚然，腾讯元器为微信公众号提供的AI智能体本质上就是一个智能客服，可公众号的运营者正好普遍缺乏7x24小时的客服。所以目前对于腾讯元器这样一个AI智能体创作与分发平台而言，在与字节跳动的豆包等竞争对手比拼的过程中，让自家的产品被更多的人用起来才是关键。

只不过，腾讯元器AI智能体接入微信公众号也有一个需要解决的痛点，即数据安全。按照比尔·盖茨的说法，AI智能体需要一种全新的数据库，在捕捉用户所思所想、乃至快速调取相关信息的同时，还能保护用户的隐私。特别是随着AI大模型的训练需要海量语料支撑这个概念深入人心的情况下，“拿用户数据喂AI”这件事在舆论层面已经变得极为敏感。

当下“数据荒”已经不再是悬在AI厂商头顶的达摩克利斯之剑，而是早就成为了所有厂商最头疼的问题之一。君不见WPS已经两次陷入了有关AI与用户数据的风波中，海外的Adobe更是因为想要使用用户数据训练AI而被群起攻之。微信公众号作为国内最大规模的图文平台之一，其所积累的语料数据自然也让所有AI厂商都垂涎三尺。

用户创作的内容是否会被拿去训练AI大模型，这其实是一个腾讯难以回避的问题。要知道，AI智能体可以运行的基础就是知识库，它必须事先被灌入知识才能对相关问题做出反应。理论上来说，腾讯元器的AI智能体就是用户向使用混合专家模型（MoE）结构的腾讯混元大模型，提交知识库的结果。