发布时间：2024-10-31 15:08:12 来源: sp20241031
7月30日，2024京东云峰会上正式发布了新一代一站式 AI Agent 开发平台——言犀智能体平台。平台已接入数十个大模型，无论用户是否有编程基础，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的业务问题，都可以低成本快速搭建基于 AI 模型的各类智能体。如今，活跃在京东内部的智能体超3300个，平台还沉淀了100多个行业解决方案模版，支持行业应用快速落地。
随着AI技术的飞速发展，大模型技术已成为推动行业创新的引擎。零售、医疗、教育等行业都在积极探索用好大模型。尽管大模型充满潜力，企业在实际应用过程中却面临诸多挑战：专业的AI人才匮乏，数据安全的担忧，定制化应用的开发难题，以及集成到现有系统的高难度和应用效果的不确定性。这些问题成为了企业实现大模型快速应用落地的障碍。
在此背景下，言犀智能体平台应运而生。如果说大模型像是可以思考的大脑，智能体就像把大脑和四肢结合，它是具有自主性、感知能力、决策能力的小助理，帮助用户完成特定的工作任务。平台通过完备的AI解决方案，流程编排、算法库、工具库、Advance RAG、数据分析、自动评测能力组合，即便是没有深厚AI基础的企业也能快速将LLM应用到实际业务场景中，解锁新的价值潜力。
丰富的大模型能力：目前智能体平台内置了言犀大模型、GPT、GLM、Gemini等国内外主流大模型，用户可能根据实际的业务需求选择不同的大模型能力。
Advance RAG添加内部知识副脑：提供了简单易用的知识接入能力，用户通过简单的配置即可实现结构化和非结构化数据的接入，大模型会根据用户输入，自动调用本地知识进行回复。
算法库及工具库给智能体装上双手：通过插件能力平台沉淀了上千种算法、工具能力，包括数据分析、NL2SQL、文档内容提取、sku信息查询等，用户可以直接将在智能体中运用这些能力，进而调度各类业务系统。例如，通过调用数据分析插件，直接查询预算数据。
工作流指导LLM按照既定的路径行动：通过工作流对插件和大模型能力进行编排组合，指导LLM按照既定思路行动，提高大模型应用执行的确定性。例如通过流程编排对ASR、大模型能力、数据源管理、SQL执行、RAG进行编排，实现自然语言对数据进行问答展示。
智能数据分析实现数据能力：完整的数据源管理、自然语言转SQL、数据数据可视化能力实现人人都是数据分析师，每个人都能通过自然语言了解业务数据，让数据指导每位员工决策。
明确智能体定位：通过智能体编辑页高级功能-变量模块将问答人的身份、工作地等背景信息传递给智能体，作为对话过程中的基本信息。例如，当工作在北京的员工询问差旅政策时，便自动使用北京的差旅政策回答用户的询问。
目前，言犀智能体平台已在零售、物流、健康、工业、协同办公、人力资源、财务、法务、营销管理、数据分析、音视频、物联网、IT运维、研发效能、网络安全、生活娱乐等领域积累形成了100多个解决方案，支持企业快速落地。
例如基于平台构建的AI搜索，用户通过对话的方式对用户私域知识、集团公共知识进行AI搜索；视频分析智能体，针对企业内部成千上万的线下录制课程，利用智能体将无用片段剔除，同时自动归类主题，自动切分成多个视频；电话营销质检智能体，可以读懂营销电话，完成内容梳理分析，精准定位目标，目前智能体每天处理超150000话单，采纳率超90%。
(责编：曹淼、李源)