在智能體時代，AI技術正以其獨特的方式重塑我們的工作和生活。本文將探討AI大模型在專業(yè)領域的應用挑戰(zhàn)，并為AI創(chuàng)業(yè)者揭示如何在智能化浪潮中尋找和把握機遇。

一、談談為什么需要智能體，人類用AI解決現(xiàn)實問題的流程

案例分享：用AI做一次美國家庭結構消費的分析????當我們將美國家庭結構食品消費表，發(fā)給大模型后，大模型會自行規(guī)劃對應處理路徑，分析數(shù)據(jù)并給出相應報告。

當我們深度去看AI大模型給出的答案后，我們會很輕易的發(fā)現(xiàn)，在AI大模型的報告中，可能、大概的表述比重偏多。顯然AI缺乏管理經(jīng)濟學研究相關背景知識和主動習得知識的意識。同時通用大模型給出的所謂建議浮于表面，未形成行業(yè)發(fā)展趨勢、投資建議等更深入的待探討的知識。

我們發(fā)現(xiàn)通用大模型在解決具體問題上存在非常明確的缺陷。

1. 缺少任務上下文背景

當面臨一項特定的實際任務時，通用大模型常常猶如置身于一片信息迷霧之中，缺乏對任務所處整體情境脈絡的精準把握。打個比方來說，在醫(yī)學領域處理復雜病癥診斷時，通用大模型可能知曉各類病癥的癥狀表現(xiàn)、病理成因等孤立知識，但對于眼前這個具體患者完整的病史，諸如過往多年間的慢性疾病演變歷程、近期特殊的生活環(huán)境變化引發(fā)的身體反應、家族遺傳病史細節(jié)等豐富的上下文信息，一概模糊不清。這就好比讓一位偵探在只了解犯罪現(xiàn)場一個局部線索，卻對案發(fā)前后周邊環(huán)境動態(tài)、相關人物關系背景全然不知的情況下，去破解一樁錯綜復雜的案件，其得出精準結論、高效解決問題的難度可想而知，誤診、錯判風險急劇攀升。

2. 缺少對自我認識邊界

它們宛如一個知識淵博卻不知自身知識局限所在的 “學者”，在面對問題時，無法準確判斷哪些是自身確鑿擅長、能夠穩(wěn)穩(wěn)給出可靠答案的范疇，哪些是超出能力范圍、需要謹慎對待或者借助更多外部專業(yè)資源輔助的領域。以法律咨詢?yōu)槔?，面對一個涉及新興商業(yè)領域、橫跨多地域法規(guī)且?guī)в袕碗s國際條款適用爭議的商業(yè)合同糾紛，通用大模型可能會依據(jù)常見法律條文侃侃而談，但對于其中因前沿商業(yè)模式衍生出的特殊法律空白點、不同法域銜接處微妙且模糊的規(guī)則界定，它既意識不到自身解讀可能存在偏差，也難以明確告知使用者此處已踏入專業(yè)深水區(qū)、答案僅供參考，這種盲目自信往往會誤導使用者，讓問題解決陷入僵局。

3. 缺少客戶滿意的意識

它們在產(chǎn)出結果時，更多像是遵循一套內(nèi)部既定邏輯機械運轉，而未真正站在使用方也就是客戶的立場去考量實際需求。比如一家小型文創(chuàng)企業(yè)，期望借助通用大模型設計一套契合自身獨特品牌調(diào)性、面向年輕小眾群體喜好的文創(chuàng)產(chǎn)品方案，模型或許能拼湊出一些創(chuàng)意元素，但對于企業(yè)預算限制、目標受眾審美偏好細節(jié)、生產(chǎn)工藝可行性等關乎客戶滿意度的關鍵要素，卻沒有用心權衡、精細打磨，最終給出的方案華而不實，無法落地實施，讓客戶的期待落空。

如果要讓AI大模型在專業(yè)領域完美完成任務，我們則需要

1）反復不斷地教AI上下文知識

這絕非一朝一夕、淺嘗輒止之事，而是需要構建一套長效、系統(tǒng)且貼合不同專業(yè)場景的知識灌輸機制。就拿建筑設計領域來講，不能僅僅讓 AI 記住建筑風格樣式、材料規(guī)格等基礎信息，更要將每一個設計項目從選址之初的地理人文環(huán)境考量，像是當?shù)貧夂蛱攸c對建筑采光通風的特殊要求、周邊社區(qū)文化氛圍對建筑外觀風格協(xié)調(diào)性的期待；到設計過程中業(yè)主方對于空間功能布局的反復調(diào)整訴求，例如一家幼兒園設計項目里，業(yè)主依據(jù)幼兒日?；顒恿鞒?、教師監(jiān)管便利性對教室、游樂區(qū)、休息區(qū)比例的多次修改意見；再到施工階段因場地限制、施工技術難點帶來的結構優(yōu)化變動等全方位、全流程的上下文內(nèi)容，持續(xù)不斷、循環(huán)往復地輸入給 AI，使其能像資深建筑師那般對項目來龍去脈了若指掌，面對設計任務時胸有成竹。

2）每次任務對AI身份進行強調(diào)

在金融投資分析任務里，要明確告知 AI 它此刻扮演的是一位深諳市場波動規(guī)律、熟知國內(nèi)外金融政策走向、擅長把控各類投資風險的資深投資顧問角色。當面對股市突發(fā)的黑天鵝事件沖擊時，它便能以專業(yè)投資顧問的視角冷靜應對，基于對所服務客戶風險承受能力、投資周期、預期收益目標等前提條件的精準把握，有條不紊地分析局勢、給出貼合客戶實際情況的資產(chǎn)調(diào)整策略，而非像個懵懂新手般茫然無措、隨意支招。

3）站在專家視角將成果調(diào)成可交付狀態(tài)

在科研項目成果產(chǎn)出場景下，AI 大模型初步生成的研究報告可能只是堆砌了大量數(shù)據(jù)、理論，看似豐富卻雜亂無章。此時，需模擬科研專家嚴謹治學、精益求精的工作作風，依據(jù)專業(yè)學術期刊發(fā)表標準、科研項目驗收規(guī)范等要求，對內(nèi)容進行深度梳理優(yōu)化。檢查引用文獻標注準確性、論證邏輯嚴密性，剔除冗余繁雜部分，補充關鍵實證分析，強化結論可靠性與創(chuàng)新性，確保這份報告如同出自資深科研專家之手，具備高水準的專業(yè)性、規(guī)范性，能夠直接交付使用，經(jīng)得起同行審視與實踐檢驗。

回到命題，我們?yōu)槭裁葱枰悄荏w？

在信息繁雜、事務多變的當下，人們每次處理新任務，都要從頭積累經(jīng)驗、搜羅知識、找準定位，過程繁雜低效。而優(yōu)質(zhì)智能體可打破這一困境，它能一次性存儲過往經(jīng)驗、系統(tǒng)知識以及精準定位信息，后續(xù)多次便捷調(diào)用。比如企業(yè)開拓新市場，將過往營銷打法、市場調(diào)研成果及品牌定位存于智能體，遇類似業(yè)務，它便能迅速給出適配策略，省卻重復摸索，大幅提升效率。

智能體的專業(yè)程度還與訓練者緊密相關。訓練者越專業(yè)，智能體發(fā)揮的效果就越出色。就像在醫(yī)學領域，頂尖專家用豐富臨床案例、前沿科研成果訓練智能體，它就能汲取精華，變身 “智能醫(yī)助”。面對病癥，可依海量數(shù)據(jù)快速診斷、精準分析，助醫(yī)生高效決策；手術規(guī)劃時，基于精細解剖和風險評估給出優(yōu)質(zhì)方案。我們使用這樣的智能體，收獲的便是專業(yè)領域中頂尖、實用的技術助力，能填補知識和能力短板，賦能行業(yè)發(fā)展，滿足多元復雜需求，這便是智能體不可或缺的價值所在。

二、AI創(chuàng)業(yè)者如何把握機會

在智能體廣泛融入生活工作的當下，按其完成任務的出色程度劃分等級，清晰呈現(xiàn)出娛樂級、助手級與專家級應用的差異。

娛樂級應用：對應場景可以基于AI大模型給出建議，充滿各種奇思妙想。比如籌備戶外野餐，面對選地點、定餐食的困惑，依托 AI 大模型的它，迅速掃描熱門野餐地評價、流行餐食搭配，給出“選湖邊草地，帶三明治、水果沙拉，配起泡酒超有氛圍”的妙點子，憑豐富創(chuàng)意解日常娛樂的小糾結。

助手級應用：對應場景可以基于AI大模型給出建議，同時完成一些基礎性的任務，比如在學術場景中，學生撰寫歷史論文時，為選題發(fā)愁、愁文獻難找，它登場先依模型分析當下研究趨勢，推薦“古代海上絲綢之路貿(mào)易對沿海城市變遷影響”這類新穎選題，還深入學術庫，挑出近十年核心期刊文獻，附上要點，幫忙梳理大綱，助力開啟高效研究，承擔基礎任務，夯實起步根基。

專家級應用：對應場景可以基于AI大模型用一套完整的工作流完成可交付的任務。例如在城市地標建筑設計，涉及建筑、美學、力學等多領域。智能體借 AI 大模型，按完整流程運作，先剖析城市文化底蘊、功能需求，構思契合風格；再精細設計外觀、布局，模擬力學數(shù)據(jù)確保安全；歷經(jīng)多輪審核優(yōu)化，產(chǎn)出涵蓋設計圖、施工要點等可交付方案，憑專業(yè)、嚴謹彰顯頂級實力。

如果我們需要在智能體領域?qū)ふ覄?chuàng)業(yè)機會，需要追求極致

在智能體領域這片蘊藏無限潛力的創(chuàng)業(yè)藍海中探尋機遇，“追求極致” 絕非一句空泛的口號，而是通往成功彼岸的必備航標。當下，智能體的發(fā)展浪潮正滾滾向前，而其未來的璀璨圖景毫無疑問是被專家應用所牢牢主宰的。

李彥宏所提出的要打造數(shù)百萬 “超級有用” 的應用，恰似為行業(yè)點亮了一盞明燈，指引著前行方向。那究竟何為 “超級有用” 呢？在錯綜復雜、多元多樣的現(xiàn)實場景里，唯有對應用所扎根的場景有著入木三分、鞭辟入里的深刻認識，才能精準錨定需求痛點。以醫(yī)療智能體應用為例，若想做到超級有用，就不能僅停留在知曉常見病癥的表面信息，而是要深入醫(yī)院各科室診療流程的細枝末節(jié)，從門診初診時患者的隱晦表述與復雜癥狀梳理，到住院部不同病情階段護理側重、治療方案動態(tài)調(diào)整，乃至康復期跟蹤回訪關鍵要點，都需諳熟于心。如此，方能依據(jù)獨特場景需求，挖掘出亟待優(yōu)化、填補的空白地帶。

提出專業(yè)見解更是核心要義所在。當投身于工業(yè)制造領域的智能體創(chuàng)業(yè)時，面對工廠生產(chǎn)線上良莠不齊的產(chǎn)品質(zhì)量把控難題，需憑借深厚專業(yè)知識，像精通材料力學對零部件加工精度影響、深諳自動化工藝參數(shù)波動規(guī)律，進而精準剖析問題根源，給出諸如 “優(yōu)化沖壓設備壓力參數(shù)，依據(jù)材料特性微調(diào)模具間隙，引入實時質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)并設定智能預警閾值” 這般契合實際、高瞻遠矚的專業(yè)策略，助力企業(yè)突破瓶頸。

出色完成單點任務是關鍵落子。設想為金融機構打造智能風控智能體，在評估貸款風險這一單點任務上，要整合海量用戶信用數(shù)據(jù)、市場金融動態(tài)、行業(yè)違約案例，運用精密算法模型，高效且精準判斷風險等級，生成詳盡風險報告與應對預案，確保萬無一失，用過硬成果彰顯應用價值。只有在各維度極致打磨，緊扣 “超級有用” 精髓，方能于智能體創(chuàng)業(yè)賽道嶄露頭角，搶占未來高地。