一年多來，大模型技術的進步日新月異，模型能力的上限不斷抬高。但從產業變革的角度看，大模型的落地或許剛剛處於開端階段。如何才能發揮出大模型的巨大潛力，並推動生產力更快更好地變革，仍然是一個充滿探索空間的課題。
每個行業都關心一個問題：將大模型應用到業務層面的最優方法論是什麼？
當我們談及這個問題，自然無法避開「AI Agent」（智慧體）。
當 AI 從學術前沿跨越到實際應用，大模型驅動的智慧體正成為推動革新的核心動力。連比爾蓋茲也預言，AI Agent 將是人工智慧的未來。到那時，AI Agent 將具備規劃、執行、感知、記憶和工具使用，可以自主完成工作，人需要協助設定業務目標、提供必要的資料和算力資源同時監督最佳化工作結果。
那麼，AI Agent 的應用目前在千行百業中走到哪一步了？它的價值又如何最大化？
一份最近釋出的白皮書，為上述討論的問題提供了全面且深入的解答。
國內首次系統闡述
AI Agent 如何落地在汽車行業？
4 月 12 日，清華大學自然語言處理實驗室、易慧智慧、面壁智慧三方共同釋出了《大模型驅動的汽車行業群體智慧技術白皮書》。
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近年來，汽車市場的需求放緩、供給效能提升導致了激烈的「價格戰」。這固然利好廣大消費者，但對於汽車領域的企業來說是一把雙刃劍，快速搶佔市場份額的同時，利潤空間也被壓縮。如何破局，是個難題。
大模型技術的興起，對於汽車企業的智慧化轉型是一次全新的機遇。汽車行業具備資料豐富、場景明確、技術成熟、市場需求高和行業競爭激烈等特點，恰好是最適合 AI Agent 落地的領域之一。
當強烈的轉型需求遇上大模型技術的歷史性突破，清華大學自然語言處理實驗室、易慧智慧和麵壁智慧三方一拍即合，決定共同做一件推動汽車行業變革的「大事」。
這份白皮書，便是三方深度「產學研」合作的成果。
基於易慧智慧對汽車行業應用場景的深入理解和資源優勢，結合清華大學 NLP 實驗室處理先進的群體智慧理論框架，以及面壁智慧在大語言模型和智慧體領域的基礎技術，三方希望構建一個涵蓋「大模型 + AI 智慧體 + 行業 Know-How」的技術應用閉環。
具體而言，白皮書深入淺出地介紹了大模型驅動的群體智慧技術，並在業內首次系統闡述了該技術在汽車產業的應用前景和實踐路徑，特別是面向汽車行業提出了體系化解決方案。
第一章內容首先全面地觀察了當前汽車行業的市場現狀、機遇與挑戰；第二章深入探討了大模型群體智慧技術體系，包括大語言模型、AI Agent、群體智慧和組織孿生；第三章著重於分析大模型群體智慧技術在汽車行業的應用價值和實踐案例；第四章詳細描述了汽車行業群體智慧生態矩陣及其共贏邏輯；並在第五章對未來進行了展望作為總結，強調了這些技術對於汽車行業轉型升級的重要性。
大模型群體智慧技術體系解析
在這份白皮書中，我們看到一個貫穿全文的關鍵詞：群體智慧。
AI Agent 的核心在於 LLM 與感知、行動的聯動。LLM 透過理解使用者的任務，推理出需要呼叫的工具或行動，並基於呼叫或行動結果給使用者反饋。
大多數 AI Agent 應用以 Workflow 的形式落地，包含多種節點，比如大模型節點、程式碼節點、檢索節點、知識庫節點、工具節點、對話策略節點等，然後根據不同的場景會選擇不同的節點組合成為可用的 Workflow。
大部分人更加熟悉的 AI Agent 概念是單體智慧 —— 僅包含一個智慧體，獨立地與環境互動，並根據環境的反饋來最佳化其行為策略。但是對於大量複雜場景來說，單個智慧體的能力仍然有限。一方面，對 AI Agent 的知識和能力的要求越多，呼叫底層大模型的 Prompt 字數就越多，模型有限的上下文長度不可能承載無限長的 Prompt；另一方面，輸入的內容越多，大模型越容易出現「遺忘」的現象，即更容易遵循尾部指令而忽略頭部指令。
當智慧體的數量增加、智慧體間的協作能力提升，並形成一個複雜而強大的群體智慧系統，就能夠實現對更加複雜任務處理和場景建模，產生更高一級的「智慧湧現」。群體智慧協同平臺將可以將一個任務拆細，每個環節由專業的負責，透過多個專家 Agent 協同完成複雜場景下的工作目標，大大擴充了智慧化應用的能力上限，打通了大模型賦能行業應用提質增效的最後一公里。
不過整體而言，目前群體智慧技術發展尚處於早期階段，大量實現路徑仍待探索，包括如何增強大模型在工具使用和推理規劃能力上的適應性，使其能夠更好地適應不同任務和場景。
其中，「行業 Know-How」成為了 Agent 落地價值實現程度的關鍵。如今，人工智慧已經在多個領域超越人類專家，但深入到不同領域之後，理解行業術語、業務流程和需求仍然是 AI Agent「補習」的重點，而這些往往依賴於行業垂直經驗。
群體智慧，如何變革汽車行業生產力？
在技術的革命性迭代之後，實體產業通常會經歷一場深刻的變化。但對於 AI Agent 這個方向，產學研各界有一個共識：只有深入瞭解行業的需求和痛點，才能開發出真正符合使用者需求的 AI Agent。這也是本次白皮書誕生的初衷。
過去數年，汽車領域的「智慧化」議題更多是圍繞自動駕駛領域的小範圍探索，而現在，大模型群體智慧技術正在以革命性的方式改寫汽車行業，將智慧化轉型的希望擴充套件到了整車製造、供應鏈、研發和工程、銷售和分銷、市場營銷、售後服務、貿易與物流、租賃和金融服務、回收再造等各個環節。
具體如何變革？白皮書指出了五個方向：提高企業運營效率、加快流程管理、提升營銷體驗、增強服務感受、提高企業規劃能力。
例如，從企業運營的角度看，伴隨 Agent 落地的議題中心逐漸從「單體智慧」過渡到「群體智慧」，「組織孿生」概念隨之產生，包括三個關鍵部分：崗位孿生、架構孿生和業務孿生。當每個部門的不同角色都擁有智慧體之後，彼此之間能夠進行充分的資訊分析與資訊傳遞，能夠相互的協作與執行，繼而打破部門溝通壁壘，充分實現資料共享與業務融合。
此外，汽車行業的智慧化轉型需求，與其他行業相比也有不同之處。
一個明顯的特點是，汽車的營銷具有其它消費品難以企及的銷售難度和銷售週期，具體表現為高客單價、低成交率和長銷售生命週期。經歷了長時間的發展，汽車營銷領域已經沉澱下來了一套標準化、全閉環的方法論。但在電動化和智慧化的技術浪潮下，新產品投放市場的速度和換代速度不斷加快，終端價格競爭激烈，傳統渠道經銷商的盈利壓力劇增，車企需要更快速地洞察使用者需求和更快的產品研發速度，更敏捷地響應和滿足使用者的服務需求。
恰恰是這樣的場景特點，為大模型群體智慧技術提供了極具價值的應用空間。
在白皮書中，三方結合對 AI Agent 應用落地的獨特理解，以群體智慧技術為基礎實現了汽車營銷業務的組織孿生，並提出了基於汽車營銷核心場景增長需求的五大解決方案，分別為數智研究院場景解決方案、新媒體運營場景解決方案、使用者運營場景解決方案、集約 DDC 場景解決方案、與情運營場景解決方案。
比如在集約 DCC 群體智慧協同平臺中，群體智慧技術實現了對呼叫中心客服的組織孿生。大語言模型的類人理解能力和即時反饋能力使其成為解決傳統外呼獲客環節中效率損失問題的理想工具。模型透過精準解析人類語言和意圖，能夠有效減少由於人為不穩定因素引起的錯誤和延誤，並透過數字化溝通流程等方式構建全流程迭代機制。
又比如，易慧智慧透過大量的調研和訪談發現，基於大模型的群體智慧協同平臺還可以支援企業構建數智化汽車研究中心，開發、部署包含資料採集、資料清洗、資料分析、資料包告等角色的數字員工團隊，高效實現使用者行為多數源多模態的資料掃描、識別、歸類、分析、報告，提供更加高效的使用者洞察和趨勢跟蹤。
一場智慧化變革的序幕
儘管 AI Agent 在各行各業的落地仍處於早期探索階段，尚需要時間和技術的成熟，但當下的初步探索，都顯示出了群體智慧技術與傳統 AI 相比的多項優勢：更強的協作能力、更高的靈活性，能夠為客戶提供更為精準和個性化的服務。
清華大學電腦科學與技術系副教授劉知遠指出，在 AI Agent 的落地探索上，國內具備場景豐富、市場廣闊的強烈優勢。不管是企業還是個人，都在積極探索各種可能落地的方法論，發揮出最大的價值。
在這場前所未有的大變革之中，易慧智慧自身就是先行者之一。基於 YI CPM 汽車行業大模型、YI Agents 數字員工平臺、YI Scene 業務場景解決方案等矩陣產品，易慧智慧致力於透過大模型驅動的群體智慧與組織孿生解決方案，為汽車行業客戶提供領先的數字員工管理運營平臺一站式解決方案，解決當前汽車行業普遍存在的領先 AI 科技難落地應用、最佳業務實踐難落地執行等問題，助力汽車行業的企業實現智慧化落地的最後一公里。
易慧智慧總裁李偉表示，AI Agent 在汽車行業落地後，將充分體現「提質增效」的核心價值。這次三方共同釋出白皮書，不僅意味著新的研究方向和合作機會在汽車行業湧現，也向其他行業展示了大模型技術廣泛應用的可能性和潛力。
面壁智慧 CEO 李大海指出，群體智慧在汽車行業的落地經驗在一定程度上是可以複製的，尤其是對於那些具有資料積累豐富、有容錯空間、能高效落地的行業。
可以預見的是，在 AI Agent 所具備的推理能力、記憶能力、規劃能力、多模態互動能力以及工具使用能力不斷進化的未來，各行各業智慧化變革的想象空間十分廣闊。