在数字化转型和智能化升级的浪潮中，人工智能技术，尤其是大模型和智能体技术，已经成为推动行业发展的核心力量。为了更深入地理解这些前沿技术并有效地将其应用于实践，专委会、雅菲奥朗与智用人工智能应用研究院联合举办了一场线上分享会。此次会议吸引了众多行业专家和学者的参与，共同探讨了人工智能大模型的最新进展、智能体技术的实践应用，以及如何通过智能体技术提升企业的业务敏捷性和系统稳定性。
会议的核心议题包括：分析人工智能大模型的最新应用情况，讨论智能体技术在实际业务中的应用案例，以及探索智能体技术如何助力企业在业务敏捷性和系统稳定性方面实现突破。此外，会议还涉及了企业如何通过提升人工智能技能来增强竞争力的策略，并介绍了人工智能（大模型）认证课程的相关情况。
本次会议旨在帮助参与者洞察人工智能的未来趋势，把握发展方向。会议内容丰富，不仅有助于专业人士提升技能，也为企业提供了一个了解和应用人工智能技术的窗口，共同推动行业的智能化进程。
一、人工智能大模型应用的最新进展
在人工智能领域，尤其是大模型技术，我们在过去一年中见证了从模型本身关注到应用层面关注的重大转变。这一转变不仅标志着行业从理论研究向实际应用的过渡，而且大模型技术在多个领域开始展现出其巨大的潜力和价值。
关键发展动态如下:
（1）生成式AI：生成式人工智能（AI）技术，能够基于现有数据生成新的数据实例，正在成为创新和解决问题的新工具。这种技术在内容创作、数据增强和模拟等领域展现出巨大潜力。
（2）行业大模型：随着行业对定制化解决方案需求的增加，行业大模型应运而生。这些模型专为特定行业设计，能够更好地理解和处理行业特有的数据和问题，从而提高解决方案的效率和效果。
（3）跨模型应用：跨模型应用指的是将不同领域的模型和技术融合起来，以解决复杂的跨领域问题。这种应用方式打破了传统模型的界限，为解决综合性问题提供了新的思路和方法。
（4）智能体技术：作为人工智能应用的一个重要方向，正受到行业巨头的广泛关注。智能体技术的发展不仅能够提升系统的智能化水平，而且在业务流程中扮演着越来越重要的角色。智能体技术通过模拟人类智能行为，使得机器能够在复杂环境中自主决策和执行任务，这对于提高业务流程的效率和质量具有重要意义。智能体技术的发展热度和趋势表明，未来人工智能的应用将更加注重与业务流程的深度融合，通过智能化手段提升业务的自动化和智能化水平。随着技术的不断进步，我们可以预见，智能体将在更多领域发挥关键作用，推动行业的创新发展。
二、智能体（Agent）技术的实践应用
在分享会上，刘峰老师提出了一个引人深思的问题：如何将智能体技术与业务敏捷和系统稳定性（SRE）相结合，以实现业务的突破。这一问题引发了与会专家的热烈讨论，他们共同探讨了智能体技术在提升业务效率和系统稳定性方面的潜力和实际应用。
（1）智能体技术在业务场景中的应用
陈尊华老师通过一系列实际案例，深入展示了智能体技术在金融风控和智能客服等领域的应用。这些案例揭示了智能体技术在提供快速、可靠响应方面的能力，它们减少了对人工干预的依赖，同时保护了客户数据，并能够随着业务需求的增长而灵活扩展。
（2）智能体技术层面的深度分析
周闻钧老师从技术层面对智能体技术进行了深度分析，阐述了它如何通过自动化和智能化手段提升业务效率和质量。智能体技术通过自主调用API、风险管理和规范化的Agent设计流程，显著提高了开发效率和智能体的性能。结构化的prompt编写和重型Agent的构建，使得智能体能够独立完成复杂的任务，降低了任务干扰，从而提升了系统的稳定性。
（3）智能体技术在教育领域的应用
在教育领域，智能体技术的应用案例如Flint平台，展示了其在个性化学习方面的强大能力。该平台能够自主执行任务，提供个性化反馈、调节学习难度，并根据学生的表现进行调整，从而优化学习体验。
（4）智能体技术在旅游和酒店业的应用
在旅游和酒店业，智能体技术通过与客户进行自然、流畅和个性化的交互，提供定制化服务，显著提升了客户体验。这种技术的应用不仅增强了客户的满意度，也为行业带来了新的增长机会。
专家们一致认为，智能体技术的发展不仅能够提升系统的智能化水平，而且在业务流程中扮演着越来越重要的角色。智能体技术的应用前景广阔，预计将在多个领域发挥关键作用，推动行业的创新发展。
三、人工智能技能提升的企业参考建议
在探讨企业如何借助人工智能技能提升来增强竞争力时，刘峰老师提出了一个核心问题：企业应如何着手进行人工智能技能的提升，以及如何衡量这些提升的效果？针对这一问题，陈尊华老师建议企业应根据自身的业务需求和发展方向，有选择性地学习和应用合适的人工智能技术和工具。而周闻钧老师则强调了在技能提升过程中实践和创新的重要性，并建议企业通过建立内部创新实验室或与外部研究机构合作，以加速技能提升和知识更新。
企业人工智能技能提升的入手点：
1. 明确愿景和目标：企业首先需要明确其AI战略的愿景和目标，确保这些目标与企业的整体业务战略一致。
2. 评估现有资源：企业应评估现有的技术、人才和资金等资源，确定哪些领域需要优先投资。
3. 选择合适的技术和工具：根据企业的业务需求和技术基础，选择合适的人工智能技术和工具。
4. 制定详细的执行步骤：制定一个详细的执行计划，包括项目的优先级、时间表和预期成果。
5. 持续监控和优化：AI战略的实施需要持续的效果评估，以确保AI技术能够带来预期的效益。
6. 整合业务流程：将AI技术与企业的业务流程相结合，重构工作流程以提高效率和创新能力。
通过这些步骤，企业不仅能够系统地提升员工的人工智能技能，还能够有效地评估和优化技能提升的效果，从而在激烈的市场竞争中增强自身的竞争力。
四、工信部教考中心人工智能（大模型）认证课程介绍
（1）人工智能（大模型）工程师课程（初级）
人工智能（大模型）工程师（初级）课程紧密结合新一代人工智能（大模型）技术，致力于培养人工智能、机器学习、AIGC、智能运维、开源大模型、语言大模型、AI赋能研发、AI赋能运维等专业方向的工程师和专业技术人员。探索GitHub Copilot的基本原理，了解其如何作为AI编程助手，为开发者提供编码支持。学习如何将GitHub Copilot集成到开发实践中，以提高个人和团队的编码效率和生产力。
（2）人工智能（大模型）工程师课程（中级）
人工智能（大模型）工程师（中级）课程旨在深入探讨生成式人工智能（AIGC）的概念和技术体系，以及如何通过提示工程和LangChain框架提高大语言模型（LLM）的应用效率和输出质量。课程内容涵盖AIGC的基础知识、LLM技术原理、生态体系。此外，课程还将教授如何构建和优化提示、实现AIGC开发环境、以及LangChain的基本概念和开发环境准备。
发证机构：工业和信息化部教育与考试中心
课程级别：初级、中级
培训天数：2天/门
2024年11月课程安排：
人工智能（大模型）工程师课程（初级）
培训时间：2024年11月16-17日（9:30-17:00） ，考试时间：2024年12月7日
人工智能（大模型）工程师课程（中级）
2024年11月23-24日 ，9:00-17:00 （9:30-17:00），考试时间： 2024年12月15日
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