聲明:本文來自于微信公眾號(hào)光錐智能，作者:魏琳華劉俊宏，授權(quán)站長(zhǎng)之家轉(zhuǎn)載發(fā)布。

2024年3月，OpenAI關(guān)停僅運(yùn)營(yíng)兩個(gè)月的GPT Store。

時(shí)隔僅7個(gè)月，同樣是做Agent平臺(tái)，OpenAI現(xiàn)任董事會(huì)主席Bret Taylor創(chuàng)立的新公司，融了45億美元。整個(gè)AI界在前后發(fā)布的Claude的“Computer Use”和智譜的AutoGLM智能體下，開始了一場(chǎng)“丟下”O(jiān)penAI的狂歡。

10月26日，微軟開源了基于純視覺的GUI屏幕解析工具OmniParser，谷歌的同類產(chǎn)品“Project Jarvis”也有望在12月上線。

加入狂歡的不止是大模型廠商。和智譜宣布達(dá)成深度合作的一個(gè)月后，榮耀也交出了自己的答卷。10月30日，榮耀CEO趙明展示了AI智能體YOYO自主處理任務(wù)的能力，只需要對(duì)手機(jī)說一句“訂2000杯咖啡”，YOYO就幫他在附近下單成功，忙壞了周圍的咖啡店和外賣員。

無論是電腦端還是手機(jī)端，Agent開始真正實(shí)現(xiàn)了“自主性”:從點(diǎn)咖啡到買牙膏，無需人類操作，一句指令就能讓AI完成所有任務(wù)。和前一代只能提建議的Agent相比，AutoGLM實(shí)現(xiàn)了從1.0到2.0的進(jìn)階。

二級(jí)市場(chǎng)的熱度，也被智能體點(diǎn)燃。發(fā)布AutoGLM后，一眾投資、參股智譜，或是和智譜合作密切的公司股價(jià)明顯上漲，“智譜概念股”走強(qiáng)。上周開始，智譜概念股持續(xù)活躍，豆神教育、思美傳媒、常山北明等相關(guān)概念股一度漲停。

當(dāng)端側(cè)大模型開始落地到手機(jī)端，苦于落地的大模型廠商，不僅僅只將目光放在了軟件能力上，從智能體到做以大模型為能力中心的“AI OS”，大模型創(chuàng)企們找到了AI大模型商業(yè)化的新道路。

在OpenAI錯(cuò)過的7個(gè)月中間，Agent到底發(fā)生了什么變化?

AIAgent進(jìn)入2.0時(shí)代

為什么智能體突然點(diǎn)燃了二級(jí)市場(chǎng)的熱情?

華泰證券指出，AI Agent已經(jīng)解決了大模型從“言”到“行”的突破。

對(duì)比上一代“只動(dòng)嘴皮子”的Agent，無論是Computer Use還是Phone Use，上述智能體產(chǎn)品均實(shí)現(xiàn)了AI端的自主操作:接收到指令后，AI將親自接管設(shè)備，包括點(diǎn)擊、輸入等交互功能。

以Anthropic發(fā)布的“Computer Use”為例。演示中，無需人類操作，它完成了“填寫公司表格數(shù)據(jù)”的任務(wù)。

接到上述任務(wù)后，AI將工作拆分為多個(gè)步驟:

1、首先，查找已有表格中是否有所需公司的相關(guān)數(shù)據(jù);

2、在查詢不到結(jié)果后，AI打開搜索界面，自行查找相關(guān)公司的數(shù)據(jù)信息;

3、最后，它對(duì)應(yīng)著表格的空缺部分逐個(gè)完成數(shù)據(jù)的輸入。

通過在對(duì)話欄輸入指令，AI自主根據(jù)表格信息情況完成填寫

在展示視頻中，智譜發(fā)布的AutoGLM 調(diào)用手機(jī)上的多個(gè)App也很絲滑，當(dāng)用戶要求購買瑞幸的美式咖啡，AutoGLM打開美團(tuán)搜索品牌，并把想要的商品自動(dòng)加入購物車，并跳轉(zhuǎn)至結(jié)算界面。交給用戶的，只有選擇“下單”按鈕。

根據(jù)用戶的需求，AI自主選定咖啡的口味

微軟也在近日開源了一個(gè)用于識(shí)別Web端視覺界面的工具產(chǎn)品OmniParser。在Github展示頁的示例視頻中，OmniParser也做到了自主操作的能力:

當(dāng)交付給它一個(gè)收集素食餐廳的任務(wù)時(shí)，OmniParser通過解析界面元素，在網(wǎng)頁中定位到“餐廳”字樣。檢索不符合要求后，它再自動(dòng)拉起搜索框，根據(jù)關(guān)鍵詞定位到相關(guān)餐廳，并完成勾選

這些對(duì)人類來說非常簡(jiǎn)單的操作，交給AI，需要克服的障礙不少:

首先，無論是電腦端還是手機(jī)端的交互，Agent均需要完成點(diǎn)擊、劃動(dòng)、查找等步驟，如何讓模型學(xué)會(huì)并做到精準(zhǔn)操作，這是阻礙Agent進(jìn)化的一大難題。

而這個(gè)難題的突破，得益于基礎(chǔ)大模型發(fā)展帶來的能力躍遷。

比如，如何讓AI理解GUI（圖形用戶界面）并完成操作?

Agent的核心系統(tǒng)分為感知-規(guī)劃-記憶-行動(dòng)-工具五個(gè)部分，其中，感知系統(tǒng)負(fù)責(zé)捕捉外界的視覺、聽覺、文本信息，并加以分析。通過對(duì)上述信息的完整認(rèn)知，Agent會(huì)結(jié)合這些信息對(duì)接受到的任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃，也就是用CoT（思維鏈）的方式拆解成多個(gè)步驟，依次執(zhí)行。

但在2023年，大語言模型仍然停留在文本能力階段，在視頻、語音等多模態(tài)能力發(fā)展尚未突破的時(shí)候，Agent受底層基座能力的限制，尚且無法完整感知環(huán)境，從而在多個(gè)任務(wù)上的執(zhí)行過程中犯錯(cuò)，自然也難以達(dá)到應(yīng)用階段的水準(zhǔn)。

對(duì)此，微軟的解決方案是，通過屏幕截圖的方式，將屏幕中的所有可交互圖標(biāo)和按鈕一一標(biāo)注出來，將它們提取為信息，再根據(jù)識(shí)別的內(nèi)容進(jìn)行定義，讓AI理解每個(gè)交互點(diǎn)的作用，從而實(shí)現(xiàn)自主操作。而智譜AutoGLM在手機(jī)端的操作應(yīng)用，同樣借助了多模態(tài)能力來完成對(duì)UI的識(shí)別解讀。

而在上述基礎(chǔ)上，針對(duì)數(shù)據(jù)不足、策略分布漂移等問題，智譜也找到了問題的解法。

比如，受制于軌跡數(shù)據(jù)獲取成本高昂和數(shù)據(jù)不足的問題，無法對(duì)大模型智能體完成充分的動(dòng)作執(zhí)行能力訓(xùn)練。

為此，他們?cè)贏utoGLM中引入自研的“基礎(chǔ)智能體解耦合中間界面”設(shè)計(jì)。以“提交訂單”為例，把AutoGLM作為中間界面，將「任務(wù)規(guī)劃」與「動(dòng)作執(zhí)行」兩個(gè)階段通過自然語言中間界面進(jìn)行解耦合。

對(duì)比過往端到端智能體的直接處理，這種方式將AI的操作準(zhǔn)確度提升了將近一倍。

除了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)交互操作的需求之外，面對(duì)種類繁多的復(fù)雜任務(wù)，智能體還需要具備即時(shí)規(guī)劃和糾正能力，從而在遇到問題的時(shí)候及時(shí)給出有效的解決方法。

對(duì)此，AutoGLM上應(yīng)用了“自進(jìn)化在線課程強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架”技術(shù)，讓智能體在基于手機(jī)和電腦的環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和提升應(yīng)對(duì)能力。

“就像一個(gè)人，在成長(zhǎng)過程中，不斷獲取新技能?！睆堸i解釋道。

在上述兩種能力的加持下，AutoGLM 在 Phone Use 和 Web Browser Use 上都取得了大幅的性能提升。官方數(shù)據(jù)顯示，在 WebArena-Lite 評(píng)測(cè)基準(zhǔn)中，AutoGLM 更是相對(duì) GPT-4o 取得了約200% 的性能提升。

總體來看，在大語言模型和多模態(tài)模型進(jìn)化一年之后，AI Agent終于實(shí)現(xiàn)了從單體智能，向使用工具方向邁進(jìn)，完成了2.0的進(jìn)階。

學(xué)會(huì)使用工具

人工智能進(jìn)入L3階段

縱觀人工智能的發(fā)展史，人工智能和人類的進(jìn)化路徑何其類似，正在經(jīng)歷從學(xué)會(huì)“語言”，到“解決問題”，再到“使用工具”。

3個(gè)多月前，OpenAI將通往AGI之路劃分為五個(gè)階段。AutoGLM上線當(dāng)天，智譜也向外界公示了自己的技術(shù)路線圖。

首先在L1階段，AI的重點(diǎn)在于學(xué)會(huì)使用“語言”，包括語音、文字還有視覺。

回顧兩年前，從ChatGPT誕生開始，人們對(duì)AI的注意力開始轉(zhuǎn)移到生成式AI上。在短短半年的時(shí)間里，大語言模型頻頻涌現(xiàn):GPT、Claude、GLM等系列大模型出現(xiàn)并持續(xù)更新?lián)Q代，它們均圍繞語言理解、邏輯能力等指標(biāo)完成進(jìn)化。

在大語言模型之外，AI廠商還把關(guān)注點(diǎn)放在了另一座高峰——多模態(tài)大模型上。圍繞視覺、聽覺等能力，實(shí)現(xiàn)了從無到有的突破:

從今年上半年開始，端到端語音模型開始先后發(fā)布，它讓AI能夠“聽到”人的情緒，并完成有溫度的交流。

今年4月，GPT-4o的發(fā)布會(huì)向人們展示了和AI實(shí)時(shí)對(duì)話的魅力。和以往模型相比，端到端語音模型將過往的多個(gè)大模型串聯(lián)完成的任務(wù)壓縮到一個(gè)模型中完成，降低時(shí)延的同時(shí)，還能完整保留人聲的情緒、停頓等信息，可以隨時(shí)打斷它并繼續(xù)交流。

多模態(tài)模型則讓大模型裝上了“眼睛”，看到并理解現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的變化。

以智譜的GLM-4V-Plus為例，它不僅能夠完成大語言模型的對(duì)話能力，同時(shí)，在視頻、圖像的理解能力上提升明顯。智譜還推出了視頻通話API接口GLM-4-Plus-VideoCall，讓大模型能夠和人類打“視頻通話”，識(shí)別周邊物品并對(duì)答如流。

“大腦是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，包括聽覺、視覺、味覺、語言等多模態(tài)的感知與理解能力，有短期和長(zhǎng)期記憶能力，深度思考和推理能力，以及情感和想象力?！睆堸i說。

可以看到，當(dāng)前階段下，大模型能力開始能夠模擬人腦的一些功能，包括視覺、聽覺、語言理解等能力。

智譜方面透露，在他們規(guī)劃的五個(gè)階段中，L1能力“已經(jīng)達(dá)到了80-90%”。

在聽說讀寫等基本能力的進(jìn)化過程中，代表L2的邏輯思維能力，也在快速進(jìn)化。

L2的一個(gè)里程碑就是OpenAI發(fā)布的o1模型，跳脫出過往的GPT大家族，專注于CoT（思維鏈）能力上精進(jìn)，它學(xué)會(huì)了慢思考:在應(yīng)用思維鏈，將指令拆分為多個(gè)簡(jiǎn)單步驟完成的同時(shí)，o1用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的能力，用于識(shí)別和糾正錯(cuò)誤。

OpenAI表示，隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)的增加和思考時(shí)間的增加，o1的性能會(huì)持續(xù)提高。官方數(shù)據(jù)顯示，在Codeforces主辦的編程競(jìng)賽上，o1取得了超越93%參賽者的成績(jī)，并在物理、化學(xué)、生物等基礎(chǔ)學(xué)科的能力指標(biāo)上取得了超過博士生的水準(zhǔn)。

因此，o1也被視為人類在L2邏輯思維能力上取得的新進(jìn)化，開始展現(xiàn)和人類旗鼓相當(dāng)?shù)耐评砟芰Α?/p>

當(dāng)L1語言和多模態(tài)能力基本打通后，基于上述底層能力，才能涌現(xiàn)出達(dá)到L2邏輯思維能力和L3工具能力級(jí)別的新產(chǎn)品。

而這次升級(jí)的智能體操控智能終端的能力，實(shí)際上在L3階段。

正如哲學(xué)家恩格斯所言，人類和動(dòng)物，最本質(zhì)的區(qū)別就是——能否制造和使用工具。

智能體2.0的升級(jí)，也代表著人類在通往AGI的路線上，又拿下了一城。

“AutoGLM 可以看作是智譜在 L3工具能力方面的探索和嘗試”，張鵬表示。

展望L4和L5，OpenAI認(rèn)為，L4階段，AI能夠自我完成創(chuàng)新;L5階段，AI則具備融入或自成組織的能力。

而智譜也對(duì)L4和L5階段給出了新的定義，相對(duì)于OpenAI，智譜對(duì)AGI的期待更加激進(jìn)。

“我們認(rèn)為 L4級(jí)人工智能意味著 AI 可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)、自我反思和自我改進(jìn)。L5則意味著人工智能全面超越人類，具備探究科學(xué)規(guī)律、世界起源等終極問題的能力?！睆堸i表示。

端側(cè)大模型

AI落地的新高地

當(dāng)AI進(jìn)階至L3階段，大模型廠商們?cè)谏虡I(yè)化的進(jìn)程上也按下了“加速鍵”。

事實(shí)上，終端硬件和大模型廠商們正在雙向奔赴。觀察今年發(fā)布的AI硬件，是否搭載Agent，對(duì)應(yīng)著產(chǎn)品AI能力的“天差地別”。

最顯著的對(duì)比，是10月30日發(fā)布的，搭載YOYO智能體的榮耀Magic7。

基于智能體可直接執(zhí)行任務(wù)的特性，趙明一句2000杯飲料的需求，爆單了附近所有咖啡店。從“一步步”交互，到智能體“脫手自動(dòng)執(zhí)行”，趙明自豪地宣布道，“手機(jī)進(jìn)入自動(dòng)駕駛時(shí)代”。

為了挖掘硬件端和AI能力結(jié)合的潛力，智能終端廠商和大模型公司的聯(lián)姻早已見怪不怪。

其中，智譜是當(dāng)前國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)企中和手機(jī)廠商聯(lián)動(dòng)最多的一家。此前，智譜已經(jīng)和榮耀官宣戰(zhàn)略合作，而在最近半年的時(shí)間中，其先后和三星、英特爾、高通聯(lián)手，通過提供底層AI能力支持終端智能化升級(jí)。

同樣，蘋果就認(rèn)為，Apple Intelligence的智能體將直接改善蘋果手機(jī)的銷量。在剛剛結(jié)束的蘋果2024年四季度財(cái)報(bào)電話會(huì)中，CEO庫克稱，“iPhone16系列賣得比iPhone15系列更好，Apple Intelligence上線后，用戶升級(jí)iOS18.1版本的積極性都是去年同期的兩倍?！?/p>

加持AI，將是手機(jī)廠商未來多年的重要戰(zhàn)略。根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)2024年AI手機(jī)出貨量將同比增長(zhǎng)363.6%，達(dá)到2.3億部。IDC手機(jī)研究總監(jiān)Anthony Scarsella表示，在2024年實(shí)現(xiàn)三位數(shù)增長(zhǎng)之后，AI手機(jī)將連續(xù)四年實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)增長(zhǎng)。

為何硬件終端廠商如此熱衷于智能體的落地?背后是智能體從底層顛覆了硬件廠商與消費(fèi)平臺(tái)之間的權(quán)力地位。

以“趙明點(diǎn)咖啡”為例，在沒有智能體之前，用戶點(diǎn)咖啡大多依賴渠道慣性。用戶需要根據(jù)習(xí)慣、優(yōu)惠券、積分等因素，在美團(tuán)、星巴克小程序、餓了么等平臺(tái)之間選擇下單。而有了替用戶下單的智能體之后，由于平臺(tái)不再直接對(duì)接客戶，智能體有了為平臺(tái)直接分配訂單的權(quán)利。換句話說，通過搭載智能體，AI終端廠商有了向軟件平臺(tái)“征稅”的權(quán)利。

如同蘋果當(dāng)前被無數(shù)廠商“痛”，又無可奈何的“蘋果稅”。正是因?yàn)檎莆樟薃pp Store的分發(fā)和流水，蘋果才能依靠幾乎“躺賺”的商業(yè)模式，才能以平均高達(dá)70%以上毛利率的軟件服務(wù)收入，拉高整個(gè)公司的營(yíng)收質(zhì)量。

據(jù)2024年四季報(bào)顯示，蘋果本季度軟件服務(wù)業(yè)務(wù)的營(yíng)收占比為26%，業(yè)務(wù)毛利率為74%，公司整體毛利率為44%。

看到如此優(yōu)質(zhì)的營(yíng)收，也難怪AI硬件廠商“大干快上”智能體。而看到了這場(chǎng)全新變現(xiàn)模式的大模型公司，也紛紛與AI硬件廠商展開了合作。

除了加碼修圖、文本總結(jié)等AI軟件功能、植入智能體之外，打造端側(cè)大模型，并將其深度融入硬件系統(tǒng)，成為原生能力，是手機(jī)廠商加碼AI能力的下一步。

基于端側(cè)大模型提供的核心能力，AI手機(jī)正在做到更多之前無法完成的事情，用智能體做事還是第一步。

相比之下，智譜還有更加宏大的野心，他們更希望將AI能力深度植入終端，用大模型重塑操作系統(tǒng)。

“希望我們的努力能夠推動(dòng)人機(jī)交互范式實(shí)現(xiàn)新轉(zhuǎn)變，為構(gòu)建 GLM-OS ，即以大模型為中心的通用計(jì)算系統(tǒng)打好基礎(chǔ)。”在發(fā)布AutoGLM時(shí)，張鵬如是說。

不僅智能手機(jī)關(guān)注AI能力的加碼，芯片端也在加速和AI能力的融合。上個(gè)月，高通宣布將智譜GLM-4V端側(cè)視覺大模型搭載到芯片驍龍8至尊版，進(jìn)行深度適配和推理優(yōu)化。其推出的應(yīng)用ChatGLM支持用相機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)語音對(duì)話，也支持上傳照片和視頻進(jìn)行對(duì)話。

在AI完美落地具身智能之前，手機(jī)、電腦等終端將是AI大模型落地的更佳場(chǎng)景。通過L3工具能力的展現(xiàn)，AutoGLM們將有機(jī)會(huì)撕開新的商業(yè)模式。

不過，智譜的AutoGLM目前還是通過調(diào)用手機(jī)的無障礙權(quán)限實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用調(diào)用，未來如果想要完成更加復(fù)雜的指令，還需要和智能終端廠商以及應(yīng)用開發(fā)商達(dá)成深度合作，從而獲取更多操作權(quán)限。

大模型的“軟”實(shí)力，最終還得“硬”實(shí)現(xiàn)。

目前，大模型的商業(yè)化仍然是以軟件付費(fèi)為主，包括面向C端的訂閱制和面向B端的API接口或者項(xiàng)目制。但在未來，要想真正實(shí)現(xiàn)AGI，以及釋放更強(qiáng)大的能力，還得是通過硬件來和物理世界交互。

智能體在端側(cè)的落地，就像一個(gè)機(jī)遇，幫助大模型公司在硬件上積累了眾多的工程化能力，甚至還能獲得一些不錯(cuò)的邊緣數(shù)據(jù)。這給未來，無論是通過XR設(shè)備還是具身智能機(jī)器人，來完成物理世界的交互，都打下了一個(gè)好的基礎(chǔ)。

未來，在智能終端上的落地，將是大模型技術(shù)和商業(yè)化的新高地。

（舉報(bào)）