UST为企业打造专属大模型“超级个体”，赋能业务智能化

比尔·盖茨在讨论AI Agent的未来角色时，将其设想为一个高度智能、自主且个性化的数字助手，能够理解并执行用户的复杂指令，甚至预测用户需求，在用户与各种软件应用、在线服务和实体商品之间架起一座无缝交互的桥梁。

微软推出AI应用开发框架AutoGen，允许用户创建多个Agent，扮演程序员、设计师等不同角色，Agent之间互相协作，通过聊天对话便可将任务解决。

由此可见，AI Agent不仅仅是一个被动响应的工具，而是一种能够主动参与用户生活、工作各个方面的“个人助理”。这一转变意味着未来的数字世界中，用户可以直接通过一个统一强大的AI Agent作为媒介来处理一切事务。

因此，掌控AI Agent核心技术的企业或开发者，将在新一代人机交互领域占据主导地位，而这对于整个科技行业而言无疑是一场重大的革新和挑战。

IDC 发布的《2023 年未来行业生态全球调查》数据中显示，36% 的受访者在短期内投资或计划在 AI 和 ML 领域投资，以支持生成式行业生态设计计划。近 40% 的受访者表示，人工智能将成为其行业生态发展计划中的重要投资。

AIGC作为未来科技变革的重要战略方向，如何大幅降低企业部署成本，让每个企业都能用上低成本的私有化大模型，打造企业自有“超级员工”，是当前AI Agent热潮下最首要的挑战。

UST推出轻量级企业AI Agent，把企业部署预算降低90%，原本高昂的开发、训练、调优成本，现在只要十分之一，企业就能拥有适配自身业务场景的AI Agent。

企业级轻量级AI Agent核心目标是为各类企业提供全面、高效且前瞻性的智能化服务工具，并深度赋能企业的业务流程优化工作。它使得企业在诸如垂直行业应用和协同办公环境等多元场景中，能够最大限度地发挥AI大模型技术的优势，从而有效地推动企业的日常业务操作与战略决策过程实现智能化跃迁与升级。

轻量级企业AI Agent的产品架构主要包括以下几个核心组成部分：

该层主要依托于先进的AI算法和大规模数据处理技术，构建强大的机器学习和深度学习模型，形成AI大模型的基础。同时，通过优化模型结构和训练方法，实现模型的小型化和轻量化，使其在保证性能的同时降低对硬件资源的需求。

围绕企业业务流程和协同办公需求，将AI能力封装为各类API接口或微服务组件，如智能客服、智能搜索、智能推荐、文档理解与生成等，无缝集成到企业的现有系统中，提升业务处理效率和用户体验。

基于以上各层提供的技术和能力，开发出适用于不同业务场景的企业级AI应用，包括但不限于智能办公助手、预测分析工具等，实现对企业运营管理、客户服务、决策支持等环节全面赋能。

向量数据库和RAG技术的应用作为弥补目前AI大模型弱势的关键技术，对打造面向TO B市场的轻量级AI智能体有基础性作用。

向量数据库--AI“外脑”

提供高效、动态且实时的知识存储和检索数据库，提升大模型的记忆表现，降低错误信息生成概率。

RAG--AI“检索器”

弥补传统大语言模型长期记忆不足和缺乏实时更新信息的问题，极大提升了AI的性能表现和用户信任度。

基于以上方案思路创新、AI技术优势、资源全面整合，场景深度挖掘，方案落地经验等UST优势，我们的AI Agent相比比其他Agent更懂业务，更懂企业。

• 成本优势：部署成本降低90%

• 延展性强：场景易拓展，优化更灵活

• 精准易用：时效性更强、准确度更高

• 降低风险：迭代升级的风险无限降低