神經元科技發布AI agent—“薩蔓莎”互聯網+
2023-12-30 12:40
AI Agent---人工智能的下一個風口
今天神經元科技發布AI agent—“薩蔓莎“（Samantha ）！
取名“薩蔓莎”，是來自于一部講述AI的電影《HER》。
電影講述的是電影講述男子西奧多·湯布里（Theodore Twombly，飾）與擬人化薩曼莎（Samantha，斯嘉麗·約翰遜飾）之間的故事。
這個名字也暗示著神經元的ai agent“薩蔓莎”是一個具有科技含量且高度擬人化AI agent，
現在AI已然奔向下一個時代——AI Agent（智能體）
AI Agent---人工智能的下一個風口
在今年11月，比爾蓋茨寫了篇博客，主要闡述“個人AI Agent將如何徹底改變人們使用計算機的方式”。
那篇博文中，他明確寫道，AI Agent將帶來科技行業和社會的沖擊波。
那么什么是Agent？Agent一詞起源于拉丁語中的Agere，意思是“to do”。
在LLM語境下，Agent可以理解為某種能自主理解、規劃決策、執行復雜任務的智能體。
與傳統AI系統相比，AI Agent更加“智能”和“人性化”。它們不僅能理解復雜的自然語言指令，還能根據環境的變化做出自主決策。
而薩曼莎背后蘊含的技術力量，讓她成為了具有智能和人性化的ai agent。
三大突破構筑“薩曼莎”的科技含量
在中國誕生的“薩曼莎”作為一款尖端的對話式聊天助手，與傳統的人工智能不同AI Agents可以在沒有人類控制的情況下獨立運行。
薩曼莎可以給予用戶意見、瀏覽網頁、使用應用程序、讀寫文件、給出意見。
簡單來說，只需要給她一個目標，薩曼莎就能完成剩下的全部工作。
為了讓薩曼莎達到以上目標，神經元科技在研發過程中融合了多項先進的人工智能技術。
這些技術的應用使得“薩曼莎”具備三點突破性功能：
1、自然語言處理
首先自然語言處理（NLP）是“薩曼莎”能夠理解人類核心技術之一，神經元基于最前沿的MoE架構模型，團隊自主研發的算法在多輪對話記憶，意圖理解，對話預測上達到行業領先水平。
在實際應用中，不同行業，公司，個人由于經驗，產品及服務的差異，需要大模型能夠根據自己產品賣點來與客戶交流。 基于此，神經元智能團隊，結合提示詞工程（PE）及搜索增強技術（RAG），能為每個用戶開放專屬向量數據庫， 通過調用專屬知識庫信息結合大語言模型的強大的理解總結等能力，規避了通用大模型回復太“泛泛而談”的缺點，同時也解決了傳統智能客服回答格式化，“答非所問”等問題。
意圖理解和信息搜集自動化，傳統數字服務和客戶服務場景中，包括金融，游戲，教育，電商等，客戶從認識-認知-信任-信賴的階段，往往需要服務人員具備真誠耐心的態度，行業專業度，高情商等技能，"薩曼薩"的另一個重要功能是情感計算。它可以通過分析用戶的語音、圖像和文字，識別出用戶的情緒，然后根據用戶的情緒來調整自己的回應。例如，如果用戶在對話框里打了一大長串字，表達了自己的不滿，"薩曼薩"會首先判斷出用戶的情緒，然后再根據用戶的情緒來給出回應。 除此以外，薩曼莎能夠通過大模型底層算法，將意圖和情緒等級標注打分，并將關鍵信息提煉總結，自動化采集，實時同步給服務人員及公司管理系統。
低成本： 在運算成本上，同時MoE架構對比主流的transformer模型大幅度降低至30%， 使薩曼莎在企業中部署成本降低至千元水平，個人版本低至百元。
采用多AI agent 協作技術
薩曼莎實現了對話中被動式回復及主動式引導混合交互模式。 區別于 chatgpt,文心一言等聊天框中單向回復的功能，通過Ai agent 技術--即群體智能的創新性協作流程，該聊天助手能夠基于任務目標，將特定業務流程中用戶的階段狀態拆分成多個待執行任務，并將執行任務分配給多個子任務agent， 比如：意圖理解，情感分析，信息獲取，鏈接發送，需求分析，質量檢驗，人工轉接等等。 每一個子任務agent之間用自然語言的方式實時對話，高效協作。
中文擬人化聊天：
和電影里講述的一樣，薩曼莎是一位高度擬人的ai agent，能達到這一點的原因是是神經元智能采用了深度學習中RLHF（人類干預強化學習）技術，自研的RL（獎勵模型）使“薩曼莎”能夠自我優化其響應策略。
利用深度學習技術，它可以從大量的數據中發現模式，并據此改進對話流程和用戶體驗。
提示詞工程和小樣本，它可以迅速地實現根據顧問或客服的喜好訓練聊天風格。
比如：律師咨詢場景的專業嚴肅風格，游戲陪伴場景的二次元風格，教育咨詢場景的耐心溫柔風格。
它將規模化地處理用戶個性化需求變為現實。
Ai agents的使命-成為人工智能技術與應用場景的橋梁
神經元科技判斷，能否把價值傳遞到更多的應用場景，核心就看AI Agent。
在未來， "薩曼薩"的主要應用場景主要包括以下幾個方面：
電商領域：在電商領域，"薩曼薩"可以通過判斷用戶的情緒和意圖，使回復更具有人性化。
例如，當用戶在對話框里打出一大長串字表達不滿時，"薩曼薩"會首先判斷出用戶的情緒，然后再根據用戶的情緒來給出回應。
金融行業：在金融行業，"薩曼薩"可以通過情感識別來決定如何與用戶對話。例如，當用戶在對話框里打出一大長串字表達不滿時，"薩曼薩"會首先判斷出用戶的情緒，然后再根據用戶的情緒來給出回應。
移動設備："薩曼薩"的算法可以運行在手機、平板等移動設備上，甚至可以直接在攝像頭的模組里使用，從而觸達更多的手機用戶。
情感計算："薩曼薩"可以通過分析用戶的語音、圖像和文字，識別出用戶的情緒，然后根據用戶的情緒來調整自己的回應。以上是"薩曼薩"的主要應用場景，但實際上，作為一種聊天機器人，"薩曼薩"的應用場景可能會更廣泛，包括但不限于客戶服務、個人助手、教育、娛樂等多個領域。
神經元科技深耕六載，用優質產品爭先2024年
神經元是一家從17年就專注于人工智能的創業公司。
在神經元深入ai agents的領域探索過程中，判斷Agent下一步可能會朝著兩個方向同時迭代。一是與人協助的智能體，通過執行各種任務來協助人類，側重工具屬性；二是擬人化方向的迭代，能夠自主決策，具有長期記憶，具備一定的類人格特征，側重于類人或超人屬性。
我們希望把神經元打造成一個同時把用戶和產品放在首位的公司。
因此，我們有動力讓 AI 變得更好，并且把產品做得更好。這會使神經元走入良性循環。
神經元希望在未來每個人都可以擁有一群 AI agent，包括老師、朋友、治療師和所有其他的角色，就像擁有一群 AI 朋友。他們每個人都知道你的名字，并且很高興和你聊天，而他們都一個共同的名字—薩曼莎（Samantha ）
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