AI赋能企业：选择适合你的大模型业务架构_agent架构embedded

在现代企业中，大模型业务的应用越来越广泛，主要体现在AI Embedded模式、AI Copilot模式和AI Agent模式这三种架构。本文将详细探讨这三种模式，分析它们的特点和适用场景，并对如何选择合适的大模型业务架构提出建议。

一、AI Embedded模式

1. 概念与特点

AI Embedded模式指的是将人工智能功能嵌入到现有的业务系统或产品中。这种模式下，AI技术作为一种增强工具，无缝集成到现有的工作流程中，使得业务功能得到智能化提升。

2. 优势

• 低门槛：企业可以在不改变现有系统的基础上，实现AI功能的应用。

• 提升效率：通过嵌入AI，现有业务流程得以优化，效率大幅提升。

• 易于维护：由于AI功能是作为增强工具嵌入，维护和更新相对容易。

3. 应用场景

• 数据分析与决策支持：嵌入AI的系统可以实时分析数据并提供决策建议。

• 客户服务：在客户服务系统中嵌入AI技术，可以实现自动回复、智能客服等功能。

二、AI Copilot模式

1. 概念与特点

AI Copilot模式是指AI系统作为辅助工具，与人类用户共同完成任务。AI在这种模式下充当“副驾驶”，为用户提供建议和支持，但最终决策权仍在用户手中。

2. 优势

• 增强用户能力：通过提供实时建议和支持，AI大大增强了用户的能力和效率。

• 灵活性高：用户可以根据实际情况选择是否接受AI的建议，灵活性较高。

• 用户友好：这种模式下的AI系统通常具有良好的交互界面，用户体验较好。

3. 应用场景

• 创意工作：如在设计、写作等需要创意的领域，AI Copilot可以提供灵感和建议。

• 技术支持：在技术支持和运维领域，AI Copilot可以帮助技术人员快速定位问题、提供解决方案。

三、AI Agent模式

1. 概念与特点

AI Agent模式是指AI系统在一定范围内自主行动，独立完成任务。AI在这种模式下不仅仅是辅助工具，而是具备一定自主决策能力的“代理”。

2. 优势

• 高度自动化：AI Agent可以独立执行任务，极大地减少了人为干预。

• 全天候运行：AI Agent可以24/7全天候工作，提高业务连续性和响应速度。

• 降低成本：通过自动化任务，企业可以减少人力成本，提升运营效率。

3. 应用场景

• 自动交易：在金融领域，AI Agent可以进行高频交易和风险管理。

• 自动化运维：在IT运维中，AI Agent可以自主监控系统状态，自动修复故障。

四、选择合适的大模型业务架构

1. 业务需求分析

• 短期目标：如果企业希望在短期内快速提升现有系统的智能化水平，可以选择AI Embedded模式。

• 中长期目标：对于需要长期持续改进、依赖用户与AI互动的业务，可以选择AI Copilot模式。

• 全面自动化：如果企业希望实现业务的高度自动化、减少人工干预，则应考虑AI Agent模式。

2. 技术与资源评估

• 技术储备：企业应评估自身的技术储备和研发能力，选择适合的AI模式。

• 资源配置：考虑到AI模式的实施需要一定的资源支持，企业应根据自身的资源状况进行选择。

3. 用户体验

• 用户接受度：用户对AI的接受度和依赖程度也是选择AI模式的重要因素。

• 交互需求：需要高交互的业务场景，更适合AI Copilot模式。

结论

不同的大模型业务架构各有特点，适用的场景和优劣势也各不相同。企业应根据自身的业务需求、技术能力和用户体验来选择合适的AI模式。通过合理选择和应用AI模式，企业可以实现智能化升级，提升业务效率和竞争力。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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