【浙江大学】从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例

浙江大学人工智能教育教学研究中心近日发布了《从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例》的研究报告。该报告深入探讨了大模型推理能力的快速提升、推理模型和思维链（CoT）的发展，以及智能体（AI Agent）的概念和应用，特别以产业大脑为例，展示了如何通过四链融合构建复杂的AI应用系统。报告中指出，新一代大模型的推理能力正在不断增强，基于高质量小数据集即可训练得到专业领域的高性能低成本推理模型，并通过智能体实现基于大模型的各种复杂智能应用系统。报告内容丰富，为理解大模型在产业应用中的潜力和挑战提供了深刻的洞见。

在当今快速发展的人工智能领域，大模型、智能体以及复杂AI应用系统构建的重要性日益凸显。特别是在产业大脑的构建中，这些技术的应用不仅能够提升产业决策的效率和准确性，还能推动产业创新和经济发展。

大模型推理能力的快速提升，标志着人工智能技术的又一里程碑。ChatGPT的成功就是一个明显的例子，它通过三阶段训练技术构建GPT 3.5，使得对话式AI进入了大众应用阶段。大模型在知识问答、数学、编程等方面的能力达到了新的高度，甚至在多个任务上超越了人类水平。然而，早期的大模型在推理能力上存在明显短板，如易产生幻觉、简单数值比较错误、多步推理能力弱等问题。但随着技术的进步，如OpenAI o1/o3和DeepSeek-R1等模型在数学和代码推理任务上表现出色，显示出推理能力突破性进展。

推理模型和思维链（CoT）的发展，使得大模型能够通过测试时拓展、强化学习、蒸馏等技术，不断增强推理能力。例如，o1在回答问题之前先进行Reasoning，生成一个详细的内部思维链，模拟人类的深思熟虑，逐步分解复杂的问题，提高答案的准确性和深度。而思维链（CoT）的实现，是新一代大模型的精髓之一，通过精心设计的少量高质量样本即可实现适用于某个专业领域的高性能低成本推理模型。

智能体（AI Agent）的概念，进一步拓展了大模型的应用范围。智能体不仅仅是一个会聊天、回答问题的模型，它可以接受输入、分析推理、规划任务、输出文字、代码、媒体，并与物理世界互动，具备记忆能力。例如，在撰写调研报告的任务中，智能体可以进行任务拆解，调用搜索引擎获取信息，浏览网页并总结内容，最终生成调研报告。这种智能体的构建，涉及到五层基石理论，包括模型、提示模板、链式调用、自主执行链式调用以及多个智能体的协作。

在产业大脑的构建中，智能体和大模型的结合，为产业发展决策提供了强有力的支持。产业大脑通过注入海量的产业数据和产业链知识图谱，结合工具集、知识库和指令微调训练，提供了产业文档解读、产业链图认知、产业主体画像等能力。这样的系统能够帮助企业和政府机构进行精准的产业技术态势感知、科学研判产业发展方向，及时布局产业化应用场景。

具体到实践案例，如浙江省产业一链通平台，它通过强链、补链、畅链、固链四大业务举措，解决了企业诉求，挽回了直接经济损失，并获得了国家级的认可和推广。这些案例展示了智能体和大模型在产业决策中的有效应用，它们不仅提升了决策的科学性和效率，还推动了产业创新和经济发展。

文章的灵感来自于《从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例》这份报告。这份报告为我们提供了一个全面的视角，展示了大模型和智能体在产业大脑构建中的应用和潜力。除了这份报告，还有许多同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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