基于大语言模型的AIAgent架构及金融行业实践-周健.pdf

基于大语言模型的AIAgent架构

及金融行业实践

周健

2024.8.17

企业数智化发展趋势

大模型的发展趋势：文本、多模态、实时，开源、闭源，商业化成熟度

商业化成熟度

Llama3Qwen2

Claude3

Qwen

Llama2

GPT4

GPT4o闭源模型（文本）

Sora

QwenVLGemini开源模型（文本）

多模态模型

实时模型

GPT3.5GPT4

GPT4o

2022.112023.22023.52023.82023.112024.22024.5时间

模型的智能化水平与使用成本的演进趋势

新拐点和新范式正在形成，通用人工智能的发展将带来人类社会发展的巨大飞跃

行动（实现）系统

•数据与真实环境交互

模型（知识）系统•具备任务拆解与实现能力

•将数据转化成知识表达？

信息（感知）系统•大模型带来推理能力提升

•数据作为信息媒介

•信息获取效率提升

Gartner：ANewMarketIsEmerging—BusinessOrchestrationand

AutomationTechnologies

AIAgent在企业数智化中的定位

AIAgent：基于大语言模型的自治智能体

从人机协同模式角度从Agent组成结构角度从技术架构演进角度

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