相信很多大家對AI智能體到底該怎么搞，騰訊元器先打了個樣還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

如果說2023年科技圈的關鍵詞是“大模型”，那么到了2024年，大家更關心的就已經不再是大模型本身，而是能用大模型來干什么。在此前經歷了喧囂的“百模大戰(zhàn)”之后，大模型的商業(yè)化成為了擺在國內AI廠商面前最重要的一個挑戰(zhàn)，在目前的一眾AI產品里，AI智能體（AI Agent）就成為被普遍看好的應用方向。

日前一向低調的騰訊混元宣布，其AI智能體產品“騰訊元器”已支持發(fā)布至微信公眾號，并為公眾號的運營者帶來了多項新功能。據悉，用戶只需“設置智能體的功能及人設”、“授權公眾號歷史文章到知識庫”，以及“一鍵配置到公眾號”，即可在無代碼的情況下創(chuàng)建騰訊元器AI智能體，實現公眾號內容自動檢索回答、7x24小時智能客服等功能。

對于微信公眾號的運營者來說，騰訊元器提供的AI智能體接入功能無疑是一個福音。畢竟內容創(chuàng)作固然重要，確實也是公眾號的核心競爭力，但在內容發(fā)布之后，與用戶的互動以及解答用戶的疑問等“售后工作”同樣重要，這就是為什么會誕生“微信公眾號運營”這種崗位的原因。

維護、并拓展粉絲群體，這也是自從微信公眾號誕生以來，每一個有志于在微信生態(tài)內掘金的創(chuàng)作者不容忽視的課題。對于有實力的機構而言，招募專職運營是一勞永逸的操作，但個人創(chuàng)作者受制于各種原因無法做到這一點。然而運營公眾號的需求是客觀存在的，所以將AI智能體接入微信公眾號就是騰訊元器洞察到了用戶得需求。

事實上，騰訊的AI智能體支持發(fā)布到微信公眾號本身，就是為公眾號的運營方提供了一個“威力加強版智能客服”，并且這恰恰也是當下最能體現AI智能體的地方。作為AI大模型和AGI（通用人工智能）的中間態(tài)，AI智能體被業(yè)界定義為一個以大語言模型(LLM)為大腦，能夠理解、感知、規(guī)劃、記憶和使用工具自動化地執(zhí)行復雜任務的代理。

AI智能體與生成式人工智能最大的區(qū)別是具有自主性和主動性，不僅能“思考”、更能“行動”，甚至于多個智能體還可以實現角色分工，做到多工種配合以完成復雜的任務。然而遺憾的是，以目前AI大模型的能力，并不足以支持AI智能體所需的Planning（規(guī)劃）和Tool use(工具使用)。

中國工程院院士高文此前在2024世界人工智能大會（WAIC2024）曾提出一個觀點，即當前的人工智能技術盡管表面上看起來相當先進，但實際上仍處于低水平智能階段，其中所謂的“中水平智能”更多是一種表象。也就是說當下AI表現出的智能是“死記硬背”的結果，“舉一反三”或者說用已知推理未知是假象，現階段的AI更像是一個建立在統計學上的成果。

無論這個說法是否無懈可擊，一個不容忽視的現實是“AI沒有想象中那么好用”。由于幻覺的存在，目前的AI智能體幾乎都無法商業(yè)化，無論哪一家的AI智能體也還都做不到20%的任務完成率。更何況即便解決了幻覺和性能問題，AI智能體暫時也無法做到如同搭建網站那般低的門檻。

換而言之，各大AI廠商力推的AI智能體暫時做不到所謂的從思考到規(guī)劃、再到行動的運行模式，還無法承擔起帶有創(chuàng)造性的工作?？墒茿I廠商對于大模型的商業(yè)化又有著迫切的需求，并希望AI智能體能夠成為“AI時代的App”，因此理想與現實的差距就導致了現在的AI智能體仍是“雷聲大雨點小”的狀態(tài)。

這時候，AI智能體需要突出的并不是“未來感”、而是“拿來就能用”。誠然，騰訊元器為微信公眾號提供的AI智能體本質上就是一個智能客服，可公眾號的運營者正好普遍缺乏7x24小時的客服。所以目前對于騰訊元器這樣一個AI智能體創(chuàng)作與分發(fā)平臺而言，在與字節(jié)跳動的豆包等競爭對手比拼的過程中，讓自家的產品被更多的人用起來才是關鍵。

只不過，騰訊元器AI智能體接入微信公眾號也有一個需要解決的痛點，即數據安全。按照比爾·蓋茨的說法，AI智能體需要一種全新的數據庫，在捕捉用戶所思所想、乃至快速調取相關信息的同時，還能保護用戶的隱私。特別是隨著AI大模型的訓練需要海量語料支撐這個概念深入人心的情況下，“拿用戶數據喂AI”這件事在輿論層面已經變得極為敏感。

當下“數據荒”已經不再是懸在AI廠商頭頂的達摩克利斯之劍，而是早就成為了所有廠商最頭疼的問題之一。君不見WPS已經兩次陷入了有關AI與用戶數據的風波中，海外的Adobe更是因為想要使用用戶數據訓練AI而被群起攻之。微信公眾號作為國內最大規(guī)模的圖文平臺之一，其所積累的語料數據自然也讓所有AI廠商都垂涎三尺。

用戶創(chuàng)作的內容是否會被拿去訓練AI大模型，這其實是一個騰訊難以回避的問題。要知道，AI智能體可以運行的基礎就是知識庫，它必須事先被灌入知識才能對相關問題做出反應。理論上來說，騰訊元器的AI智能體就是用戶向使用混合專家模型 （MoE） 結構的騰訊混元大模型，提交知識庫的結果。

事實上，這樣的擔憂并不多余。目前已經有嘗鮮的公眾號運營者發(fā)現，AI智能體接入之后出現了數據泄露的情況，其并沒能區(qū)分免費和付費內容，導致原本需要付費的文章也被引用到了AI智能體的語料庫中。

在有限的條件下瞄準特定用戶的痛點，這無疑是騰訊元器的神來之筆，但粗糙的工程能力也可能會讓不少對AI智能體有興趣的人從此對其敬而遠之。

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