一年多来，大模型技能的进步日新月异，模型才能的上限不断抬高。但从产业厘革的角度看，大模型的落地或许刚刚处于开端阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力，并推动生产力更快更好地厘革，仍然是一个充满摸索空间的课题。
每个行业都关心一个问题：将大模型利用到营业层面的最优方法论是什么？
当我们谈及这个问题，自然无法避开「AI Agent」（智能体）。
当 AI 从学术前沿跨越到实际利用，大模型驱动的智能体正成为推动革新的核心动力。连比尔盖茨也预言，AI Agent 将是人工智能的未来。到那时，AI Agent 将具备规划、执行、感知、记忆和对象使用，可以自主完成工作，人需要协助设定营业目标、提供必要的数据和算力资源同时监督优化工作结果。
那么，AI Agent 的利用目前在千行百业中走到哪一步了？它的价值又如何最大化？
一份最近发布的白皮书，为上述讨论的问题提供了全面且深入的解答。
国内首次系统阐述
AI Agent 如何落地在汽车行业？
4 月 12 日，清华大学自然语言处理实验室、易慧智能、面壁智能三方共同发布了《大模型驱动的汽车行业集体智能技能白皮书》。
白皮书下载方式：关注微信公众号【易慧智能】回复关键词「白皮书」即可下载
近年来，汽车市场的需要放缓、供给效能提升导致了激烈的「价格战」。这固然利好广大消费者，但对于汽车畛域的企业来说是一把双刃剑，快速抢占市场份额的同时，利润空间也被压缩。如何破局，是个难题。
大模型技能的兴起，对于汽车企业的智能化转型是一次全新的机遇。汽车行业具备数据丰富、场景明确、技能成熟、市场需要高和行业竞争激烈等特点，恰好是最适合 AI Agent 落地的畛域之一。
当强烈的转型需要遇上大模型技能的历史性突破，清华大学自然语言处理实验室、易慧智能和面壁智能三方一拍即合，决定共同做一件推动汽车行业厘革的「大事」。
这份白皮书，便是三方深度「产学研」合作的成果。
鉴于易慧智能对汽车行业利用场景的深入理解和资源优势，结合清华大学 NLP 实验室处理先进的集体智能理论框架，以及面壁智能在大语言模型和智能体畛域的基础技能，三方希望构建一个涵盖「大模型 + AI 智能体 + 行业 Know-How」的技能利用闭环。
具体而言，白皮书深入浅出地介绍了大模型驱动的集体智能技能，并在业内首次系统阐述了该技能在汽车产业的利用前景和实践路径，特别是面向汽车行业提出了体系化解决方案。
第一章内容首先全面地观察了当前汽车行业的市场现状、机遇与挑战；第二章深入探讨了大模型集体智能技能体系，包括大语言模型、AI Agent、集体智能和组织孪生；第三章着重于分析大模型集体智能技能在汽车行业的利用价值和实践案例；第四章详细描述了汽车行业集体智能生态矩阵及其共赢逻辑；并在第五章对未来进行了展望作为总结，强调了这些技能对于汽车行业转型升级的重要性。
大模型集体智能技能体系解析
在这份白皮书中，我们看到一个贯穿全文的关键词：集体智能。
AI Agent 的核心在于 LLM 与感知、行动的联动。LLM 通过理解用户的任务，推理出需要调用的对象或行动，并鉴于调用或行动结果给用户反馈。
大多数 AI Agent 利用以 Workflow 的形式落地，包含多种节点，比如大模型节点、代码节点、检索节点、知识库节点、对象节点、对话策略节点等，然后根据不同的场景会选择不同的节点组合成为可用的 Workflow。
大部分人更加熟悉的 AI Agent 概念是单体智能 —— 仅包含一个智能体，独立地与环境交互，并根据环境的反馈来优化其行为策略。但是对于大量复杂场景来说，单个智能体的才能仍然有限。一方面，对 AI Agent 的知识和才能的要求越多，调用底层大模型的 Prompt 字数就越多，模型有限的上下文长度不可能承载无限长的 Prompt；另一方面，输入的内容越多，大模型越容易出现「遗忘」的现象，即更容易遵循尾部指令而忽略头部指令。
当智能体的数量增加、智能体间的协作才能提升，并形成一个复杂而强大的集体智能系统，就能够实行对更加复杂任务处理和场景建模，产生更高一级的「智能涌现」。集体智能协同平台将可以将一个任务拆细，每个环节由专业的负责，通过多个专家 Agent 协同完成复杂场景下的工作目标，大大拓展了智能化利用的才能上限，打通了大模型赋能行业利用提质增效的最后一公里。
不过整体而言，目前集体智能技能发展尚处于早期阶段，大量实行路径仍待摸索，包括如何增强大模型在对象使用和推理规划才能上的适应性，使其能够更好地适应不同任务和场景。
其中，「行业 Know-How」成为了 Agent 落地价值实行程度的关键。如今，人工智能已经在多个畛域超越人类专家，但深入到不同畛域之后，理解行业术语、营业流程和需要仍然是 AI Agent「补习」的重点，而这些往往依赖于行业垂直经验。
集体智能，如何厘革汽车行业生产力？
在技能的革命性迭代之后，实体产业通常会经历一场深刻的变化。但对于 AI Agent 这个方向，产学研各界有一个共识：只有深入了解行业的需要和痛点，才能开发出真正符合用户需要的 AI Agent。这也是本次白皮书诞生的初衷。
过去数年，汽车畛域的「智能化」议题更多是围绕自动驾驶畛域的小范围摸索，而现在，大模型集体智能技能正在以革命性的方式改写汽车行业，将智能化转型的希望扩展到了整车制造、供应链、研发和工程、销售和分销、市场营销、售后服务、贸易与物流、租赁和金融服务、回收再造等各个环节。
具体如何厘革？白皮书指出了五个方向：提高企业经营效率、加快流程管理、提升营销体验、增强服务感受、提高企业规划才能。
例如，从企业经营的角度看，伴随 Agent 落地的议题中心逐渐从「单体智能」过渡到「集体智能」，「组织孪生」概念随之产生，包括三个关键部分：岗位孪生、架构孪生和营业孪生。当每个部门的不同角色都拥有智能体之后，彼此之间能够进行充分的信息分析与信息传递，能够相互的协作与执行，继而打破部门沟通壁垒，充分实行数据共享与营业融合。
此外，汽车行业的智能化转型需要，与其他行业相比也有不同之处。
一个明显的特点是，汽车的营销具有其它消费品难以企及的销售难度和销售周期，具体表现为高客单价、低成交率和长销售生命周期。经历了长时间的发展，汽车营销畛域已经沉淀下来了一套标准化、全闭环的方法论。但在电动化和智能化的技能浪潮下，新产品投放市场的速度和换代速度不断加快，终端价格竞争激烈，传统渠道经销商的盈利压力剧增，车企需要更快速地洞察用户需要和更快的产品研发速度，更敏捷地响应和满足用户的服务需要。
恰恰是这样的场景特点，为大模型集体智能技能提供了极具价值的利用空间。
在白皮书中，三方结合对 AI Agent 利用落地的独特理解，以集体智能技能为基础实行了汽车营销营业的组织孪生，并提出了鉴于汽车营销核心场景增长需要的五大解决方案，分别为数智研究院场景解决方案、新媒体经营场景解决方案、用户经营场景解决方案、集约 DDC 场景解决方案、與情经营场景解决方案。
比如在集约 DCC 集体智能协同平台中，集体智能技能实行了对呼叫中心客服的组织孪生。大语言模型的类人理解才能和即时反馈才能使其成为解决传统外呼获客环节中效率损失问题的理想对象。模型通过精准解析人类语言和意图，能够有效减少由于人为不稳定因素引起的错误和延误，并通过数字化沟通流程等方式构建全流程迭代机制。
又比如，易慧智能通过大量的调研和访谈发现，鉴于大模型的集体智能协同平台还可以支持企业构建数智化汽车研究中心，开发、部署包含数据采集、数据清洗、数据分析、数据报告等角色的数字员工团队，高效实行用户行为多数源多模态的数据扫描、识别、归类、分析、报告，提供更加高效的用户洞察和趋势跟踪。
一场智能化厘革的序幕
尽管 AI Agent 在各行各业的落地仍处于早期摸索阶段，尚需要时间和技能的成熟，但当下的初步摸索，都显示出了集体智能技能与传统 AI 相比的多项优势：更强的协作才能、更高的灵活性，能够为客户提供更为精准和个性化的服务。
清华大学计算机科学与技能系副教授刘知远指出，在 AI Agent 的落地摸索上，国内具备场景丰富、市场广阔的强烈优势。不管是企业还是个人，都在积极摸索各种可能落地的方法论，发挥出最大的价值。
在这场前所未有的大厘革之中，易慧智能自身就是先行者之一。鉴于 YI CPM 汽车行业大模型、YI Agents 数字员工平台、YI Scene 营业场景解决方案等矩阵产品，易慧智能致力于通过大模型驱动的集体智能与组织孪生解决方案，为汽车行业客户提供领先的数字员工管理经营平台一站式解决方案，解决当前汽车行业普遍存在的领先 AI 科技难落地利用、最佳营业实践难落地执行等问题，助力汽车行业的企业实行智能化落地的最后一公里。
易慧智能总裁李伟表示，AI Agent 在汽车行业落地后，将充分体现「提质增效」的核心价值。这次三方共同发布白皮书，不仅意味着新的研究方向和合作机会在汽车行业涌现，也向其他行业展示了大模型技能广泛利用的可能性和潜力。
面壁智能 CEO 李大海指出，集体智能在汽车行业的落地经验在一定程度上是可以复制的，尤其是对于那些具有数据积累丰富、有容错空间、能高效落地的行业。
可以预见的是，在 AI Agent 所具备的推理才能、记忆才能、规划才能、多模态互动才能以及对象使用才能不断进化的未来，各行各业智能化厘革的想象空间十分广阔。