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| 本文作者： 周蕾 | 2025-12-23 14:45 |
阻礙金融機(jī)構(gòu)把Agent從演示PPT推向核心業(yè)務(wù)場景的，究竟是什么？是算力成本，是模型能力，抑或是一個(gè)萬能的開發(fā)平臺？
在與恒生電子首席科學(xué)家白碩的深度對話中，我們得到了一個(gè)不太常見的答案：以上都不是最要緊的。
白碩早年間在中科院計(jì)算所從事前沿研究，后長期擔(dān)任上海證券交易所總工程師，主導(dǎo)核心交易系統(tǒng)升級，如今作為恒生電子首席科學(xué)家，推動AI技術(shù)落地。在經(jīng)過學(xué)術(shù)前沿、行業(yè)監(jiān)管核心與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐這一完整路徑之后，他對當(dāng)下最熱門的Agent話題，給出了具有歷史縱深感的、頗具穿透力的洞察。
他指出，缺乏足夠“厚度”的業(yè)務(wù)接口——這里并非指底層技術(shù)的API，而是指封裝了業(yè)務(wù)邏輯、能“聽懂”業(yè)務(wù)人員自然語言指令的能力單元——直接導(dǎo)致現(xiàn)在許多Agent項(xiàng)目陷入“讀不懂”真實(shí)業(yè)務(wù)需求當(dāng)中的復(fù)雜意圖，無法解讀有業(yè)務(wù)語義的自然語言的指令，或者只能對原有系統(tǒng)做簡單粗暴的封裝。他風(fēng)趣地提到：你會關(guān)心一個(gè)電飯鍋能支持多少種花式菜譜，至于底下加熱組件好不好用，會是你關(guān)注的重點(diǎn)嗎？
而目前通用型Agent平臺的價(jià)值，其在整體解決方案中的價(jià)值占比有所下降——脫離垂直領(lǐng)域深厚積累的平臺，只能是一個(gè)“空架子”。他認(rèn)為花錢做Agent，錢除了花在算力上，更要花在構(gòu)建和豐富原子化的服務(wù)能力上。
在白碩眼中，金融Agent已經(jīng)走過了“硬編碼”“拖拉拽”的階段，抵達(dá)目前人們所熟知的自然語言驅(qū)動的階段，但眼下并非他所認(rèn)為的技術(shù)終局。他告訴雷峰網(wǎng)，未來的架構(gòu)很可能會是這樣：敏態(tài)業(yè)務(wù)都?xì)wAgent負(fù)責(zé)，穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)楹笈_的工具、資源或物料，當(dāng)中會有AI中臺進(jìn)行承接。
這個(gè)技術(shù)終局聽起來或許不夠賽博朋克，但它在金融這個(gè)極其“苛刻”的世界當(dāng)中，指明了一條AI Agent落地的生存之路。
以下是雷峰網(wǎng)與白碩的對話，有不改變原意的編輯：
雷峰網(wǎng)：構(gòu)建Agent過程中，真正有壁壘的是哪個(gè)環(huán)節(jié)？
白碩：接口的“厚度”，這是我認(rèn)為構(gòu)建Agent的核心壁壘所在。也就是說，我需求里的復(fù)雜意圖是用業(yè)務(wù)語言表達(dá)的，但它跟原有應(yīng)用系統(tǒng)開放出來的接口能不能對得上，是一個(gè)問題。
原有的IT系統(tǒng)及應(yīng)用系統(tǒng)，還沒成功轉(zhuǎn)化為Agent可用的工具、資源或物料，原有系統(tǒng)也沒有把所有具體業(yè)務(wù)含義的接口都開放出來。部分開放的接口與業(yè)務(wù)緊密程度不一，有些接口距離業(yè)務(wù)較遠(yuǎn)，以至于自然語言的指令“夠不著”業(yè)務(wù)。Agent也好，開發(fā)框架也好，平臺或者大模型也好，要讓它們充分理解業(yè)務(wù)意圖，現(xiàn)在的接口形式很可能是不合適的。
原來的交互方式下，業(yè)務(wù)人員能懂我的意圖，但這切換到AI時(shí)代的交互方式下，讓大模型同樣懂我，那要看企業(yè)上下文的這個(gè)“厚度”。“厚度”決定了還有多少技術(shù)上的“欠賬”，補(bǔ)不上這筆欠賬，那業(yè)務(wù)和技術(shù)之間就是一道鴻溝了，這樣開發(fā)出來的Agent，要么無法滿足業(yè)務(wù)需求，要么帶有濃厚的技術(shù)痕跡，又或者只是對原有系統(tǒng)的簡單遷移，AI組合應(yīng)用的靈活性也就體現(xiàn)不出來了。
其次要注意“黑話”的存在。垂直領(lǐng)域大量的行話、術(shù)語，行業(yè)人士懂，但大模型不一定懂。你直接把含有“黑話”的資料交給大模型，它很難充分理解，所以說這里有一個(gè)大模型友好的數(shù)據(jù)治理工作，讓垂域數(shù)據(jù)和資源能與通用AI技術(shù)友好對接，讀懂彼此之后，那就是如虎添翼了。
雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))：可以說，接口開放的“厚度”是Agent發(fā)展的“生門”。
白碩：對，只有具備足夠的厚度，才能100%容納并理解用技術(shù)或業(yè)務(wù)語言表達(dá)的復(fù)雜意圖。否則，系統(tǒng)理解不了業(yè)務(wù)表達(dá)，根本不知道怎么做。意圖理解是接口開放厚度的關(guān)鍵體現(xiàn)，也是實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)對接的基礎(chǔ)。
業(yè)務(wù)文件中通常包含大量宏觀的業(yè)務(wù)語言描述，如開戶需滿足前提條件、檢查事項(xiàng)等。這些要求需要用具體的工具和操作來實(shí)現(xiàn)，但怎么將業(yè)務(wù)文件中的字眼落到實(shí)際操作？是一個(gè)難題。
同時(shí)，要充分利用Agent，原有的IT系統(tǒng)需要具備一定的健康度和健壯性，以及較為完備的接口。接口開放得越多，提供的服務(wù)就越多；接口越貼近業(yè)務(wù)，表明在業(yè)務(wù)層面提供的服務(wù)越豐富。
過去也有類似的做法：AI興起之前，SOA（面向服務(wù)的體系架構(gòu)）是一種新潮的技術(shù)架構(gòu)。SOA要求服務(wù)描述和服務(wù)發(fā)現(xiàn)必須遵循特定協(xié)議，但那時(shí)自然語言理解技術(shù)還不過關(guān)，這些協(xié)議只能設(shè)計(jì)得非常死板，很容易導(dǎo)致“即便供給方發(fā)布了服務(wù)，但需求方并不知道如何描述才能夠找到服務(wù)”，那就等于是白做了。但現(xiàn)在供給方只要擁有大模型，只要系統(tǒng)真正具備并封裝了這些服務(wù)，并用自然語言進(jìn)行描述，需求方就能用語義相近的自然語言找到并利用這些服務(wù)。
雷峰網(wǎng)：怎么判斷技術(shù)廠商的接口開放“厚度”，判斷標(biāo)準(zhǔn)是什么？
白碩：我打個(gè)比方：做飯一定要爐子加熱，但爐子只是個(gè)基礎(chǔ)工具，就像Agent的編排框架，它是標(biāo)準(zhǔn)化的，沒有太多領(lǐng)域相關(guān)的技術(shù)含量，這些底層技術(shù)組件未來可能會變成“白菜價(jià)”，非常普及。
真正有價(jià)值的，是廠商能提供多少種“菜譜”，也就是他們能支持多少種服務(wù)。這些服務(wù)才是廠商的看家本領(lǐng)，最終要通過MCP等以標(biāo)準(zhǔn)上下文接口的形式暴露出來。
你會關(guān)心一個(gè)電飯鍋能做多少種不同的飯菜，而不是單純關(guān)注爐子的好壞。如果一個(gè)廠商只能提供基本的、通用的功能，就像只會用爐子煮白米飯，那它的競爭力就很有限。但它要是除了煮飯還會煲湯、燉肉，競爭力就會更強(qiáng)。如果這些服務(wù)能夠通過自然語言被方便地發(fā)現(xiàn)和使用，那就說明廠商具備更高的接口開放厚度。
所以，當(dāng)我們?nèi)ピu判一個(gè)廠商在做Agent時(shí)的接口開放厚度時(shí)，關(guān)鍵在于看他們能提供多少種服務(wù)，這些服務(wù)是否封裝良好，是否能被方便地調(diào)用。
雷峰網(wǎng)：講到底層技術(shù)組件的“白菜價(jià)”，Agent現(xiàn)在除了算力以外的成本構(gòu)成是否有很大變化？
白碩：預(yù)算構(gòu)成上，算力還是占大頭的，或者說在客戶的接受程度范圍之內(nèi)，其他因素和算力相比，都還沒法成為決定性因素。這一點(diǎn)我們是無能為力的，它需要大模型算法本身有足夠的創(chuàng)新。不過Deepseek不斷沖擊大模型需要的算力下限，我個(gè)人對這件事是覺得很欽佩的，也很有信心算力（價(jià)格）一定還可以再降。
在以私部署為主的金融領(lǐng)域，付費(fèi)的大模型打不過開源的大模型。付費(fèi)的私有化部署已經(jīng)很少了，競爭力也不強(qiáng)。開源大模型尤其是千問，在金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用較多。恒生落地案例也是從千問開始的，在這之前開源（效果）最好的有說是Llama，但它本地化之后我們還要做大量的繼續(xù)訓(xùn)練，這里成本也蠻高的。現(xiàn)在可以說Llama的時(shí)代已經(jīng)過去了。
通用Agent編排平臺，我覺得它的價(jià)值是在弱化的，至少在整體解決方案中的成本占比正在下降。
還應(yīng)有一部分錢花在構(gòu)建和豐富原子化的服務(wù)能力上，這是決定Agent是否有用、能否滿足多樣化需求的關(guān)鍵。
雷峰網(wǎng)：所以您覺得，行業(yè)高估了通用Agent編排平臺的價(jià)值。
白碩：現(xiàn)在一些過于夸大通用Agent編排平臺作用，把未來市場份額夸大到幾萬億的說法，我是覺得完全不對的。實(shí)際上，你只是為場景提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)工具而已。
通用的開發(fā)平臺、編排框架或工具，市場價(jià)值并不高，也沒有那么大市場份額，兩個(gè)原因：一是它可能很快標(biāo)準(zhǔn)化，很多廠商都能提供，缺乏門檻；二是垂域僅靠它不夠，真正的競爭力不在這方面。
如果你提供一個(gè)編排平臺，讓用戶能夠自行搭建Agent，這很快就能實(shí)現(xiàn)。但關(guān)鍵在于搭建時(shí)所使用的“積木塊”，即那些已經(jīng)原子化的服務(wù)能力是什么、在哪里。只有將這些能力封裝好且足夠豐富，才能構(gòu)建出有用的Agent。
廠商是要基于自己熟悉的資源，去通用平臺開發(fā)出貼合需求的解決方案，不熟悉的資源，很難有效整合利用。就像恒生自己在金融科技領(lǐng)域有積累有覆蓋面，自然有相應(yīng)資源去開發(fā)契合金融Agent。有人覺得通用技術(shù)可以顛覆這個(gè)路徑，可以不通過場景的積累，我覺得這個(gè)想法有點(diǎn)一廂情愿了。
雷峰網(wǎng)：金融科技領(lǐng)域其實(shí)一直在提數(shù)字化、智能化、自動化等等概念，您眼中的Agent是怎樣的發(fā)展路徑？
白碩：金融AI Agent發(fā)展應(yīng)該是有三個(gè)不同階段。
最初的時(shí)候，流程性的工作都是通過硬編碼的方式寫死在程序里。那些內(nèi)部沒有寫死的部分，出現(xiàn)臨時(shí)情況又沒有相應(yīng)的流程來應(yīng)對，就無法繼續(xù)操作，必須有人在流程中間手動去銜接。這就很像高速公路上有一些土路或者斷頭路，得用點(diǎn)“土辦法”來連接，離全程自動化還很遠(yuǎn)。
AI出現(xiàn)之后，我們就進(jìn)入了一個(gè)中間階段，也就是半自動化階段。在這個(gè)階段，流程性的銜接不再需要編寫代碼。像是步驟的先后順序、條件滿足后執(zhí)行的操作等，這些純粹流程性的工作，都可以通過拖拉拽的方式在圖形界面上配置流程，將具體的步驟設(shè)置到中間的具體位置。這個(gè)階段里，節(jié)點(diǎn)之間的順序和業(yè)務(wù)控制邏輯是清晰的，但節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的具體操作過去需要寫程序來實(shí)現(xiàn)。
現(xiàn)在，我們可以利用自然語言去描述單一步驟的動作，AI能夠自動映射到具體的資源和能力。這一步涉及到具體的原子能力，我們需要編寫能夠映射成這樣的能力。同時(shí)，有些操作會調(diào)用已知的能力，比如可執(zhí)行的方法或函數(shù)，這就需要輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)。這些參數(shù)是一些數(shù)據(jù)要素，我們需要用自然語言來指定使用什么樣的數(shù)據(jù)要素以及取什么樣的值。
我們目前所處的階段還不是最先進(jìn)的形態(tài)，仍然有發(fā)展的空間。實(shí)際上，我們對于接口和流程的知識并非一片空白，我們擁有大量的文檔和描述。這些文檔和描述提供了自動化用AI的可能性，如果AI足夠強(qiáng)大，我們可以利用它來自動化地拆解流程。這樣一來，那些拖拉拽的配置方式也都可以免了。
目前的AI達(dá)不到百發(fā)百中、一拆解就是對的情況，但我們可以識別到拆解出來不對的部分，動態(tài)地去修改它，讓它再執(zhí)行一遍。但要注意，存在前后依賴關(guān)系時(shí)，一旦中間有一步出錯(cuò)，可能會引發(fā)后續(xù)一系列的錯(cuò)誤。要修改的話，系統(tǒng)必須是未經(jīng)破壞的，系統(tǒng)操作是可回滾、可重演的，不能出現(xiàn)不可逆的、永久性的不符合預(yù)期的改變，或者數(shù)據(jù)是只讀的，避免出現(xiàn)不可逆的、永久性的不符合預(yù)期的改變。在大模型調(diào)試過程中，調(diào)整步驟順序或修正數(shù)據(jù)讀取權(quán)限等問題，這就是ReAct模式，在新型Agent開發(fā)工具中很常見。
雷峰網(wǎng)：金融機(jī)構(gòu)對Agent的需求今年以來發(fā)生了什么變化？他們“繞開”技術(shù)廠商，自建Agent的概率大嗎？
白碩：一些金融機(jī)構(gòu)對自己整體資源把控程度和接口暴露程度，是心里有數(shù)的。那他們不借助廠商能力，直接采購?fù)ㄓ闷脚_走自建，這種是存在的，但大多數(shù)還不具備這樣的能力。
機(jī)構(gòu)首先還是面向業(yè)務(wù)需求，但要服務(wù)這個(gè)需求，我們會共同探討落地路徑和手頭的資源，所以構(gòu)建Agent也并非唯一選擇，有時(shí)簡單的技術(shù)方案也能滿足需求。
過去兩年（2023-2024年）遇到的一種情況是，金融機(jī)構(gòu)的Agent構(gòu)建多集中在單業(yè)務(wù)域，資源掌控相對獨(dú)立，不太有各業(yè)務(wù)間的數(shù)據(jù)和底層資源交叉拉通的需求。很多場景，哪怕是同一家金融機(jī)構(gòu)，不同業(yè)務(wù)背后的大模型、算力都是各自采購部署、各自支持自己的應(yīng)用。
已經(jīng)度過這個(gè)階段的機(jī)構(gòu)，就會開始思考：怎么讓采購的算力和大模型資源能夠交叉支持不同業(yè)務(wù)，減少重復(fù)采購？于是平臺化的需求在2025年就被提出來了。
平臺化的出現(xiàn)，使得金融機(jī)構(gòu)能夠共享底層共性資源，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)要素統(tǒng)一和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。在AI時(shí)代，如果金融機(jī)構(gòu)的接口開放程度足夠高，結(jié)合Agent開發(fā)框架、編排平臺或大模型，就可以更輕松地實(shí)現(xiàn)這種拉通和創(chuàng)新。這也是我們在與金融機(jī)構(gòu)合作過程中觀察到的，比較具有代表性的一種需求。
雷峰網(wǎng)：金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用Agent時(shí)，除了算力以外，還可能面對什么比較大的障礙？
白碩：算力是一個(gè)問題，再一個(gè)是業(yè)務(wù)適配的“厚度”，也就是怎么讓Agent更貼近實(shí)際業(yè)務(wù)需求。這是個(gè)長線任務(wù)，不是說要全都處理好了才搭場景，可以看需要，逐步開放和搭建所需的接口，先從簡單的場景入手，實(shí)現(xiàn)短期目標(biāo)。在這個(gè)過程中，接口的積累和業(yè)務(wù)適配的優(yōu)化可以持續(xù)推進(jìn)。會順其自然地通過若干個(gè)短線目標(biāo)，去把長線任務(wù)帶起來。比起一次性大量投入“備而不用”，“邊用邊備”的做法在商業(yè)角度也比較合理，
雷峰網(wǎng)：Agent加入之后的金融科技解決方案，其付費(fèi)模式相應(yīng)地出現(xiàn)了什么變化？
白碩：如果方案中包含Agent的搭建和使用，大模型可能會按token收費(fèi)。底層接口和物料的使用也可能成為計(jì)價(jià)單位，這也是可以去暢想的一件事。不過，目前大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)還是采用傳統(tǒng)的項(xiàng)目招投標(biāo)形式進(jìn)行合作。
雷峰網(wǎng)：幻覺這個(gè)問題，在恒生的金融科技解決方案里可以怎么被抑制？
白碩：幻覺實(shí)際上是生成式AI一個(gè)固有的缺陷，主要涉及編造數(shù)據(jù)或接口，但在金融場景里，這種情況是能夠一定程度上被控制的。因?yàn)椴淮嬖诘慕涌谑钦{(diào)不出來的，錯(cuò)誤的接口也會調(diào)用失敗。我們的智能體要用來干活兒的，如果數(shù)據(jù)或接口是虛幻的，那么就會取不到數(shù)，接口不對而執(zhí)行失敗。這個(gè)場景并不是在聊天，所以幻覺“幻不出來”。
不過，在規(guī)劃階段，有可能規(guī)劃步驟無法執(zhí)行或執(zhí)行結(jié)果錯(cuò)誤，這時(shí)候就需要修正，需要ReAct。這就需要確保智能體所依賴的基礎(chǔ)能力，都是可逆和可恢復(fù)的。如果做不到可逆，這個(gè)接口就不能暴露出來給Agent自由規(guī)劃。
雷峰網(wǎng)：Agent在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部，從POC到實(shí)際上線是一個(gè)很難一概而論的過程。
白碩：對，有些機(jī)構(gòu)會有平臺級的訴求，希望智能體具備通用能力，會關(guān)注智能體在具體場景中的端到端表現(xiàn)。有些機(jī)構(gòu)會從平臺的交叉知識能力和跨域組合能力的角度進(jìn)行評估。如果業(yè)務(wù)部門主導(dǎo)，他們通常看重智能體在特定場景中端到端的性能；如果是IT部門主導(dǎo)，他們可能更看重智能體的通用性和跨域組合能力，并且需要有真實(shí)的跨域場景來支撐這些能力的驗(yàn)證。
雷峰網(wǎng)：能看到單Agent到多Agent是一個(gè)趨勢，相信金融場景也不例外，您覺得多Agent需要注意的是什么？
白碩：恒生的解決方案里也有應(yīng)用多Agent的項(xiàng)目，但一個(gè)法人機(jī)構(gòu)內(nèi)部使用多Agent的必要性相對較弱，是否為不同法人機(jī)構(gòu)之間的跨機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)往來，是判斷是否使用多Agent的標(biāo)準(zhǔn)之一。
在一個(gè)法人機(jī)構(gòu)內(nèi)部，主要涉及的是分工和工作類型問題。有些Agent負(fù)責(zé)在線檢查數(shù)據(jù)是否滿足特定條件，滿足后發(fā)送信息，另一個(gè)Agent響應(yīng)并采取行動。如果僅僅是簡單的上下游關(guān)系、串聯(lián)式的處理，即一件事完成后依次進(jìn)行另一件事，那么完全可以將這些流程合并為一個(gè)Agent來處理。如果有一個(gè)統(tǒng)一的場景或口徑，即使流程再復(fù)雜，理論上也可以將多Agent合并為一個(gè)大Agent來完成任務(wù)。
然而，如果Agent具有不同的性質(zhì)，例如需要長期運(yùn)行、持續(xù)探測和判斷條件是否滿足，滿足后才通知其他Agent，那么這種Agent有必要單獨(dú)存在，并與其他Agent互通。
雷峰網(wǎng)：恒生電子這段時(shí)間主要有哪些AI方面的動作？
白碩：恒生電子的AI落地包括兩部分，一部分是市場端客戶側(cè)的落地，另外一部分就是恒生自身的落地，不單是Agent，是對內(nèi)對外推進(jìn)整體的解決方案。
在客戶側(cè)，恒生電子積極與國內(nèi)頭部金融機(jī)構(gòu)開展合作，面向投研、投顧、運(yùn)營等場景打造專業(yè)Agent應(yīng)用，并陸續(xù)實(shí)現(xiàn)落地。此外，恒生電子也在探索基于實(shí)體地圖增強(qiáng)的金融垂域智能體開發(fā)平臺的研發(fā)，助力金融機(jī)構(gòu)打造垂域大模型技術(shù)體系，子公司恒生聚源也通過“語控萬數(shù)”數(shù)據(jù)智能體平臺，在厚實(shí)的金融數(shù)據(jù)底座基礎(chǔ)上，通過“數(shù)據(jù)地圖”的導(dǎo)航為Agent的搭建提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)物料供給。
對內(nèi)方面，比如客服部分，恒生的客戶服務(wù)系統(tǒng)是七八年前建的，去年做了大升級，給接線的客服“武裝”AI能力，升級之后變成自助平臺「U+」，能回答業(yè)務(wù)、系統(tǒng)、運(yùn)維相關(guān)問題，幫接線同事分擔(dān)壓力。
再比如工程，因?yàn)楹闵嫦蚴袌鎏峁┑氖钱a(chǎn)品，但從產(chǎn)品到實(shí)際落地的解決方案，中間還有相當(dāng)一部分工作量是定制，這個(gè)工程實(shí)施也需要大量的知識上和工具上的賦能。工程實(shí)施的人員如果有不明白的地方，也不用具體的產(chǎn)品部門的員工來跟他們的對接了，很多問題都沉淀在相應(yīng)的知識庫里。新手員工是非常需要這種工具的，現(xiàn)在AI幫他們擴(kuò)寬了求助的通道路徑。
還有就是內(nèi)部面向程序員的AI編程能力，這個(gè)技術(shù)不斷在進(jìn)步，為編程效率的提升提供了很多空間，我們作為軟件公司是必須要去擁抱新技術(shù)，盡快地讓程序員轉(zhuǎn)到AI賦能編程的工作方式上來。因此有很多內(nèi)部工具的研發(fā)來打造最佳實(shí)踐。隨著技術(shù)推廣，內(nèi)部研發(fā)的流程和組織管理方式也在不斷發(fā)生變化。
雷峰網(wǎng)：恒生內(nèi)部也是有上線相應(yīng)的Agent來應(yīng)對這些場景。
白碩：Agent簡單地說，就是兩種用法。其中一種是“干事”，之前的聊天是干事的低級形態(tài)，copilot嵌入系統(tǒng)，通過說話的方式來下指令指揮系統(tǒng)干事，但使用的還是原來的系統(tǒng)。Agent的出現(xiàn)，讓事情又發(fā)生了一個(gè)改變，即Agent并非嵌入原來系統(tǒng)，而是一種獨(dú)立的存在。大模型作為它的大腦，原來系統(tǒng)的各個(gè)接口就作為它的“手和眼”，它能感知情況、能取數(shù)，對數(shù)據(jù)分析加工處理，辦理業(yè)務(wù)等等。“聊天”和“干事”的區(qū)分，Agent和以往一些數(shù)字化應(yīng)用方案的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)之一。
智能地干事的方式，是能夠把一些平凡的環(huán)節(jié)串起來，在這個(gè)過程里體現(xiàn)智能。只是告訴Agent一句話，它不會把這句話只對應(yīng)一個(gè)動作，而是說它能夠把這個(gè)話作為一個(gè)復(fù)雜意圖，拆解成一些簡單的意圖組合，每一個(gè)簡單意圖對應(yīng)一個(gè)簡單的動作，每一個(gè)動作有可能調(diào)用后臺的不同資源、不同系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)源。
雷峰網(wǎng)：比起“智能地干事”“自動化AI”，金融Agent還有沒有下一步發(fā)展形態(tài)？
白碩：有。我們先給業(yè)務(wù)做個(gè)區(qū)分：穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)，相對穩(wěn)定，要求較高；敏態(tài)業(yè)務(wù)，變化頻繁、快速響應(yīng)，多樣性、差異性也比較顯著。如果用傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式做敏態(tài)業(yè)務(wù)，需要大量定制開發(fā)。但AI出現(xiàn)后，對于敏態(tài)需求，如果接口是支持的，流程性的知識和資源完備，有業(yè)務(wù)規(guī)范文件和業(yè)務(wù)邏輯需求描述的話，AI可以處理這部分工作。
我們可能看到的終局，會是什么狀態(tài)呢？敏態(tài)業(yè)務(wù)都?xì)wAgent負(fù)責(zé)，穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)楹笈_的工具、資源或物料。系統(tǒng)被切分為兩部分，中間由AI中臺或Agent開發(fā)平臺負(fù)責(zé)連接。但這絕對不是通用的Agent開發(fā)平臺，必須與垂域資源配套，否則只是一個(gè)空架子，沒有價(jià)值。
雷峰網(wǎng)：現(xiàn)在Agent還是屬于早期比較荒蕪的階段？
白碩：對，現(xiàn)在大家有一種錯(cuò)覺，就是覺得通用智能體開發(fā)編排平臺會有很大需求。實(shí)際上，真正的需求是在接口體系足夠豐富、足夠深厚之后才會出現(xiàn)。
接口體系怎么積累？應(yīng)該看機(jī)構(gòu)或企業(yè)內(nèi)部的知識，包括數(shù)據(jù)和流程等方面。知識分為兩個(gè)層面：一是硬件層面，即確保所有必要的接口都已具備；二是軟件層面，即對流程和接口進(jìn)行詳細(xì)描述。這些描述構(gòu)成了知識庫，硬件層面是接口體系的逐步積累。
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