vivo一站式AI智能体构建平台的演进实践
引言
在AI技术的浪潮中，vivo互联网产品平台架构团队负责人张硕分享了vivo在打造一站式AI智能体平台方面的演进实践和深刻见解。
背景与挑战
vivo面临的挑战包括商业价值创造、降低学习成本、合规性以及大规模语言模型（LLM）错觉问题。这些问题对业务系统不利，包括应用门槛高、资源依赖性强、对业务应用期望高等。
平台化演进
为了解决上述问题，vivo正在努力改进其平台，以缓解技术问题，降低沟通成本，并通过即用型一站式方式提供完整的在线业务功能。该策略旨在实现垂直私有域数据管理和应用程序可重复性。
技术方案：从RAG到Agent
技术层面，vivo从RAG（Retrieval-Augmented Generation）入手，考虑与SFT（Supervised Fine-Tuning）的对比，选择了基于RAG的技术路线。 RAG 的好处是减少错觉、提供专家知识支持、提高可解释性并实现数据的动态更新。
RAG的演进
RAG的演变包括很多方面，包括混合搜索、查询转换、HyDE（混合数据嵌入）以及其他提高搜索精度和输出质量的技术的应用。
Agent的崛起
随着RAG的局限性逐渐显现，vivo引入了代理的概念。智能体可以独立思考和行动，通过识别环境和自主行动来实现目标，并通过学习或获取知识来提高绩效。
应用落地
vivo的AI智能平台已在CRM聊天汇总、测试报告汇总、硬件指令生成、知识客服场景等多个领域进行部署，工作效率显着提升。
Agent的演进方向
Agent的演进方向涵盖了业务应用、内容生成、常用工具、生产力工具、照片视频等多个方面，代表了广泛的应用前景。
结语
vivo一站式AI智能体构建平台不仅通过不断的技术演进和应用实践提升了业务效率，也为AI技术在企业级应用落地提供了宝贵的经验。展望未来，我们期待看到vivo在AI领域不断创新，推动行业向前发展。
作者注：本文总结了张硕关于vivo一站式AI智能体构建平台进化实践的报告，旨在为读者提供vivo在AI领域的实践和见解。如需更详细的信息和深入分析，建议访问vivo官方资源。
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