📰 对话火山引擎谭待：大模型开始真正进入复杂场景
在2024年，大模型产业进入新阶段，火山引擎总裁谭待在大会上阐述了多模态、Agent及AI原生架构的最新判断。他指出，多模态能力的集中突破是模型应用从“对话”走向“执行”的必然结果，模型需要理解文本与视觉信息，降低对复杂接口的依赖，扩大应用场景。
谭待强调，当前模型能力已足够强，但Agent的开发与运行成为关键约束，企业需解决模型能力、开发效率及运行稳定性等问题。火山引擎推出AgentKit，简化Agent开发，推动AI原生架构的设计，适应Agent的需求。
在商业模式上，谭待认为，token计费是AI商业化的底层抽象，未来Agent形态将决定市场空间。安全问题也被提升至重要位置，火山引擎通过将安全能力与云服务深度融合，确保AI在企业级场景中的应用。整体来看，AI时代的快速发展需要更高效的基础设施与安全保障。
🏷️ #大模型 #多模态 #Agent #AI架构 #云安全
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📰 对话火山引擎谭待：大模型开始真正进入复杂场景
在2024年，大模型产业进入新阶段，火山引擎总裁谭待在大会上阐述了多模态、Agent及AI原生架构的最新判断。他指出，多模态能力的集中突破是模型应用从“对话”走向“执行”的必然结果，模型需要理解文本与视觉信息，降低对复杂接口的依赖，扩大应用场景。
谭待强调，当前模型能力已足够强，但Agent的开发与运行成为关键约束，企业需解决模型能力、开发效率及运行稳定性等问题。火山引擎推出AgentKit，简化Agent开发，推动AI原生架构的设计，适应Agent的需求。
在商业模式上，谭待认为，token计费是AI商业化的底层抽象，未来Agent形态将决定市场空间。安全问题也被提升至重要位置，火山引擎通过将安全能力与云服务深度融合，确保AI在企业级场景中的应用。整体来看，AI时代的快速发展需要更高效的基础设施与安全保障。
🏷️ #大模型 #多模态 #Agent #AI架构 #云安全
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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的兴起，企业管理层对AI应用的焦虑加剧，纷纷尝试将AI工具应用于内部。生成式BI（GenBI）作为一种新兴应用，通过自然语言交互提升了数据分析的便捷性。然而，尽管工具已被使用，企业在关键业务复盘时仍面临报告延迟和数据准确性不足的问题。这表明，现有BI架构在面对复杂需求时存在瓶颈，亟需升级为能够主动思考和执行的“数字员工”。
行业共识认为，Agent技术将是BI发展的重要方向。传统BI难以深入分析复杂业务，而Agent的引入能够实现任务编排和执行闭环，推动BI向全流程决策支持系统转型。构建Agent BI不仅需要强大的技术底座，还需深厚的行业知识，以确保分析的准确性和实用性。思迈特在这一领域的探索，展示了其在技术与行业理解上的双重优势。
未来，Agent BI将推动数据分析从被动转向主动，帮助企业更好地将数据转化为决策优势。随着政策的支持，AI的应用将成为提升新质生产力的重要手段。思迈特等厂商的实践为行业提供了宝贵的参考，预示着智能决策的未来将更加可靠和高效。
🏷️ #生成式AI #数字员工 #Agent技术 #数据分析 #决策支持
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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的兴起，企业管理层对AI应用的焦虑加剧，纷纷尝试将AI工具应用于内部。生成式BI（GenBI）作为一种新兴应用，通过自然语言交互提升了数据分析的便捷性。然而，尽管工具已被使用，企业在关键业务复盘时仍面临报告延迟和数据准确性不足的问题。这表明，现有BI架构在面对复杂需求时存在瓶颈，亟需升级为能够主动思考和执行的“数字员工”。
行业共识认为，Agent技术将是BI发展的重要方向。传统BI难以深入分析复杂业务，而Agent的引入能够实现任务编排和执行闭环，推动BI向全流程决策支持系统转型。构建Agent BI不仅需要强大的技术底座，还需深厚的行业知识，以确保分析的准确性和实用性。思迈特在这一领域的探索，展示了其在技术与行业理解上的双重优势。
未来，Agent BI将推动数据分析从被动转向主动，帮助企业更好地将数据转化为决策优势。随着政策的支持，AI的应用将成为提升新质生产力的重要手段。思迈特等厂商的实践为行业提供了宝贵的参考，预示着智能决策的未来将更加可靠和高效。
🏷️ #生成式AI #数字员工 #Agent技术 #数据分析 #决策支持
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