钉钉做了个「硅基人才市场」,和 OpenAI 走不同的路

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发布时间:2024-04-19 14:25

一个重要的趋势是,AI 智能体 (AI Agent) 的工作流将会带来 AI 领域的巨大进步,甚至可能会超越下一代基础模型。

前百度首席科学家、刚刚宣布加入亚马逊董事会的吴恩达,在最近的一次分享中,提出了关于 AI 智能体的最新看法。

实际上 ,OpenAI、微软、谷歌、Meta,几乎所有人工智能的巨头们,都盯上了这个新的战场。智能体是 AI 行业的下一个大趋势,已经成为整个 AI 圈的新共识

但这条路并不好走。

OpenAI 的 GPT Store,为什么没有吃到螃蟹

第一个出手的,就是 AI 领域的领军代表 OpenAl。

在 OpenAl 的商业化故事里,GPT Store 曾被寄予厚望,在发布会上留出了大篇幅介绍。上线后确实也势如破竹,瞬间涌入 300 万个智能体应用。

要知道,深耕 iOS 生态十多年,App Store 也就只有 178 万个 App。

但 GPT Store 并没能支撑起 OpenAI 的野心。

经过训练的 AI 智能体,本应该更擅长处理具体的应用场景和流程,展现出更强的「行动」能力。但在 GPT Store 里,交互方式依然只有 Chat 对话的形式。OpenAI 试着让普通用户自己配置 API 接口,自己喂给 AI 数据信息,用一问一答的方式来解决不同用户的海量任务。

显然光靠一个聊天框,没办法解决所有的问题。

虽然 ChatGPT 本身智能化程度高,但当许多普通用户拿着五花八门的需求,来找定制的 GPT 帮忙时,干出来的活却往往差强人意。

更遑论,OpenAI 的愿景是服务广大的企业用户。

仅仅发布三个月后,GPT Store 的活跃用户数量就骤降 40%,大量 AI 智能体应用被荒废遗弃。

如今,GPT Store 已经濒临破产,许多付费用户也表示:这是 OpenAI 难得一见的滑铁卢。

就在 GPT Store 逐渐退出大众视野的同时,在中国,却新诞生了一批押注 AI 智能体赛道的先行者 ,比如钉钉便是其中之一。

APPSO 此前受邀参加了钉钉的新产品发布会,在会上他们发布了自研的 AI 智能体——钉钉称之为「AI 助理」。并宣布将在未来 3 年内打造 1000 万个 AI 助理。

随着 AI 助理市场正式上线开放,APPSO 也第一时间上手体验,看钉钉的「GPT Store」和 OpenAI 到底有没有不同,凭什么敢。

上手初体验:是一个「硅基人才市场」,能干的不止是聊天

尽管钉钉的 AI 助理市场被称作「中国的 GPT Store」,但在实际上手后,我们发现它跟 GPT Store 走的路线并不完全相同:

首先是上架逻辑。GPT Store 和大多数 Agent 市场采取的是全量推荐方式,如果不是涉及敏感话题,基本 UGC 全发布,由用户自己搜索或使用;而钉钉从现有设定看,更像是软件应用市场或者 App Store 的上架、审核逻辑,官方有自己的筛选标准。

其次,钉钉对 GPT Store 并没有局限于对话框的交互,而是将 AI 助理的能力充分融入到工作流当中。

钉钉 AI 助理市场的完成度很高,AI 助理们已经按照不同的垂直领域和工作场景,分门别类排好队了,就真的像个「硅基人才市场」。

比如在「人事行政」的版块里,这些专门用来「干细活」的助理,已经按照简历、薪酬、面试、绩效等场景分工好了。有些助理已经接入了专业服务商的接口,可以自己完成独立的执行动作,而不只是简单地对话交互。

从 Agent 技术的角度来看,钉钉 AI 助理在底层架构上,还融入了许多不同层级的新技术。

1. 最基础的是角色化的聊天助理,可通过 Prompt 指令进行调教,门槛较低。

2. 而对于专业领域知识库和数据集的支持,钉钉的 AI 助理表现也相当出色,能满足不同级别的定制化需求。

比如名为「小筑」的 AI 助理,就包含了大量的建筑行业的专业数据库,用户可以像聊天一样,查询具体的建筑行业细节问题,拿来找文件、看资讯、查找专业政策都没问题。

值得关注的是,小筑 AI 助理不只具有一项技能,这也是 Agent 的典型特征。比如,它还支持上传设计线稿图,在一分钟不到的时间里,将线稿能快速生成 4 张建筑效果图,可以帮助设计师和他的客户快速预览设计方案,让整个设计流程提速。而整个过程,都是直接沟通交互就能完成。

还有一位智能简历生成的 AI 助理,同样也是活干的又快又好。

你只需要告诉他大致的情况、想要突出的能力,就能快速生成一个专业可用的简历。修改简历的过程也很简单,你可以直接口述你要修改的部分,也可以一键跳转网页进行更深度调整。

也就是说,在 AI 助理的对话窗口无法完成复杂操作的情况下,窗口和后台网页之间也是打通的双向关系,形成一套智能体的工作流程。

3. 除此之外,我们还发现部分 AI 助理做了底层的深度开发,这里主要是一些专业的软件或者 SaaS 公司,可以跨应用。比如用友薪酬打造的 AI 薪酬分析助理。用户可以直接问「帮我查一下现在产品经理的平均薪酬」、「统计一下去年每个月的人员流动情况」。

反馈形式也不只是文字图片,因为智能体理解了业务的需求,助理回复的结果可以可以通过列表、图标、网页数据等多种方式呈现,并加以总结。

用友薪酬原本就已经是钉钉里上架的 SaaS 应用,已经为企业沉淀了大量的数据资料,所以用 AI 升级后的助理,打通了这套系统,可以顺畅地调取原本应用内的实时数据,并自己完成「汇总、清洗、整理」的一整套工作流。

以往这样的工作,需要你手动关联数据、简历参考值还要自己编写统计函数,现在只要动动嘴就行。

我们还体验了杭州公安局开发的 AI 助理,这是一个典型的多任务 AI 助理样例。大语言模型 + 政务服务,本身就是可以天然结合的场景,相当于一个 24 小时的服务窗口,并且可以对应做出不同的「行动」。

就像平时聊天一样,我们简单说明了情况和要求,AI 助理基本上都能很快调取公安系统的知识库做出回答,并且资讯也都是最新的。

沟通的过程也叠加了钉钉 AI 助理本身的行动能力:如果确定了办理的预约时间,AI 助理会自动帮你设置好钉钉日程,在出发前提醒你。

值得一提的是,我们注意到杭州公安局开发的这个 AI 助理,目前已经接入了公安局的系统:如果问题一直得不到解决,用户直接反馈意见。AI 助理会把你的反馈表达的内容,拆分成具体的问题、解决方案、满意程度,同步上报进系统。

APPSO 还体验了好几款不同的 AI 助理,基本覆盖了设计、学习、办公、运营、销售、人事、财税等各个专业领域。

比如在办公领域就包含了 PPT 大纲策划、周报小达人、EXCEL 助手这些经过特别训练的办公技能专家;

在销售领域则能看到工商信息查询器、销售教练助理、电话脚本教练等销售专家。

在设计领域,除了上面提到的小筑 AI 助理,另一款由墨见 MoLook 制作的 AI 助理,包含了大量服装设计的数据,内置了服饰设计的小模型。经过简单的沟通和参考图,就可以辅助完成服装造型的设计。

在开发的过程中其实都有一个核心难点:不管是建筑行业还是公安系统,背后的数据库都是随时在更新变化的。要让用户用大白话的方式完成任务,对于 Agent 开发而言难度很高,因为背后需要一环扣一环地衔接。

但钉钉占据了一个优势:许多企业原本在钉钉平台上已经开发过自家 SaaS 应用和小程序,数据早已有了积累和沉淀,企业只需要给予原有数据和应用「用 AI 升级一遍」,加上大模型本身的理解和执行力,就可以很快造出一个懂行还能干活的 AI 助理。

这在未来对于不同领域的客户来说,意味着 AI 不再只是「什么都懂一点」,而是可以通过消化企业原本已经部署在钉钉的数据库和应用,就能快速培养出一批能够立马上手干活的「公司元老级专家」。

这是钉钉的 AI 助理市场和 GPT Store 最本质的差异:有需求与数据,来支撑 AI Agent 的记忆和感知系统;有丰富的应用,支撑 AI Agent 的行动系统。

从一开始,钉钉就瞄准了办公中那些「分散型场景」。

各行各业的组织都会遇到类似的问题,一个说不清道不明的环节可能就是项目中的效率黑洞。为此,钉钉的解决办法是「用魔法打败魔法」:一个个 AI 智能体串联起一套套智能体工作流,把组织中分散的「效率黑洞」理顺了,企业工作效率自然就上去了。

深入 AI 助理市场后台:更具体、更开放、更强大

前台的智能体工作流理清楚了,让我们来看看 AI 助理的后台搭建环节——钉钉的设计思路和 GPT Store 的差别也非常大。

在大模型的基础上,钉钉 AI 助理搭建的设计理念,基本上是以「具体任务为导向」。开放程度极高,还融入了当下 AI 领域的诸多新兴技术。

整体来说,一个很直观的感受是,在钉钉里做 AI 应用,自然语言交互正在成为新的开发语言。具体来看:

用户在电脑端和手机端都可以创建 AI 助理,创建的界面也十分简单。第一次使用也可以试试看官方的示例 AI,学习为自己的 AI 助理撰写「角色设定」。

对于普通用户而言,搭建一个自己的专属 AI 助理,门槛可以说非常低。

只需简单三步:角色设定 + 导入数据库知识 + 一个热情的开场白,一个聪明又懂行的 AI 助理就被创造出来了。

多试几次,熟练后你就能将日常场景中的各种需求,都用 AI 智能化的方式来解决。

而对于拥有编程能力的开发者和企业用户,钉钉后台提供了更专业化的工具。

开发者可以通过编写代码脚本的方式,主动连接各种第三方开放接口,从而赋予 AI 助理更强大的自动化工作能力。比如你可以拿高德地图的 API 接口,做一个「路况查询助理」。

我们还惊喜地发现,钉钉 AI 助理的搭建后台支持了当下大热的新技术:AI 智能体工作流。

这正是吴恩达团队所研究的,专门用于解决流程复杂任务的 AI Agentic Workflow(智能体工作流模式)——即可以按照用户设定好的步骤,一步步完成更复杂的任务。

AI 助理之间可以用类似人类的分工协作方式,主动将各种任务按照标准流程操作,也能主动检查自己的工作,提出改进方法。在官方的工作流后台,支持各种具体详细的联动任务,你也可以自己开发出原创的任务。

搭建后台还有一个比较有趣的功能—— AI 拟人操作。只要看一遍你的操作,AI 就会学习你的操作要点,记住你这么做的目的,试着来完成跟你同样的操作。

这个功能属于目前还处于实验性的 AI + RPA Agent 技术,全称为「机器人流程自动化技术智能体」的能力。

通过训练的 AI 可以举一反三,像真人一样自我学习。目前钉钉的 AI 模拟操作功能,支持对钉钉内部应用及外部网站进行操作学习。对于许多职业熟手来说,很多操作中的小细节可能用语言很难描述出来,这时候操作一遍让 AI 依葫芦画瓢也是个不错的选择。

简单来说,就是让 AI 主动迭代,无限更新。

纵观钉钉搭建 AI 助理市场的前端与后台,我们发现钉钉在打造 AI 助理的过程中,具备两个先天优势:

1. To B 软件的本质目的是解决问题,所以这里天然聚集了大量的问题和需求。而大模型厂商包括 OpenAI 在内,之所以流量、活跃下滑的原因之一,就是 Agent 太多,需求不足,甚至 Agent 比用户还多。

长期深耕企业办公领域,让钉钉积累了很多真实场景和用户需求,知道企业和职场人们需要什么。这为 AI 助理的开发者们去开发出贴近实际、高度专业化的 AI 助理打下了基础。

2. 而原本钉钉生态里,已经积累的企业数据资产,还有已经开发好的企业 SaaS 应用,也能马上接入 AI 助理进行知识训练。AI 助理的搭建后台,可以和各类企业应用、系统无缝连接,当然也包括电商、各类网站等第三方平台,按需调用各种能力来把活干好。

这就是通用大模型和钉钉在 AI 助理市场方面最大的差异。

通用就意味着缺乏明确且丰富的场景需求和数据积累,要求的是培养出一位通才——这对于场景具体的企业来说显然不现实,再者,调教这样一个助理,对于企业而言成本不亚于招募到一位出色的管理者。

正因如此,我们看到很多市场中的 AI 助理都是企业主自己搭建的:他们的行动能力更强,可以调用的接口更丰富,复杂任务执行和准确性也都很高。

可以预见到,随着越来越多 AI 助理的共创伙伴加入,这个后台的功能也会越来越开放和强大。而钉钉本身的开发者社区里,也能看到完善的教程和不断出现的新玩法。

在钉钉的发布了 AI 助理的新功能后,钉钉总裁叶军也在接受采访时,曾提到了他对 AI 助理创作平台的未来期望:

我们想做 AI 原生的事情,但这个 AI 原生我们希望它发生在这个创作平台之上,我们希望创造出大量的像 Midjourney 或者 Pika 的 AI 原生产品。

我们希望有更多这样的产品,不是简单地在某个流程中插入了一个智能化的功能,而是有一个新的想法来解决问题,从头开始用 AI 的方式来解决。

和 OpenAI 走不同的路,是中国 AI 应用公司最大的机会

AI 时代为企业带来了巨大的市场机会,AI 正在赋能个人成为超级个体。

在 AI 重新定义了什么是生产力后,仅凭几人团队的明星创业公司,如今也能创造出数以亿计的商业价值——一大批超级公司正在诞生。

AI 时代组织形态在迅速变化,这些超级公司们树立了新的企业标签——组织更灵活(smaller)、行动更快(faster)、成本更低(cheaper)而且不走寻常路(weirder)。

然而,根据麦肯锡的调研数据显示,全球现阶段只有 50% 的公司真正部署了 AI 技术。在中国目前也仅有 9% 的企业,借助 AI 实现了 10% 以上的增长,这座冰山下蕴含着巨大的潜力。

因此,在企业都在拥抱新质生产力的大环境下,新形态的 SaaS 工具也将应运而生,这是下一个超级赛道。

但 GPT Store 的滑铁卢证明了,打造一个 AI 智能体的市场并不容易。

从 AI 助理上线时被解读要做「中国版 GPT Store」,到最终 AI 助理市场上线的实况看,我们从中可以看到, 钉钉并没有照搬 GPT Store,而是走了自己更擅长的路径,其中融入了许多钉钉独创的思考和功能,这是大量经验积累和探索带来的结果,也让钉钉在 AI 智能市场占据了一个独特的生态位。

有 220 万家企业在用钉钉 AI ,其中 170 万家月活跃企业,似乎就是钉钉能竞技的一个答案。

AI 智能体的兴起,给全行业带来了一次范式转移的机会。

事实上,已经有不少中国 AI 应用公司嗅到了其中的商机并快速入局,紧随钉钉其后,字节跳动就在今年 2 月份上线了一站式 AI 智能体平台「扣子」(Coze),相较于钉钉,扣子又是另一种形态的产品,更注重 C 端用户的个性化表达。

中国市场庞大的潜力和极其丰富的应用场景,也正是各类 AI 智能体最佳的练兵场,而中国的 AI 应用企业在打造 AI 生态上也找到了新的可能性。

和 OpenAI 走不同的路,是中国 AI 应用公司们最大的机会。