文章主题：顺网科技, AI应用, 大模型, 智能体引擎
顺网灵悉引擎:轻松构建AI陪伴应用，高效呢能行业创新
从大模型到应用的距离到底有多远？
近期，“跃迁·向未来”顺网科技战略升级及产品升级发布会的召开，为我们揭示了答案。大模型的成功落地并应用于实际场景并非易事，其间的道路还漫长。为了进一步缩短这一距离，智能体引擎将发挥关键作用，推动大模型快速应用于实际场景。在此背景下，顺网科技CEO樊星博士从实践的角度，提出了大模型应用落地的挑战。为解决这一挑战，顺网科技结合自身项目经验，提出了“AI应用的五层范式”，旨在破解AI应用落地的难题。同时，顺网创新研发的灵悉引擎，将在智能体层发挥至关重要的作用，连接算力和大规模模型与应用，助力从业者降低AI使用的门槛，推动高质量AI技术在实际应用中的普及。
AI应用五层范式——从大模型到应用，需要智能体引擎
在深入探讨实际应用方面，顺网科技成功开辟了一条全新的路径，也就是我们所说的“AI应用五层范式”，其包括“算力层、基座模型层、模型池层、智能体层和应用层”。首先，强大的算力层为模型的训练与运行提供了坚实的基础。基于此，基座模型层借助这些算力资源，构建出了能适应多种任务的通用深度学习模型。然后，模型池层就像一个丰富的资源库，保存了各种经过专门训练或微调的模型，以便于在各种应用场景中随时调用。接下来，智能体层在此过程中扮演了关键角色，它不仅整合了底层的算力和模型资源，还能根据应用层的需求，智能地选择和调度这些资源，从而确保了解决问题的效率。最后，应用层将所有这些工作最终转化为针对用户的实际产品和服务。
在顺网科技的五层AI应用范式中，智能体引擎扮演着至关重要的角色，它不仅负责将技术有效地转化为应用，而且还是确保整个系统高效运转的核心要素。借助智能体引擎的高效运作，大型模型的强大功能得以在各种实际应用场景中被充分展现，从而实现了从大型模型到应用的无缝衔接与成功转化。
灵悉引擎——用好算力与模型，轻松打造高质量的AI陪伴应用
顺网科技依托五层范式，自主开发了智能体引擎——灵悉引擎（SPICE AGENT ENGINE）。此引擎拥有四大核心系统：智能识知中枢、感知与反馈模块、执行体系和陪伴设定。其中，智能识知中枢专注于提升决策规划能力并降低使用门槛；感知与反馈模块重点关注环境感知及用户交互，以增强多模态交互体验；执行体系则通过任务补全、链接和执行达到复杂功能的实现；陪伴设定则赋予用户根据自身需求定制化智能体的能力，实现个性化陪伴。灵悉引擎通过这四大系统，有效地将算力、模型与应用在大模型至应用的转化过程中进行连接，助力从业者充分利用算力和模型，轻松构建高质量的人工智能陪伴应用。
其中，智识中枢与陪伴设定是灵悉引擎的两大特色模块。
在AI领域中，我们正在见证一种前所未有的技术变革。这种变革的核心在于智识中枢，它能够通过精细的优化模型结构和算法，使得参数更小的模型（小于10B）拥有与大模型（175B）相当的任务规划和决策能力。这一点无疑具有重大的意义。传统的AI大模型虽然功能强大，但其高昂的计算成本和算力需求往往让许多企业和开发者望而却步。然而，智识中枢的出现改变了这一局面。通过巧妙地优化模型结构和算法，智识中枢实现了在较低资源消耗下实现高效决策和任务规划的目标。这意味着，我们可以在不牺牲性能的前提下，大幅度降低成本和准入门槛。总的来说，智识中枢的这一突破性进展，不仅推动了AI技术的进步，也为我们理解和应用AI提供了新的视角和可能。它的出现，无疑为AI的未来发展注入了强大的动力。
在另一方面，陪伴设定模块为用户提供了极大的自由度和个性化的选择空间。该模块允许用户根据自身需求塑造智能体，既能够迅速基于少量信息构建智能体，也能进行深度的个性化调整，以满足更为复杂的应用场景。具体来说，智能体可以基于角色、行为、知识、属性以及能力等多个维度进行定制，从而实现真正意义上的“千人千面”的个性化设置。
艾卡帕尼评估体系——评估智能体陪伴能力
基于在AI陪伴领域深入的探索，顺网科技总结了一套评估智能体陪伴能力的评估方法——AI Companion Benchmark即艾卡帕尼评估体系。其具备对话能力、角色一致性、角色扮演吸引力、决策能力四大类共17大评估维度。通过这些综合性的评估维度，艾卡帕尼评估体系能够全面地衡量智能体的综合陪伴能力，为AI陪伴应用的开发和优化提供了一套标准化的评价框架，从而进一步推动AI陪伴技术发展、提高AI陪伴应用质量。
通过艾卡帕尼评估体系的评估，我们观察到灵悉引擎开发的智能体在陪伴能力方面已经达到与直接使用大模型封装的智能体相当的水平。采用大模型的智能体意味着承担更高的运营成本，而通过灵悉引擎构建智能体应用，则将显著改善成本结构，降低AI应用开发准入门槛。
在当前的发展周期内，想要充分、海量地提供AI应用服务，灵悉引擎将充当重要角色。它不仅在工程层面上实现了与大模型相似的陪伴能力，更在实操层面上为更为广泛的智能体应用提供了可行性，这在未来AI应用的大规模普及和发展中将发挥巨大的作用。
如果说2023年标志着“大模型”时代的到来，那么2024年或将成为“AI应用”爆发的开始。在这个新的阶段，模型的价值将不仅仅体现在其技术先进性上，更在于它们如何被有效地应用于解决实际问题和创造价值。随着模型层的快速发展和成熟，未来的AI产业趋势将越来越多地由应用层驱动。这意味着，将高端模型技术转化为具体、实用的应用将成为推动行业发展的关键。在这个过程中，像灵悉引擎这样能够连接模型与应用、同时优化成本效益的解决方案将发挥至关重要的作用，引领AI技术从“模型时代”向“应用时代”转变！返回搜狐，查看更多
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