（一）未來企業(yè)IT應用長什么樣

先讓我們看段視頻，這是我一位朋友在去年下半年時發(fā)布的一個概念性產品。大家可以注意到，在那個時間點，今天被炒得火熱的ChatGPT還沒橫空出世：

這個視頻給我們揭示了人工智能賦能的未來企業(yè)IT應用的一些主要特性：

1、自然語言的連續(xù)對話，用戶用自然語言來進行企業(yè)數(shù)據(jù)的查詢，和對后臺系統(tǒng)進行操作；

2、智能決策：為了便于觀眾理解，該視頻展示的判斷條件還是較為簡單的規(guī)則（如果我的獎金能達到….那么休假……），在現(xiàn)實上還可以基于更為模糊的目標設定，（例如：“我怎樣能保持工作、生活和金錢的平衡？”），利用人工智能來生成任務，用任務來驅動信息系統(tǒng)的業(yè)務服務；

3、多模態(tài)信息的認知及生成能力：本視頻展示了文本和語音，除此之外，多模態(tài)信息還包括視頻、圖片等；

4、數(shù)據(jù)的整合：決策過程整合了多個數(shù)據(jù)源產生的數(shù)據(jù)，例如薪酬、考勤、銷售等，數(shù)據(jù)的規(guī)范性將對智能的準確性產生制約作用；

5、復雜軟件系統(tǒng)的處理：從視頻中可以看出，人工智能在處理我朋友請假的過程中，涉及到了一系列傳統(tǒng)意義上的企業(yè)IT系統(tǒng)，包括CRM/銷售績效系統(tǒng)（SPM，參見《從24億美元收購，談銷售績效管理及占據(jù)SaaS新品類策略》），考勤系統(tǒng)，核心人力資源系統(tǒng)，辦公自動化系統(tǒng)和日歷等，而最終執(zhí)行指令時，匹配、調度了多個后臺信息系統(tǒng)產生相應記錄。

（二）實現(xiàn)原理

企業(yè)信息系統(tǒng)出現(xiàn)，最初解決了記錄企業(yè)業(yè)務信息的問題，例如財務、客戶、訂單、庫存、合同等等信息，然而，企業(yè)級信息系統(tǒng)要更好地服務于業(yè)務處理，一直需要解決三個問題：

一是業(yè)務流程自動化問題，正如我在很多過去文章中寫到（《從中臺回到流程 ｜業(yè)務流程數(shù)字化仍是企業(yè)數(shù)字化轉型的核心話題》），在線交易處理的信息系統(tǒng)（OTLP）本身并沒有業(yè)務流程管理，要有數(shù)字化的手段來管理、駕馭業(yè)務流程，才能使得業(yè)務記錄能夠被準確記錄；

二是業(yè)務決策智能化問題，我也寫過不少智能化業(yè)務決策的話題，（例如《企業(yè)數(shù)智化軟件的市場機會｜ OLAP究竟是業(yè)務應用還是技術平臺》《商業(yè)仿真｜ 最理科生的企業(yè)管理軟件》），OLTP和OLAP融合，使得業(yè)務流程從行動到數(shù)量上的決策，能夠帶來更優(yōu)化的業(yè)務結果；

三是人機交互的人性化問題。

為了解決這些問題，企業(yè)應用系統(tǒng)的自動化、智能化和人性化經歷了四個發(fā)展階段，最近幾年，隨著人工智能技術的發(fā)展，這樣的轉型正在加快：

企業(yè)級IT應用系統(tǒng)的架構在過去十多年里，經歷了從單體架構向服務化解耦，并最終向微服務架構轉型，通過容器化部署，這使得利用人工智能來生成流程、調度業(yè)務能力（即服務）成為可能。

GPT作為人工智能技術的飛躍，對企業(yè)應用來說具有三個特點，一是基于更大量的參數(shù)處理，實現(xiàn)更強大的推理和判斷能力，

二是，通過利用基于海量數(shù)據(jù)的大模型，結合企業(yè)自有“小數(shù)據(jù)”的精調（fine tuning）或嵌入，使得對世界知識有廣泛認識的“萬事通”成為掌握特定企業(yè)知識的“企業(yè)通”，可以處理企業(yè)業(yè)務，

三是用人工智能來生成任務（通過任務組合而形成業(yè)務流程），同時用任務來觸發(fā)企業(yè)的業(yè)務服務。這一輪GPT在今年年初橫空出世時，人們最早關注到的應用案例是面向用戶級的內容生成，例如文字、程序代碼、圖像、視頻等生成。幾個月后，隨著AutoGPT項目的出現(xiàn)，給人們展示了用大模型來驅動業(yè)務的可能性——AutoGPT是一個開源的應用程序，這個程序由Open AI開發(fā)的GPT-4大語言模型驅動，可以自主地開發(fā)并管理業(yè)務——ChatGPT產生文字，AutoGPT產生流程。就是說，你給AutoGPT出一個目標，例如，我怎么讓公司利潤提升10%，他會自己思考，給出實現(xiàn)的步驟以及實現(xiàn)細節(jié)——究竟是提升銷售，還是提升運營效率降低制造成本，還是降低原料采購成本，并且調度相關的企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)（例如銷售系統(tǒng)或者采購系統(tǒng)）去執(zhí)行任務指令。

“自治代理”被認為是企業(yè)業(yè)務自動化和智能化的數(shù)字化最高階段，這個概念并不是新東西， 然而隨著大模型出現(xiàn)，以及生成式AI的技術工具鏈在最近幾個月的快速發(fā)展，例如將大模型和企業(yè)現(xiàn)有信息及業(yè)務服務連接起來的開發(fā)工具（基于Python, TypeScript代碼的框架，也有新興的無代碼開發(fā)框架）和大語言模型的數(shù)據(jù)平臺底座等，“自治代理”得以爆炸式增長。

在下面這個案例中，描述了一個任務驅動的自治代理，它利用OpenAI的GPT-4語言模型，Pinecone向量搜索和LangChain框架來執(zhí)行任務，根據(jù)完成的結果創(chuàng)建新任務，并實時確定任務的優(yōu)先級。這個概念原型展示了人工智能語言模型在各種約束和環(huán)境下自主執(zhí)行任務的潛力：

來源：https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/

如果用一句話的通俗語言來解釋“自治代理”，也就是AI改造企業(yè)級IT應用的終極目標，那就是“你就對機器喊一嗓子，剩下的都交給AI”。如果是把大象放進冰箱里，過去你還要關心“打開冰箱門把大象放進冰箱關上冰箱門”的業(yè)務流程以及每一步驟的處理，現(xiàn)在你只需要對機器說一句“把大象放進冰箱里”，至于大象怎么進去，那就是AI的事了：

（三）落地實現(xiàn)路徑

企業(yè)IT應用智能化需要進行ERP等傳統(tǒng)企業(yè)應用系統(tǒng)的改造，下圖這個“實時動態(tài)個性化定價并下單”的業(yè)務場景，就是前文所說的“認知流程自動化”的應用（其他類似案例參見我過去寫的：《下一代ERP ｜ 人工智能將如何重塑企業(yè)解決方案軟件》、《認知時尚從吹牛到落地｜人工智能改造企業(yè)解決方案的產品策略》）

零售企業(yè)在全渠道零售業(yè)務中臺的“價格中心”里維護商品的標準價格

顧客在他的APP上搜索某個商品相關的關鍵詞，例如“羊絨大衣”

“搜索中心”根據(jù)顧客的偏好，產生一系列羊絨大衣相關商品搜索結果

搜索結果排序根據(jù)庫存可用性以及營收優(yōu)化策略顯示

可購商品按照需求預測（例如市場動銷情況、競爭對手定價情況）以及相關的價格和促銷優(yōu)化策略，實時給出動態(tài)價格

顧客在其數(shù)字化終端獲得個性化的商品推薦和報價

顧客用個性化價格下單

這需要對企業(yè)應用的IT架構進行分層規(guī)劃，我們將這種架構稱為“數(shù)據(jù)和數(shù)字化平臺”（DDP），詳細參見《數(shù)字化和數(shù)據(jù)平臺——企業(yè)數(shù)字化轉型的技術架構升級》。最近這段時間大模型的風起云涌，使得企業(yè)IT應用的技術棧中，更要凸顯AI的地位，這樣的架構變化，我總結為“一新三增”：

一增是基礎設施層上，無論是云服務還是本地設備，增加AI特有的GPU/TPU計算能力，提升單片算力以及異構算力的協(xié)作；

二增是數(shù)據(jù)平臺上，增加面向AI的數(shù)據(jù)準備能力，以及支持AI特性的數(shù)據(jù)存儲能力；

三增是在數(shù)字化產品上，支持認知能力APP的構建（例如chatGPT風格的業(yè)務軟件），或者采用自然語言處理，盡可能覆蓋更多的業(yè)務場景，嵌入到用戶操作界面（例如瀏覽器或者SAP用戶操作界面）；

一新是加入獨立的AI能力層，包括模型訓練、模型管理、AI代理，以及AI服務的持續(xù)開發(fā)和運營等。坦白說，AI能力在過去企業(yè)的IT架構中一直存在，例如機器學習一般屬于企業(yè)數(shù)據(jù)平臺的傳統(tǒng)能力，支持數(shù)據(jù)挖掘應用；不過最近隨著AI的新技術、新工具日新月異，使得有必要將AI平臺單獨拉出來。

當前一個典型的應用生成式AI來開發(fā)企業(yè)應用系統(tǒng)，除了大語言模型（例如GPT-4，或者中國雨后春筍一樣冒出來的幾十個大語言模型）和企業(yè)級業(yè)務服務部署平臺（例如Docker或者Kubernetes），可能會涉及到這些技術工具：

-向量數(shù)據(jù)庫，例如Pinecone

-大語言模型應用的開發(fā)框架，連接企業(yè)服務及數(shù)據(jù)，例如LangChain

-無代碼的AI代理工具，例如Fine-Tuner

-基于大模型的任務生成開發(fā)工具，例如BabyAGI或AutoGPT