北京
「干点人事」
邪恶的扎克伯格带火了Personal agent。
Meta的新产品Muse接上邮件、日历这些服务，帮用户安排事情、处理琐碎工作，还能记住聊天时交代过的个人情况。
用户说一句，AI自己去找需要的信息、调用工具。
这玩意上线一周后，直接荣登AppStore第一。这说明什么，说明美国人都想Cos老板整个助理，以此类推中国市场前景更大。
然后我们看中国市场这里，一级市场炒作得最狠的是齐俊元的Today.ai，已经全员上即刻整通稿干中国区了；
还有就是千问。一直以来专注在不断把各种工具和服务接进来。
之前我一直认为千问APP整一堆Agent功能门槛有点高，因为大部分人跟AI聊天就够了，再跟AI打个视频电话就无敌。
现在来看是我肤浅了，千问直接提前布局「Personal Agent」这个大版本。
什么是「Personal Agent」版本呢？意思是模型能帮个人做任何事情，成生活/工作助手了。
哎我去，其实点奶茶是对的，只是除了点奶茶还是得干点别的，什么购物、打车、订餐厅。年初是提前版本了。
现在Agent能力上来了，千问之前攒的这些功能，也就能更好地串起来，帮用户完成更复杂的任务了。
这个部分从「千问上的复杂任务增长了5倍，用户沟通的轮次来到 5-8 轮，大部分问题通过调用中长期上下文可以回答得更好」这个数据也能佐证。
当然功能多是好事，关键是能不能让AI把这些功能用起来，别太折磨用户。
大伙做事情都是一个逻辑：用户应该在一个入口里尽可能方便地解决需求。Chatbot、Agent都是具体的切口，随着模型能力水涨船高而递进。
千问原来是个串子。合着千问一直在Agent阶段等着呢。
更具体的做法有两方面，一方面是增加Context，让AI更了解你；
另一方面，就是把后面的功能调度好，知道用户想干什么之后，能帮他把事情干了。
有用的Context，才能改变AI给你的答案。
你是什么工作、平时有什么习惯、身体怎么样、最近想完成什么事，这些都会影响同一个问题应该怎么回答。光记住你上次问了什么，还不够。
千问已经在用户授权下接入健康、运动等个人数据，也支持部分用户连接自己的持仓。
这样它能用到的信息，就从聊天框里的几句话，延伸到了真实的身体状态和生活情况。APP、PC、眼镜之外，入口还可以延伸到耳机、智能座舱，接触到更多日常场景。
比如你要跑半马，AI能结合持续记录的运动状态安排训练，再根据后面的变化调整建议。目标没变，但你今天能跑多少、恢复得怎么样，都会影响明天该怎么练。
难的地方还在于，这些信息得分清楚，也得连起来。你的健康档案不能和父母的混在一起，但给你安排训练，又得考虑你的工作和作息。
所以，还是那句话，没有垂直Agent，只有通用Agent，通用的Agent，才有机会做成「Personal Agent」
专业工具可以分领域，人的生活分不开。健康、学习、办公都只是切口。
AI最后服务的还是同一个人，要能跨过这些场景，才有机会把个人了解明白。
千问的优势在于从夸克继承来了网盘、题库、扫描，高考志愿之类的工具，现在把这些能力做成Skill，就可以交给Agent来调用。
用户用千问越久，上下文越多，AI也就越知道这个人是个什么情况。同一个问题，给你的建议、调用的功能要跟别人不一样。
总结一下，千问APP从去年11月上线第一天起，讲的就是故事怎么给个人用AI，这个问题一度很难解，现在看起来好解了。
有了Memory、主动性、上下文，最后才能从ChatBot走向Personal Agent。
（本文封面由ChatGPT生成，纯人工写作）
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