Agent（智能體）已成為AI領(lǐng)域的下一個(gè)重點(diǎn)。日前，作為AI驅(qū)動(dòng)的科技創(chuàng)新與知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，智慧芽宣布即將發(fā)布更懂技術(shù)創(chuàng)新的AI Agent平臺(tái)Eureka，開啟全新AI戰(zhàn)略。
近期，智慧芽創(chuàng)始人兼CEO張濟(jì)徽與未盡研究創(chuàng)始人周健工圍繞AI時(shí)代SaaS商業(yè)模式轉(zhuǎn)型，垂直領(lǐng)域AI Agent發(fā)展機(jī)遇，智慧芽AI戰(zhàn)略，以及AI對(duì)企業(yè)研發(fā)和科學(xué)研究所產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響等話題，展開深度對(duì)話。
以下是精選對(duì)話實(shí)錄：
AI大時(shí)代真正來(lái)臨
DeepSeek后AI萬(wàn)眾期待
周健工：春節(jié)前，我遇到各行各業(yè)的人，都在談AI，但都是以一種看熱鬧的方式在談。但春節(jié)之后再談AI，各行各業(yè)都是真的想真金白銀，拿點(diǎn)錢去試一把，擁抱AI。
張濟(jì)徽：是的。春節(jié)回來(lái)之后，過(guò)去一兩個(gè)月約不上的企業(yè)客戶高管，現(xiàn)在都約得上了。很多客戶的高管都很愿意說(shuō)，你們過(guò)來(lái)給我們講講這個(gè)AI怎么用。
AI時(shí)代的商業(yè)模式和SaaS創(chuàng)新
周健工：B2B SaaS，B端的訂閱制，主要看賣多少個(gè)賬戶。AI時(shí)代，SaaS的服務(wù)模式，還有獲客的方式，會(huì)帶來(lái)哪些變化？
張濟(jì)徽：行業(yè)里本來(lái)就有轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)，不過(guò)因?yàn)锳I，我覺得加速了。以前SaaS通常是以賬號(hào)形式收費(fèi)，公司有多少個(gè)員工，就買多少個(gè)賬號(hào)?？墒呛芏鄷r(shí)候他們買了賬號(hào)，一年可能用個(gè)5次、10次、20次，但還是付一整年的錢。現(xiàn)在因?yàn)锳I的到來(lái)，可能就會(huì)通過(guò)調(diào)用它的次數(shù)、token、積分，或者按完成任務(wù)的次數(shù)等來(lái)收費(fèi)。你對(duì)客戶帶來(lái)多少價(jià)值，客戶就買單付多少錢。我相信這是接下來(lái)的商業(yè)模式、收費(fèi)模式的重要趨勢(shì)。
對(duì)應(yīng)來(lái)說(shuō)，對(duì)于我們這些SaaS供應(yīng)商的要求也就更高了。你要確保做出來(lái)的產(chǎn)品，用戶是天天用，能消耗這些用量，才會(huì)真正讓他買單。
周健工：最近Open AI說(shuō)，可能將來(lái)提供一個(gè)博士級(jí)的模型或者Agent，一個(gè)月收2000美元，因?yàn)樗梢源嬉粋€(gè)高級(jí)的研究人才，你們會(huì)往這個(gè)方向走嗎？我感覺研發(fā)領(lǐng)域是特別適合往這個(gè)方向走的。
張濟(jì)徽：都有在探討。因?yàn)榱髁磕Ｊ降谋锥耸菍?duì)于客戶來(lái)說(shuō)，他可能不清楚到底需要多少流量，應(yīng)該買多少流量，那就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)銷售周期拉長(zhǎng)。所以現(xiàn)在我們會(huì)提供“混合模式”，還是以賬號(hào)的形式售賣，但用量上會(huì)設(shè)定一個(gè)“軟上限”。
AI Agent時(shí)代的垂直領(lǐng)域機(jī)遇
通用Agent很強(qiáng)大，為何還需要垂直Agent？
周健工：現(xiàn)在其實(shí)我也聽到，不少人對(duì)Agent有批評(píng)的聲音。就是說(shuō)Agent它都是在一些基座模型上面建立起來(lái)的，但基座模型現(xiàn)在依然有很多不完善的地方，比如說(shuō)幻覺、記憶力，以及在世界模型方面的欠缺。Agent從thinking到action之間，尤其是跟外部世界的互動(dòng)，包括多模態(tài)等，還是有待發(fā)展的。你們?cè)陂_發(fā)Agent，給用戶提供服務(wù)的時(shí)候，有沒有遇到這樣的問(wèn)題？
張濟(jì)徽：因?yàn)槲覀兪窃诖怪鳖I(lǐng)域提供Agent，所以這個(gè)范圍就框起來(lái)了。比如用戶要求“幫我把今天最熱門的科技新聞里面提到的技術(shù)，用專利分析，然后總結(jié)亮點(diǎn)”。對(duì)于這樣一句要求，大模型識(shí)別了這句話的意圖，把它拆成幾塊任務(wù)，比如找科技新聞，就分配給谷歌新聞檢索Agent，專利分析分配給智慧芽專利分析Agent。所以現(xiàn)在讓AI來(lái)拆解和分配任務(wù)，這個(gè)范圍是很狹義的，所以它的幻覺還好，是能解決的。
再比如，谷歌有翻譯功能，但我們在專利方面的翻譯就做得比谷歌好，因?yàn)槲覀冇锰貏e多專利術(shù)語(yǔ)來(lái)翻譯，這其中還是存在專業(yè)壁壘的。
AI Agent為什么不直接進(jìn)入L5階段？
周健工：我最近看到一篇論文，它對(duì)Agent做了一些總結(jié)，我覺得挺有意思。它說(shuō)以前人們都把大模型當(dāng)Agent用了，但實(shí)際上大模型不是Agent，只是一個(gè)engine（引擎）。就像開車一樣，光靠engine是不能讓你去駕駛得很好，除了engine之外，必定還要有其他的功能和部件。
張濟(jì)徽：其實(shí)OpenAI的deep research，它背后就用了很多Agent串起來(lái)去做。再像我們服務(wù)專利領(lǐng)域，其中一類客戶是專利代理人，他的工作中需要撰寫“查新報(bào)告”，去對(duì)比分析有沒有相似的專利。這個(gè)你可以理解成相對(duì)于deep research，更細(xì)分的一種場(chǎng)景。也正是因?yàn)楦?xì)分了，所以我們的Agent能做得更精準(zhǔn)、更聚焦。
周健工：現(xiàn)在Agent會(huì)在執(zhí)行工作任務(wù)之前，先把問(wèn)題跟你定義地更清晰一點(diǎn)，核實(shí)一下然后再去做。
張濟(jì)徽：這種交互方式的確會(huì)更好。現(xiàn)在就算技術(shù)上一下子能把產(chǎn)品真的做得到類似自動(dòng)駕駛領(lǐng)域所說(shuō)的L4、L5級(jí)別，用戶可能都不相信、不信任。你要讓用戶慢慢地從L2、L3開始適應(yīng)，多一點(diǎn)互動(dòng)，讓用戶感覺自己是在駕駛艙，而不是在副駕駛。讓用戶有掌控感，那時(shí)間久了，就慢慢信任了，未來(lái)就能用Agent做完全部任務(wù)了。
AI Agent先解決效率問(wèn)題？
周健工：你們雖然能夠把在當(dāng)前技術(shù)條件下最好的產(chǎn)品提供給他們。但是用戶在用的時(shí)候，有時(shí)候要求是比較苛刻的。尤其是做科研研發(fā)，要求準(zhǔn)確率非常高，你覺得現(xiàn)在到這個(gè)程度了嗎？如果沒有到這個(gè)程度，跟用戶需求之間的矛盾是怎么去解決的？
張濟(jì)徽：比如在IP場(chǎng)景中，首先要證明通過(guò)Agent來(lái)完成工作任務(wù)，比過(guò)去傳統(tǒng)的方式來(lái)完成是更高效的。像是專利代理人，以前他們可能用一兩天做一份報(bào)告。而現(xiàn)在通過(guò)Agent，生成同等質(zhì)量的報(bào)告，只需花半小時(shí)到一小時(shí)。這其中的ROI提升是很明確的。所以現(xiàn)在很多專利代理所，都已經(jīng)愿意買單了。當(dāng)然技術(shù)還在持續(xù)迭代，可是現(xiàn)在這些Agent已經(jīng)實(shí)實(shí)在在能幫助客戶降本或者提效，那他就已經(jīng)愿意買單了。同時(shí)，我們也會(huì)跟著技術(shù)的發(fā)展，一直持續(xù)提高我們Agent的準(zhǔn)確性，降低幻覺等。
智慧芽AI路徑：專注技術(shù)創(chuàng)新
更懂技術(shù)創(chuàng)新的AI Agent平臺(tái)
周健工：你們現(xiàn)在在服務(wù)通用研發(fā)，是服務(wù)企業(yè)的整個(gè)研發(fā)工作鏈路嗎？換句話說(shuō)，你們提供的是類似R&D machine的產(chǎn)品，還是說(shuō)只是R&D machine里面的一個(gè)工作流或者一個(gè)子域？
張濟(jì)徽：這個(gè)會(huì)從短、中、長(zhǎng)期來(lái)看。即便外部已經(jīng)有了很多材料或者生物醫(yī)藥大模型，但在短期內(nèi)，因?yàn)閷＠麛?shù)據(jù)的挖掘及其AI化還是我們的強(qiáng)項(xiàng)，所以還是先在與專利文獻(xiàn)相關(guān)的生物序列或者化合物成分等領(lǐng)域去發(fā)力。等這些能力成熟后，的確可以跟外部AI相結(jié)合。現(xiàn)在有新的一個(gè)協(xié)議叫MCP協(xié)議，就是Agent和Agent溝通的協(xié)議。所以，我給團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)就是，今年年底前，先把跟專利相關(guān)的Agent做到全球第一。
AI Agent平臺(tái)也是AI社區(qū)
張濟(jì)徽：我們已經(jīng)搭建了一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的AI Agent平臺(tái)Eureka。先把過(guò)去十幾年積累的成熟能力做成AI Agent，比如生物序列檢索、化學(xué)式檢索等，能夠在Eureka平臺(tái)上調(diào)用。不過(guò)只是我們提供Agent還不夠，未來(lái)會(huì)接入第三方的AI能力。其實(shí)這在內(nèi)部已經(jīng)內(nèi)測(cè)上線了，接下來(lái)人人都能創(chuàng)建Agent。比如前面提到的，用戶想要找把今天最新的熱門的科技新聞分析一下，找到里面的科技亮點(diǎn)。這個(gè)任務(wù)執(zhí)行的背后，就是由各種Agent能力協(xié)同組合起來(lái)，變成一個(gè)完全滿足特定場(chǎng)景的Agent。具體調(diào)用的可能是我們的Agent，也可能是第三方比如谷歌的Agent，我覺得會(huì)是重要趨勢(shì)。
周健工：哪些領(lǐng)域你們會(huì)重點(diǎn)發(fā)力呢？
張濟(jì)徽：我們的AI Agent平臺(tái)Eureka有四條主線：第一條線是IP（知識(shí)產(chǎn)權(quán)），包括查新、FTO侵權(quán)分析……；第二條線是通用研發(fā)，就是幫助研發(fā)人員更好地尋找技術(shù)方案，服務(wù)制造業(yè)、高端制造等領(lǐng)域的研發(fā)場(chǎng)景，我們加入了一些技術(shù)發(fā)明的原理去訓(xùn)練AI；第三條線是生物醫(yī)藥，其中不僅僅專利，還包括靶點(diǎn)、基因序列、臨床等數(shù)據(jù)相關(guān)的場(chǎng)景；第四條線就是材料。
面向中國(guó)市場(chǎng)的，支持AI本地部署
周健工：SaaS服務(wù)通常是提供給客戶賬號(hào)就行了，但現(xiàn)在很多客戶又想要本地部署，想拿他的數(shù)據(jù)去RAG一下，這些你們都要做嗎？還是說(shuō)你們會(huì)找一個(gè)合作伙伴一起來(lái)做？
張濟(jì)徽：現(xiàn)在這個(gè)階段我們先自己閉環(huán)。一方面，我們會(huì)持續(xù)開發(fā)和提供SaaS版本，也就是線上的AI智能體，讓客戶試用過(guò)后，覺得的確是好用的，是更高價(jià)值的。
下一步，如果客戶問(wèn)這些智能體能不能放在他自己的服務(wù)器，在智慧芽提供的智能體的基礎(chǔ)上，再加一些客戶自己的過(guò)去積累的比如研發(fā)立項(xiàng)報(bào)告等。目前已經(jīng)有客戶買單了這種模式了。
AI的未來(lái)
AGI之辯
周健工：Anthropic的創(chuàng)始人Amodei談過(guò)， 21世紀(jì)是一個(gè)壓縮的世紀(jì)，以前花一個(gè)世紀(jì)所能完成的科學(xué)探索，現(xiàn)在可能用五年、十年就完成了。從你們業(yè)務(wù)的角度，你覺得make sense嗎？
張濟(jì)徽：業(yè)內(nèi)有一種反駁的聲音是，如果這種觀點(diǎn)是對(duì)的，那下一個(gè)“愛因斯坦”應(yīng)該出現(xiàn)了。現(xiàn)在匯集了那么多信息、全球的知識(shí)，為什么還沒有一個(gè)“愛因斯坦”能發(fā)明發(fā)現(xiàn)全新的理論呢？所以對(duì)于這個(gè)argument，我覺得也是有道理的。總體上，我覺得LLM還是通過(guò)大批的數(shù)據(jù)，statistically來(lái)統(tǒng)計(jì)說(shuō)下一個(gè)詞出現(xiàn)的是什么，會(huì)有它的一些局限性，當(dāng)然目前的確已經(jīng)很強(qiáng)大了。但如果要做到AGI，我個(gè)人覺得應(yīng)該還要結(jié)合其他的能力。
AI Agent帶來(lái)組織進(jìn)化
周健工：未來(lái)是不是Agent組織化，會(huì)替代公司部門之間的組織化？企業(yè)里面以前更多的是人和人之間，部門和部門之間的協(xié)作。但很多工作流以后都可以自動(dòng)化了，是不是Agent之間，就能Agent2Agent，組織化起來(lái)？
張濟(jì)徽：的確，以后靠Agent和Agent之間溝通協(xié)調(diào)，就能完成很多工作了。我在想象，比如十年后，或者我的下一代去創(chuàng)業(yè)，肯定就只需要幾個(gè)人，而不是招1000個(gè)人去創(chuàng)業(yè)了。
科技信息服務(wù)賽道的新競(jìng)爭(zhēng)
周健工：你會(huì)不會(huì)擔(dān)心，突然間中國(guó)或者國(guó)外出現(xiàn)一個(gè)AI原生的科技情報(bào)服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手？
張濟(jì)徽：我覺得真正可能會(huì)來(lái)disrupt顛覆的，是來(lái)自這種做大模型的廠商?，F(xiàn)在deep research，已經(jīng)達(dá)到了類似麥肯錫中一位associate級(jí)別的員工，直接能做一份有深度的報(bào)告了。所以隨著大模型持續(xù)迭代，它們的能力跨越和發(fā)展，是我覺得要重點(diǎn)關(guān)注的。
不過(guò)對(duì)于垂直領(lǐng)域而言，我覺得還是存在垂直領(lǐng)域的壁壘的。比如專利領(lǐng)域，我們畢竟積累了這么多年的加工處理過(guò)的專利數(shù)據(jù)。一個(gè)大模型無(wú)論多厲害，智商多高，有些垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)沒有接觸過(guò)，就是不能自己想象出來(lái)。所以我覺得這一塊還是會(huì)存在壁壘的。當(dāng)然我們也是在持續(xù)關(guān)注，不是說(shuō)我們有這批數(shù)據(jù)，就肯定很安全了，還是要緊緊跟著技術(shù)迭代的步伐去走。
AI是機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)并存的。Deepseek這一波帶來(lái)的好處是，它讓我們很多客戶意識(shí)到原來(lái)是可以這么用AI的。不過(guò)他們實(shí)際用的時(shí)候也就會(huì)發(fā)現(xiàn)幻覺等問(wèn)題。那這就是我們要持續(xù)迭代，持續(xù)發(fā)力的點(diǎn)，要在這種特定工作場(chǎng)景，讓我們AI的幻覺達(dá)到更低，成為我們的優(yōu)勢(shì)。我覺得只要跟著AI技術(shù)的發(fā)展，相信總能博弈到一個(gè)適合我們的空間。
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