从OpenAI推出系列GPTs，到国内众多大厂和初创企业从应用层、平台层、开发层、运营层等多个方向布局Agent，必须承认，Agent正在以异乎寻常的势头发展，也呈现出百花齐放的产品形态。

“agent”，中文意思是代理人。以此类推，所谓AI agent，是由AI技术加持的代理人，它可以感知周围环境并且能够独立思考和行动。

跟传统人工智能相比，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。以语音大模型场景为例，大模型与人类的对话交互需要提前训练，通过Prompt 来实现。而AI Agent 仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。

AI Agent 实践进展如何？挑战和机遇是什么？在即将于6月21-22日在北京召开的WOT全球技术创新大会上，设置了“AI Agent探索与应用”专题讨论，来自阿里巴巴、阅文集团、58同城、快手的多位AI Agent 实践专家，展现AI Agent 当前所具备的创新能力，探索未来发展趋势。

智能编码助手背后的大模型技术实践和探索

代码能力是大模型的核心能力，基于大模型打造的智能编码助手（Code Copilot）是当前大模型应用的核心方向之一，极大提高了编程效率，并快速推动整个软件工程智能化的发展。

阿里巴巴通义实验室资深算法专家李永彬将介绍通义灵码作为阿里巴巴通义实验室和阿里云联合推出的智能编码助手，建设过程中遇到的难题以及相应的大模型解决方案。

AI Agent，重塑内容赛道生产力

阅文集团在落地AIGC相关能力的过程中，遇到了生成内容质量不佳、人工参与比例过高、规模化可复制能力弱等实践困境。随着多模态可控生成与大模型语义理解能力的提升，Agent机制与框架可以更智能、更规模化的辅助输出各类内容，进而解决大模型在内容领域应用过程中，面临的效果不可控、难以扩展、幻觉逻辑不顺畅等问题。

阅文集团AIGC技术负责人马宇峰的分享，通过讨论大模型Planning能力，理解Agent的能力边界，结合阅文集团内部的落地实践，将呈现出在内容赛道上，阅文集团如何通过大模型重塑生产力。

大模型 + 智能体加速AI应用落地

58同城生活服务平台包括房产、招聘、汽车、本地服务四大业务，平台连接着海量C端用户和B端商家，B端商家可以在平台发布信息，C端用户可以通过平台找房子、找工作、找家政、买二手车。在这样的垂直领域场景下，58同城TEG-AI Lab基于开源通用大语言模型，使用58同城生活服务领域数据打造了垂类大语言模型——灵犀大模型ChatLing。

作为AI平台部门，为加速大模型AI应用在各业务线快速落地，58同城构建了一套大语言模型开发平台，集成了灵犀大模型和各类开源大模型，支持大模型训练和推理，应用方可在平台上选择适合自身业务场景的大模型进行调用或者微调，构建自己的AI应用。而对于小型团队开发者来说，微调大模型还是门槛过高、流程过长，为更加快捷地落地AI应用，58同城以灵犀大模型作为大脑驱动，构建了一套AI Agent平台，支持应用方便利地创建AI智能体机器人，搭建自己的应用。

在本次分享中，58同城 AI Lab负责人詹坤林将介绍灵犀垂类大语言模型、大语言模型平台和智能体平台的建设过程，并给出一些实际应用案例，分享一些在大语言模型上的个人看法。

LLM-based Agent在B端商业化的技术探索与实践

快手商业化技术部一直致力于推动技术与业务的深度融合，特别是在智能化技术体系的构建上不断探索与实践。快手高级技术专家欧迪佐将在分享中着重介绍快手如何利用基于大语言模型（LLM）的RAG和Agent技术，推动B端商业化的技术创新和应用实践。“销帮帮智能客服”项目展示了AI如何在处理一线销售与运营的咨询中极大地减轻人力负担，提升响应效率和质量，7x24小时业务在线。欧迪佐还将深入探讨SalesCopilot技术平台的构建和运作机制，包含多租户技术框架、知识中心、意图理解与Plugin、效能评测等，以及它是如何在多业务线中实现具体应用的。