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Salesforce從AI模型轉向智能體AI戰略轉型

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Salesforce從AI模型轉向智能體AI戰略轉型

Salesforce正在將重心從部署大語言模型轉向開發專業化、高效且可信賴的人工智能智能體 ， 以解決特定的商業挑戰 。
Salesforce執行副總裁兼首席科學家Silvio Savarese在接受Computer Weekly采訪時表示 ， AI對企業的真正價值不在于底層模型 ， 而在于構建在其之上的智能體能力 。
\"整個公司正在從對模型的癡迷轉向更關注智能體 ， \"他說 。 \"對客戶來說 ， 真正重要的不是模型 ， 而是智能體 。 智能體正在改變我們的業務方式 。 \"
為實現這一目標 ， Salesforce研究團隊將智能體分解為四個關鍵組件：記憶、推理\"大腦\"、用戶界面和功能調用能力 。 這涉及創建專有的向量嵌入來改善數據檢索和信息組織（記憶） ， 增強Atlas推理引擎在規劃復雜任務時的可靠性和準確性（大腦） ， 以及創建先進的語音模型來實現更自然的對話（界面） 。
在功能調用方面 ， 這位從斯坦福大學終身教授職位加入Salesforce的計算機科學家Savarese表示 ， 研究團隊創建了自己的大型動作模型（LAM） ， 在執行應用程序編程接口（API）調用和執行操作方面比大語言模型更出色 。
\"大語言模型沒有被訓練來執行動作 ， 它們被訓練來自動完成文本 ， \"他說 。 \"LAM的不同之處在于 ， 在訓練過程中 ， 我們明確地整合了環境對特定動作反應的反饋 。 因此 ， 執行功能調用的能力更加準確 。 \"
Savarese表示 ， Salesforce對智能體AI的關注也解決了企業對部署大型通用AI模型的成本和效率擔憂 。 他認為應該將合適的模型匹配到合適的用例 ， 用更小、專業化的模型為專門的智能體提供動力 ， 處理更窄的任務 ， 比如處理產品退貨或管理密碼 。
\"我們發現 ， 只要用例定義明確 ， 較小的模型可以實現與大型模型相當的性能 ， \"他說 ， 并補充道較小的模型在資源和能源消耗方面也更少 。 不過 ， Savarese指出 ， 在需要智能體編排器協調多個智能體工作的復雜工作流程中 ， 較大的模型仍然有用 。
通過智能體AI ， Salesforce正在為其所稱的企業通用智能（EGI）做準備 ， 這是關于在業務關鍵領域推動智能體能力的邊界 ， 比如執行深度研究而不是單一搜索 ， 或為復雜營銷活動啟用長期規劃 。 這與更面向消費者的人工通用智能（AGI）目標不同 。
\"社區一直癡迷于AGI ， 但對于企業 ， 我們不需要解決數學問題或通過大學考試 ， \"Savarese說 。 \"我們需要做的是確保在對企業有用的任務上實現高水平的準確性和一致性 。 我們需要確保客戶智能體在正確的時間給你正確的信息 。 \"
支撐Salesforce所有智能體AI工作的是Einstein Trust Layer ， 它整合了企業級保護措施 ， 如數據掩碼、零數據保留和審計跟蹤 。 他還強調了構建能夠意識到自身局限性的智能體的重要性 ， 以防止幻覺并允許人工監督 。
\"智能體達到這種意識水平至關重要 ， \"Savarese說 。 \"如果智能體對提出答案過于自信 ， 就有可能出現幻覺并繞過人類 。 因此 ， 重要的是找到某種方式讓它評估自己的信心 ， 其中信心較低的決策可以由人類檢查 。 \"
Q&A
Q1：什么是企業通用智能EGI？與AGI有什么區別？
A：企業通用智能（EGI）是Salesforce提出的概念 ， 專注于在業務關鍵領域推動智能體能力邊界 ， 如執行深度研究、長期營銷規劃等 。 與面向消費者的人工通用智能（AGI）不同 ， EGI不需要解決數學問題或通過考試 ， 而是確保在企業有用的任務上實現高準確性和一致性 。
Q2：大型動作模型LAM與大語言模型有什么不同？
A：大語言模型主要被訓練來自動完成文本 ， 而大型動作模型（LAM）在訓練過程中明確整合了環境對特定動作反應的反饋 。 這使得LAM在執行API調用和執行操作方面比大語言模型更加準確 ， 更適合實際的功能調用任務 。
Q3：Salesforce如何確保智能體AI的安全性和可信度？
A：Salesforce通過Einstein Trust Layer提供企業級保護 ， 包括數據掩碼、零數據保留和審計跟蹤 。 同時構建能夠意識到自身局限性的智能體 ， 讓它們評估自己的信心水平 ， 將信心較低的決策交由人類檢查 ， 以防止幻覺并確保人工監督 。
【Salesforce從AI模型轉向智能體AI戰略轉型】

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