자동차 산업에서 기업 수준의 AI 에이전트가 어떻게 구현될 수 있는지 체계적으로 설명하는 국내 최초 백서입니다.

최근에는 대형 모델 기술의 급속한 발전으로 인해 모델 능력의 상한선에 대한 도전이 지속적으로 이루어지고 있습니다. 그러나 산업 변화의 관점에서 볼 때 대형 모델의 구현은 아직 초기 단계일 수 있습니다. 대형 모델의 엄청난 잠재력을 최대한 활용하고 생산성의 더 빠르고 나은 변화를 촉진하는 방법은 여전히 ​​탐구의 여지가 가득한 주제입니다.

모든 업계는 한 가지 질문에 대해 고민합니다. 대형 모델을 비즈니스 수준에 적용하기 위한 최적의 방법론은 무엇입니까?

이 문제를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 것이 바로 "AI 에이전트"입니다.

AI가 학술 연구에서 실제 응용으로 도약함에 따라 대규모 모델 기반 에이전트가 혁신의 핵심 원동력이 되고 있습니다. 빌 게이츠도 AI 에이전트가 인공지능의 미래가 될 것이라고 예측했다. 그때쯤 되면 AI 에이전트는 계획, 실행, 인식, 메모리, 도구 활용 능력을 갖추고 자율적으로 작업을 완료할 수 있게 될 것입니다. 인간은 비즈니스 목표 설정을 지원하고 필요한 데이터와 컴퓨팅 리소스를 제공하며 감독하고 최적화해야 합니다. 작업 결과.

그렇다면 현재 AI Agent는 다양한 산업분야에서 어디에 적용되고 있나요? 그 가치를 극대화하는 방법은 무엇입니까?

최근 공개된 백서는 위에서 논의한 문제에 대한 포괄적이고 심층적인 답변을 제공합니다.

중국 최초의 체계적인 설명

자동차 산업에서 AI 에이전트를 어떻게 구현할 수 있을까요?

4월 12일, 칭화대학교 자연어 처리 연구소, Yihui Intelligence, Face Wall Intelligence가 공동으로 "자동차 산업을 위한 대형 모델 기반 그룹 지능 기술 백서"를 발표했습니다.

백서 다운로드 방법: 위챗 공개 계정 [Yi Hui Intelligent] 팔로우 후 "백서"라는 키워드로 답장하여 다운로드하세요

최근 몇 년간 자동차 시장 수요 둔화와 공급 효율성 향상으로 치열한 '가격 전쟁'이 벌어졌다”고 말했다. 이는 확실히 소비자에게는 좋지만 자동차 분야의 기업에게는 양날의 검이지만 빠르게 시장 점유율을 확보하는 동시에 이윤도 줄어들게 됩니다. 상황을 어떻게 깨뜨릴 것인가는 어려운 문제이다.

대형모델 기술의 부상은 자동차 기업의 지능적 변혁을 위한 새로운 기회입니다. 자동차 산업은 풍부한 데이터, 명확한 시나리오, 성숙한 기술, 높은 시장 수요 및 치열한 산업 경쟁이라는 특성을 가지고 있으며 AI 에이전트 구현에 가장 적합한 분야 중 하나입니다.

변혁에 대한 강력한 요구가 대형 모델 기술의 역사적인 돌파구를 만났을 때 Tsinghua University의 자연어 처리 연구소, Yihui Intelligence 및 Wallface Intelligence는 이에 성공하여 변혁을 촉진하기 위한 "큰 일"을 수행하기 위해 협력하기로 결정했습니다. 자동차 산업의.

본 백서는 3자간 심도 있는 '산학연' 협력의 결과물입니다.

Yihui Intelligence의 자동차 산업 응용 시나리오 및 리소스 이점에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 Tsinghua University NLP Laboratory의 고급 군집 지능 이론 프레임워크 및 대규모 언어 모델 및 에이전트의 벽면 지능과 결합 세 당사자는 "대형 모델 + AI 에이전트 + 산업 노하우"를 포괄하는 기술 적용의 폐쇄 루프를 구축하기를 희망합니다.

구체적으로 백서는 대형 모델 기반 군집지능 기술을 간단하고 이해하기 쉽게 소개하고, 업계 최초로 이 기술이 자동차 산업에 적용되는 전망과 실무 경로를 체계적으로 설명하고 있다. 특히 자동차 산업에 체계적인 솔루션을 제공합니다.

첫 번째 장은 자동차 산업의 현재 시장 상황, 기회 및 과제를 포괄적으로 관찰합니다. 두 번째 장은 대형 언어 모델, AI 에이전트, 군집 지능 및 조직 Twins를 포함한 대형 모델 군집 지능 기술 시스템에 대해 깊이 논의합니다. 3장에서는 자동차 산업에서 대형 모델 군집 지능 기술의 적용 가치와 실제 사례를 분석하는 데 중점을 두고 있으며, 4장에서는 자동차 산업 군집 지능 생태 매트릭스와 상생 논리를 자세히 설명하고, 5장에서는 미래에 대해 논의합니다. 전망은 자동차 산업의 변화와 업그레이드를 위한 이러한 기술의 중요성을 강조하며 마무리됩니다.

대형 군집 지능 기술 시스템 분석

본 백서에는 본문 전체를 관통하는 키워드인 군집 지능이 보입니다.

AI Agent의 핵심은 LLM과 인식 및 행동의 연결에 있습니다. LLM은 사용자의 작업을 이해하고, 호출해야 할 도구나 작업을 추론하고, 호출이나 작업의 결과를 기반으로 사용자에게 피드백을 제공합니다.

대부분의 AI 에이전트 애플리케이션은 대형 모델 노드, 코드 노드, 검색 노드, 지식 기반 노드, 도구 노드, 대화 전략 노드 등과 같은 다양한 노드를 포함하는 워크플로 형식으로 구현됩니다. 다양한 시나리오에 따라 선택되는 노드는 사용 가능한 워크플로우로 결합됩니다.

대부분의 사람들에게 더 친숙한 AI 에이전트의 개념은 환경과 독립적으로 상호 작용하고 환경의 피드백을 기반으로 행동 전략을 최적화하는 단 하나의 에이전트로 구성된 단일 지능입니다. 그러나 다수의 복잡한 시나리오의 경우 단일 에이전트의 기능은 여전히 ​​제한됩니다. 한편으로는 AI 에이전트에 필요한 지식과 기능이 많을수록 기본 대형 모델을 호출하는 프롬프트에 더 많은 단어가 포함됩니다. 반면에 모델의 제한된 컨텍스트 길이는 무한히 긴 프롬프트를 전달할 수 없습니다. 더 많은 콘텐츠가 입력될수록 프롬프트의 단어 수가 많아질수록 모델이 "잊어버릴" 가능성이 높아집니다. 즉, 꼬리 지침을 따르고 머리 지침을 무시할 가능성이 높아집니다.

에이전트 수가 증가하고 에이전트 간의 협업 능력이 향상되고 복잡하고 강력한 그룹 지능 시스템이 형성되면 보다 복잡한 작업 처리 및 장면 모델링을 실현할 수 있어 더 높은 수준의 "지능 출현"이 가능합니다.” 군집 인텔리전스 협업 플랫폼은 각 링크가 전문가를 담당하도록 작업을 세분화하고 여러 전문가 에이전트를 사용하여 복잡한 시나리오에서 작업 목표를 완료하기 위해 협업하여 지능형 애플리케이션 기능의 상한을 크게 확장하고 품질과 효율성을 향상시키기 위한 에너지 산업 응용의 마지막 단계입니다.

그러나 전반적으로 군집 지능 기술의 개발은 아직 초기 단계이며, 도구 사용 및 추론 계획 능력에서 대형 모델의 적응성을 향상시키는 방법을 포함하여 많은 구현 경로가 여전히 탐색되어야 합니다. 다양한 작업과 시나리오에 더 잘 적응할 수 있습니다.

그 중 "업계 노하우"가 Agent 구현의 가치 실현 정도를 결정짓는 핵심이 되었습니다. 오늘날 인공 지능은 여러 분야에서 인간 전문가를 능가했지만, 다양한 분야를 탐구한 후에도 업계 용어, 비즈니스 프로세스 및 요구 사항을 이해하는 것이 여전히 AI 에이전트 "튜토리얼"의 초점이며 이는 종종 업계 수직적 경험에 의존합니다.

군집 지능이 자동차 산업의 생산성을 어떻게 변화시키나요?

기술의 혁명적인 반복 이후 물리적 산업은 일반적으로 엄청난 변화를 겪습니다. 그러나 AI Agent의 방향에 대해서는 산학계, 연구계의 공감대가 형성되어 있습니다. 즉, 업계의 요구와 문제점을 깊이 이해해야만 사용자의 요구에 진정으로 맞는 AI Agent를 개발할 수 있다는 것입니다. 이는 본 백서의 원래 의도이기도 합니다.

지난 몇 년간 자동차 분야의 '지능형' 화두는 자율주행 분야의 소규모 탐구에 가까웠습니다. 이제 대형 모델 군집 지능 기술이 자동차 산업을 혁명적으로 바꾸고 있습니다. 지능형 변혁의 희망을 가져오다 차량 제조, 공급망, R&D 및 엔지니어링, 판매 및 유통, 마케팅, 애프터 서비스, 무역 및 물류, 임대 및 금융 서비스, 재활용 및 재활용의 모든 측면으로 확장되었습니다.

구체적으로 어떻게 바꾸나요? 백서는 기업 운영 효율성 향상, 프로세스 관리 가속화, 마케팅 경험 향상, 서비스 경험 향상, 기업 기획 역량 향상이라는 5가지 방향을 제시합니다.

예를 들어 기업 운영의 관점에서 에이전트 구현의 주제 중심이 점차 "단일 지능"에서 "그룹 지능"으로 전환됨에 따라 다음 세 가지 핵심 부분을 포함하는 "조직 트윈" 개념이 탄생합니다. 직업 트윈, 아키텍처 트윈, 비즈니스 트윈. 각 부서의 다양한 역할에 지능형 에이전트가 있으면 정보를 완벽하게 분석 및 전송하고, 서로 협력하고 실행할 수 있으므로 부서 간 통신 장벽을 허물고 데이터 공유 및 비즈니스 통합을 완전히 실현할 수 있습니다.

또한 자동차 산업의 지능형 혁신 요구 사항도 다른 산업과 다릅니다.

자동차 마케팅의 분명한 특징은 다른 소비자 제품과 비교하기 어려운 판매 어려움과 판매 주기가 있다는 것입니다. 이는 높은 고객 단가, 낮은 거래율 및 긴 판매 수명 주기에서 나타납니다. 오랜 개발 기간을 거쳐 자동차 마케팅 분야는 표준화된 완전 폐쇄 루프 방법론으로 자리 잡았습니다. 그러나 전동화와 지능화의 기술 물결 속에서 신제품 출시 속도와 교체 속도가 빨라지고 있으며, 기존 채널 딜러들의 이익 압박은 더욱 치열해지고 있습니다. 사용자 요구 사항에 대한 통찰력을 얻고 더욱 빠르게 업데이트하여 제품 개발 속도를 높이고 보다 민첩하게 대응하며 사용자의 서비스 요구 사항을 충족하세요.

대형 모델군 지능 기술에 매우 귀중한 응용 공간을 제공하는 것이 바로 이 시나리오의 특징입니다.

백서에서 세 당사자는 AI Agent 적용에 대한 고유한 이해를 결합하여 군집 지능 기술을 기반으로 자동차 마케팅 비즈니스의 조직적 트윈을 실현하고 핵심 시나리오의 성장 요구를 기반으로 5가지 주요 솔루션을 제안했습니다. 자동차 마케팅, 즉 디지털 인텔리전스 시나리오 솔루션, 뉴미디어 운영 시나리오 솔루션, 사용자 운영 시나리오 솔루션, 집중 DDC 시나리오 솔루션, 상황별 운영 시나리오 솔루션입니다.

예를 들어, 집중 DCC 그룹 인텔리전스 협업 플랫폼에서 그룹 인텔리전스 기술은 콜센터 고객 서비스의 조직적 트윈을 실현합니다. 인간과 같은 이해 능력과 대규모 언어 모델의 즉각적인 피드백 능력은 전통적인 아웃바운드 고객 확보 프로세스의 효율성 손실 문제를 해결하는 이상적인 도구입니다. 인간의 언어와 의도를 정확하게 분석함으로써 모델은 인간의 불안정으로 인한 오류와 지연을 효과적으로 줄이고 디지털 통신 프로세스 및 기타 방법을 통해 전체 프로세스 반복 메커니즘을 구축할 수 있습니다.

또 다른 예인 Yihui Intelligence는 대규모 모델을 기반으로 한 그룹 인텔리전스 협업 플랫폼이 기업이 디지털 지능형 자동차 연구 센터를 구축하고 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 분석을 개발 및 배포하도록 지원할 수도 있다는 것을 수많은 설문조사와 인터뷰를 통해 발견했습니다. , 데이터 보고와 같은 역할을 맡은 디지털 직원으로 구성된 팀은 사용자 행동의 다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 스캔, 식별, 분류, 분석 및 보고하여 보다 효율적인 사용자 통찰력과 추세 추적을 제공할 수 있습니다.

지능형 혁명의 서막

다양한 산업 분야에서 AI 에이전트 구현은 아직 초기 탐색 단계이고 성숙해지기까지는 시간과 기술이 필요하지만, 현재의 예비 탐색에서는 지능 기술이 밀집되어 있고 기존에 비해 AI에는 더 강력한 협업 기능, 더 높은 유연성, 고객에게 더 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 능력 등 많은 장점이 있습니다.

칭화대학교 컴퓨터과학과 부교수인 Liu Zhiyuan은 AI 에이전트 구현을 모색하는 데 있어 중국은 풍부한 시나리오와 광범위한 시장에서 강력한 이점을 갖고 있다고 지적했습니다. 기업과 개인 모두 가치를 극대화하기 위해 가능한 다양한 구현 방법론을 적극적으로 모색하고 있습니다.

이 전례없는 변화에서 Yihui Intelligence 자체가 선구자 중 하나입니다. YI CPM 자동차 산업 대형 모델, YI Agents 디지털 직원 플랫폼, YI Scene 비즈니스 시나리오 솔루션과 같은 매트릭스 제품을 기반으로 Yihui Intelligence는 대형 모델 기반 그룹 인텔리전스 및 조직 트윈을 통해 자동차 산업 고객에게 선도적인 디지털 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 직원 관리 및 운영 플랫폼을 위한 원스톱 솔루션은 선도적인 AI 기술 적용의 어려움, 모범적인 비즈니스 관행 구현의 어려움 등 현재 자동차 산업이 직면한 공통적인 문제를 해결하고, 자동차 산업 내 기업이 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 지능형 구현의 마지막 단계입니다.

Yihui Intelligence 사장 Li Wei는 AI 에이전트가 자동차 산업에 구현된 후 "품질 향상 및 효율성 향상"이라는 핵심 가치를 완전히 구현할 것이라고 말했습니다. 3자 공동 백서 공개는 자동차 산업에서 새로운 연구 방향과 협력 기회가 나타났음을 의미할 뿐만 아니라, 대형 모델 기술의 광범위한 적용 가능성과 잠재력을 다른 산업에도 보여줍니다.

Wall-Facing Intelligence의 CEO인 Li Dahai는 자동차 산업에서 군집 지능의 구현 경험이 어느 정도 복제될 수 있다고 지적했습니다. 특히 풍부한 데이터 축적, 내결함성 및 효율성을 갖춘 산업의 경우 더욱 그렇습니다. 구현.

AI 에이전트의 추론 능력, 기억 능력, 계획 능력, 다중 모드 상호 작용 능력, 도구 사용 능력이 계속 진화하는 미래에는 사회 각계각층에서 지능적 변혁을 위한 상상의 공간이 매우 넓을 것으로 예상됩니다. .

위 내용은 자동차 산업에서 기업 수준의 AI 에이전트가 어떻게 구현될 수 있는지 체계적으로 설명하는 국내 최초 백서입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!