Als Geldgeber, der das erste Unternehmen der Welt ist, das generische KI-Wirkstoffe herstellt, denke ich, dass ich Ihnen einige Perspektiven und Ansichten über die Überseemärkte vermitteln kann.

Zunächst einmal hat unser Unternehmen (Convergence) letztes Jahr mit der Herstellung von Generic Agent begonnen, und es ist Ende Januar dieses Jahres gelandet, das für globale Benutzer offen ist und immer noch eine gute Anzahl von Benutzern und Popularität hat.

Im Prozess der Entwicklung und Implementierung haben wir festgestellt, dass das größte Problem, auf das die meisten Unternehmen, die Genric Agent herstellen, bei der Landung von Produkten stoßen, tatsächlich der Workflow ist, der es für die Benutzer wirklich wertvoll findet. Zum Beispiel geht es bei dem Anwendungsfall der Bestellung eines Restaurant-/Flugtickets nur um ausgefallene Phantasie, aber nur wenige normale Menschen können sicher sein, dass ein Agent ihn abschließen kann, und einige Szenarien können sich möglicherweise bereits auf bestehende Produkte verlassen, um eine 80%-Automatisierung abzuschließen, so dass die Vorteile des KI-Agenten überhaupt nicht herausragend sind. Ohne einen prominenten und wirklich wertvollen Anwendungsfall ist es schwierig, den Benutzern das Gefühl zu geben, dass sie GPT zum ersten Mal verwenden würden.

Der zweite Punkt ist die Ausbildung des Benutzers, denn wann immer ein neues Produktfeld auftaucht, sei es PM, Ingenieur oder normaler Benutzer, ist nicht unbedingt klar, wie man es effektiv nutzen kann. Die meisten Benutzer verwenden immer noch das Denken von GPT, um den Agenten zu erleben, und sie werden bald feststellen, dass sie nicht ausreichen. Es ist jedoch immer noch eine große Herausforderung, die Erfahrungen des Entwicklungsteams und der Power-User (die bereit sind, ihre Zeit damit zu verbringen, Anwendungsfälle auf eigene Faust zu erkunden) effektiv auf normale Benutzer zu übertragen, damit sie schnell loslegen können.

Der dritte Punkt ist die Geschwindigkeit/Effizienz, egal ob es sich um den Bediener oder den Bevollmächtigten unseres Unternehmens handelt, das häufigste technische Feedback ist, dass die Geschwindigkeit nicht hoch genug ist. Da der Agent mehrere Modelle aufrufen und bedienen muss, um die Genauigkeit zu gewährleisten, dauert die Ausführung der Aufgabe lange. Während Power-User bereit sind zu warten, ziehen es Erstnutzer vor, schnell Ergebnisse zu sehen, da sie sonst dazu neigen, das Interesse zu verlieren.

Generell liegen die wirklichen Herausforderungen bei Wirkstoffen aus Sicht des Praktikers vor allem im Produktdesign, in der Praktikabilität und in der Marktakzeptanz. Obwohl es technische Engpässe gibt, werden technische Probleme früher oder später gelöst werden (z. B. kann der parallele Agent, den wir gerade auf den Markt gebracht haben, die Geschwindigkeit erheblich verbessern), und die Produkt- und Marktprobleme werden lange Zeit bestehen bleiben.

Ich habe Leute sagen hören, dass Agenten nur Hütchenspielzeug sind, aber wenn wir Nutzerforschung betreiben, sehen wir tatsächlich, dass viele Power-User KI-Agenten wirklich nutzen, um ihre Arbeit oder ihr Leben zu verändern. Daher glaube ich aus der Perspektive der Praktiker immer noch fest daran, dass KI-Agent nicht nur eine Blase ist, sondern die nächste Generation von KI-Produkten, die sich allmählich verbessern.