大模型产业新机遇：Agent智能体“卷爆”大模型
ChatGPT距诞生以来，已经过了大半年，据统计，ChatGPT网站的流量从五月到六月下降了约10%，用户端似乎已经从最初的疯狂，慢慢变得冷静，但资本市场对AI的热情依旧不减。
一边是趋于冷静的用户，一边是热火朝天的资本，本篇文章小编将以大模型Agent智能体技术为切入点，深度剖析Agent智能体产业链的技术生态，并关注大模型产业链的最新发展动向。
要解释大模型的Agent智能体，我们先要明白ChatGPT为代表的大模型有什么致命的缺点，导致我们需要使用Agent智能体。ChatGPT有着输入长度的限制、数据的时效、数据的局限性、交互模式的单一性等缺点。
ChatGPT拥有卓越的能力，但由于其固有的技术约束，它并不能作为一个全方位无所不能的AI解决方案，这正是为什么，当创业者寻求利用大型模型来执行复杂功能落地时，他们可能需要使用Agent智能体架构。
什么是Agent智能体？
借助一个比喻，想象大模型是一部全面的百科全书，这部百科全书内容丰富，涵盖了广泛的知识领域，但其内容是固定的，不会实时更新，并且与它的交互主要是简单的查询。
相比之下，Agent智能体则好比一个经过专业培训，掌握了所有这些百科知识并具备强大分析能力的研究助理，这个助理不仅能够为您提供深度的内容理解，还可以执行复杂的任务，如编写报告、制定策略、或者与其他软件系统协同工作，如发送邮件或制作专业的PPT。
“想做啥你就说，电脑自己动起来”。这也是实在智能在诞生业界首个大模型Agent产品的slogan。任何先进技术和优秀发明，都需要紧密结合业务并实现产品化落地，方可真正发挥巨大价值。于是乎，实在智能在8月16日第七次新品发布会上，震撼推出了业界首个基于大模型的TARS-RPA-Agent产品，将数字员工应用门槛进一步大幅降低，实现“所说即所得，你说PC做”。
RPA全称Robotic Process Automation，能模拟人在计算机上的真实操作，依据预先设定的程序自动操作计算机中的各种软件，实现业务流程自动化。而加入了实在TARS垂直大模型为技术基座后，即TARS-RPA-Agent的核心工作流程包括：自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验，通过文本指令或对话聊天的方式直接生成数字员工，操作各种电脑软件自主完成工作任务。
Agent智能体不仅突破了传统大模型的局限，还为具体的应用场景提供了实现路径，这一新兴技术的发展正激发所有行业的活力和创新，下一部分，行业将着重关注那些像实在智能一样在Agent技术产业链上领跑的公司，以及他们是如何利用Agent技术, 为大模型应用场景落地带来新的可能性和机遇。
