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用友BIP+DeepSeek催生超級智能體:10分鐘構(gòu)建一個企業(yè)級智能助理

愛云資訊 ? 2025-02-18 16:21 ? 次閱讀
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實時見證用友BIP的每一次升級與迭代,2月18日,《用友BIP發(fā)布時刻》首期正式上線,發(fā)布全新一代用友BIP智能體構(gòu)建平臺,在DeepSeek推理模型驅(qū)動下、無縫接入4000個企業(yè)級應(yīng)用API,助力企業(yè)10分鐘隨需構(gòu)建一個企業(yè)級智能體。

隨著智能體技術(shù)日益成熟,企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域正迎來一場深刻的變革。智能體是AI在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域落地的終極形態(tài),它不僅僅意味著一種新的人機交互方式,更預(yù)示一個新時代的到來。智能體將重塑硬件/軟件入口、操作系統(tǒng)、應(yīng)用生態(tài)、軟件工程的產(chǎn)線流程、平臺工具以及軟件開發(fā)組織架構(gòu)與開發(fā)流程,企業(yè)應(yīng)用軟件也將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槌壷悄荏w。大模型作為智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施,一切能力皆模型,一切應(yīng)用都將變成智能體的趨勢已然明朗。

DeepSeek大模型,為企業(yè)級智能體帶來什么?

相較于C端的智能場景,企業(yè)級智能體最大的特點在于,要解決的是企業(yè)內(nèi)部覆蓋人財物等端到端的復(fù)雜場景。在這種情況下,智能體對復(fù)雜任務(wù)的規(guī)劃能力取決于分析結(jié)果和流程執(zhí)行的正確性和精確性,也取決于執(zhí)行層面技能調(diào)用、編排的合理性。對于智能體而言,這考量的是大腦的思考、推理能力。

在2025年之前的通用模型時代,企業(yè)級智能體基本是通過組合規(guī)劃方式,也就是在大模型的自主規(guī)劃基礎(chǔ)之上,外加人為介入、人為的規(guī)劃,才得以實現(xiàn)對復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行。隨著今年年初DeepSeek的橫空出世,推理模型以其完整的思考推理過程對企業(yè)任務(wù)進行自主規(guī)劃,這將進一步幫助企業(yè)提升智能體構(gòu)建能力,以及企業(yè)級復(fù)雜智能服務(wù)的專業(yè)性,實現(xiàn)更加智能的商業(yè)決策和業(yè)務(wù)流程。

推理模型驅(qū)動的智能體已經(jīng)擁有了“更聰明的大腦”,推理模型不需要SFT的微調(diào)訓(xùn)練,完全基于其強化學(xué)習(xí)能力,即使面對企業(yè)級端到端的復(fù)雜任務(wù)、流程任務(wù)、分析任務(wù),在強化學(xué)習(xí)不斷反饋的過程中,也能夠針對每一個環(huán)節(jié)進行邏輯思考,進而將復(fù)雜任務(wù)一步步地分解成原子任務(wù)。

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DeepSeek為企業(yè)級智能體帶來的不僅是從“自主規(guī)劃+人為規(guī)劃”到“全自主規(guī)劃”的跨越式能力飛躍,其開源、開放性更帶來了企業(yè)級AI應(yīng)用的技術(shù)普惠,企業(yè)在獲得更強模型能力的同時,顯著降低算力成本,實現(xiàn)AI技術(shù)在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域技術(shù)、成本的突破。

用友BIP智能體構(gòu)建平臺+DeepSeek,重塑企業(yè)數(shù)智生產(chǎn)力

用友在2024年就推出了企業(yè)級的智能體構(gòu)建平臺,隨著對DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的全面適配,在DeepSeek的強推理、全思維鏈的加持下,用友BIP智能體構(gòu)建平臺持續(xù)升級,成為AI時代推理引擎驅(qū)動的全智能化的PaaS平臺。

2月18日,在DeepSeek推理模型驅(qū)動下的用友BIP智能體構(gòu)建平臺正式發(fā)布。

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全新一代的用友BIP智能體構(gòu)建平臺除了擁有“更聰明的大腦”之外,還呈現(xiàn)出兩大核心優(yōu)勢:

無縫接入4000 +企業(yè)級應(yīng)用API,輕松解決復(fù)雜任務(wù)。更聰明的智能體能夠做什么,取決于它所接入API的數(shù)量以及知識的積累。用友BIP智能體平臺實現(xiàn)4000+企業(yè)級應(yīng)用API無縫接入,實時接入ERP、MES、CRM等全業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù),覆蓋財務(wù)、人力、供應(yīng)鏈等十大領(lǐng)域。在此之上,已經(jīng)誕生數(shù)百個應(yīng)用場景,其中不乏橫跨端到端,例如覆蓋從銷售到收款整個鏈條的企業(yè)級智能體,通過橫跨不同領(lǐng)域的API調(diào)用,實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行。

企業(yè)級知識庫,讓智能體天生具有企業(yè)的知識底蘊。數(shù)據(jù)是模型微調(diào)或者推理的一個來源,用友BIP企業(yè)級知識庫預(yù)置了財務(wù)、人力、業(yè)務(wù)等全面的企業(yè)業(yè)務(wù)知識,涵蓋了結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的多類型數(shù)據(jù),智能體構(gòu)建平臺能夠自動抽取制度文件和工單記錄等信息,提升智能體的學(xué)習(xí)和推理準確率,所以,基于企業(yè)級知識庫搭建出的智能體天生具有企業(yè)業(yè)務(wù)和管理的知識底蘊,能夠更好地理解和執(zhí)行企業(yè)的場景需求。

在這兩大核心優(yōu)勢基礎(chǔ)上,用友BIP智能體構(gòu)建平臺搭建了三層的能力體系:

第一層是以大模型為主的基座模型。一方面是通用大模型,例如豆包、通義等國內(nèi)主流的模型;另一方面是以DeepSeek- R1為核心的推理模型。

第二層是智能體構(gòu)建平臺。智能體構(gòu)建平臺涵蓋了提示詞prompt工程,基于檢索增強的RAG能力,以及意圖編排能力等。

第三層是用友的智能體品牌——智友。智友內(nèi)置了很多通用的原生技能,包括費控技能、產(chǎn)品知識問答等;基于通用能力,可以構(gòu)建采購助理、人力助理、稅務(wù)助理等領(lǐng)域智能體;同時生態(tài)伙伴也可以開發(fā)出各類適合企業(yè)需求的智能體。

場景演示:10分鐘內(nèi)構(gòu)建一個企業(yè)級智能體

基于DeepSeek的強大推理能力,以及4000個企業(yè)級應(yīng)用API,用友BIP智能體構(gòu)建平臺能夠幫助企業(yè)在10分鐘內(nèi)快速構(gòu)建一個智能體。

零代碼 Agent 構(gòu)建:無需編寫代碼,僅需輕松點擊數(shù)次,即可快速構(gòu)建 AI Agents。這些智能體能夠自主調(diào)用企業(yè)預(yù)先定義的工具與數(shù)據(jù),輕松應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)。

可視化流程編排:通過可視化界面和低代碼操作,將提示詞、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集與插件工具整合起來,構(gòu)建適用于特定業(yè)務(wù)場景的半自主智能體,有效釋放個人與企業(yè)的生產(chǎn)力。

可拓展的插件:集成豐富的插件工具集,為智能體注入強大的能力拓展,突破傳統(tǒng)的能力邊界,讓智能體在不同場景下都能靈活應(yīng)對。

企業(yè)級RAG:提供專業(yè)的企業(yè)級知識庫構(gòu)建工具,不僅支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合,還能實現(xiàn)動態(tài)更新,確保企業(yè)知識始終保持最新狀態(tài)。

主流模型接入與管理:在一個平臺內(nèi),無縫接入各類主流大型語言模型。用戶可根據(jù)不同應(yīng)用場景,自由選擇、無縫切換,實現(xiàn)業(yè)務(wù)層與模型層的完美解耦。

領(lǐng)域行業(yè)垂類模型訓(xùn)練微調(diào):利用企業(yè)數(shù)據(jù)定制化微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型,提升特定業(yè)務(wù)場景的準確性和適用性,支持一鍵評估和快速部署。

基于大模型的實時銷量預(yù)測與傳統(tǒng)的預(yù)測方式不同。傳統(tǒng)方式下,企業(yè)利用過去的銷售數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計分析方法和機器學(xué)習(xí)算法,挖掘銷售數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢,建立銷量預(yù)測模型。

而大模型重構(gòu)的銷量預(yù)測,結(jié)合大模型能力和在線數(shù)據(jù),在傳統(tǒng)銷量預(yù)測基礎(chǔ)上,能夠綜合考慮宏觀經(jīng)濟環(huán)境、政策法規(guī)變化、行業(yè)競爭態(tài)勢、消費者行為變化等因素,實現(xiàn)更精準的銷量預(yù)測。

逐夢不息,創(chuàng)新不止。在DeepSeek 推理模型的強勁驅(qū)動下,用友BIP智能體構(gòu)建平臺會緊密圍繞企業(yè)實際場景,深度挖掘并精準把握企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的多元需求,持續(xù)進化迭代,實現(xiàn)更多企業(yè)級應(yīng)用場景的創(chuàng)新落地。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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