今天神经元科技发布AI Agents—“萨曼莎”（Samantha ）！
取名“萨蔓莎”，是来自于一部讲述AI的电影《HER》。
电影讲述的是电影讲述男子西奥多·汤布里（Theodore Twombly，杰昆·菲尼克斯饰）与拟人化人工智能虚拟助手萨曼莎（Samantha，斯嘉丽·约翰逊饰）之间的故事。
这个名字也暗示着神经元的AI Agents“萨蔓莎”是一个具有科技含量且高度拟人化AI Agents。
现在AI已然奔向下一个时代——AI Agents（智能体）
AI Agents---人工智能的下一个风口
在今年11月，比尔盖茨写了篇博客，主要阐述“个人AI Agents将如何彻底改变人们使用计算机的方式”。
那篇博文中，他明确写道，AI Agents将带来科技行业和社会的冲击波。
那么什么是Agents？Agent一词起源于拉丁语中的Agere，意思是“to do”。
在LLM语境下，Agents可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。
与传统AI系统相比，AI Agents更加“智能”和“人性化”。它们不仅能理解复杂的自然语言指令，还能根据环境的变化做出自主决策。
而萨曼莎背后蕴含的技术力量，让她成为了具有智能和人性化的ai agent。
三大突破构筑“萨曼莎”的科技含量
在中国诞生的“萨曼莎”作为一款尖端的对话式聊天助手，与传统的人工智能不同AI Agents可以在没有人类控制的情况下独立运行。
“萨曼莎”可以给予用户意见、浏览网页、使用应用程序、读写文件、给出意见。
简单来说，只需要给她一个目标，萨曼莎就能完成剩下的全部工作。
为了让萨曼莎达到以上目标，神经元科技在研发过程中融合了多项先进的人工智能技术。
这些技术的应用使得“萨曼莎”具备三点突破性功能：
1、自然语言处理
首先自然语言处理（NLP）是“萨曼莎”能够理解人类核心技术之一，神经元基于最前沿的MoE架构模型，团队自主研发的算法在多轮对话记忆，意图理解，对话预测上达到行业领先水平。
a、在实际应用中，不同行业，公司，个人由于经验，产品及服务的差异，需要大模型能够根据自己产品卖点来与客户交流。 基于此，神经元智能团队，结合提示词工程（PE）及搜索增强技术（RAG），能为每个用户开放专属向量数据库， 通过调用专属知识库信息结合大语言模型的强大的理解总结等能力，规避了通用大模型回复太“泛泛而谈”的缺点，同时也解决了传统智能客服回答格式化，“答非所问”等问题。
b、意图理解和信息搜集自动化，传统数字服务和客户服务场景中，包括金融，游戏，教育，电商等，客户从认识-认知-信任-信赖的阶段，往往需要服务人员具备真诚耐心的态度，行业专业度，高情商等技能，“萨曼萨”的另一个重要功能是情感计算。它可以通过分析用户的语音、图像和文字，识别出用户的情绪，然后根据用户的情绪来调整自己的回应。例如，如果用户在对话框里打了一大长串字，表达了自己的不满，“萨曼萨”会首先判断出用户的情绪，然后再根据用户的情绪来给出回应。 除此以外，萨曼莎能够通过大模型底层算法，将意图和情绪等级标注打分，并将关键信息提炼总结，自动化采集，实时同步给服务人员及公司管理系统。
c、低成本： 在运算成本上，同时MoE架构对比主流的transformer模型大幅度降低至30%， 使萨曼莎在企业中部署成本降低至千元水平，个人版本低至百元。
2、采用多AI Agents 协作技术
“萨曼莎”实现了对话中被动式回复及主动式引导混合交互模式。区别于Chat GPT，文心一言等聊天框中单向回复的功能，通过AI Agent技术--即群体智能的创新性协作流程，该聊天助手能够基于任务目标，将特定业务流程中用户的阶段状态拆分成多个待执行任务，并将执行任务分配给多个子任务agent，比如：意图理解，情感分析，信息获取，链接发送，需求分析，质量检验，人工转接等等。每一个子任务agent之间用自然语言的方式实时对话，高效协作。
3、中文拟人化聊天：
和电影里讲述的一样，萨曼莎是一位高度拟人的AI Agent，能达到这一点的原因是神经元智能采用了深度学习中RLHF（人类干预强化学习）技术，自研的RL（奖励模型）使“萨曼莎”能够自我优化其响应策略。
利用深度学习技术，它可以从大量的数据中发现模式，并据此改进对话流程和用户体验。
提示词工程和小样本，它可以迅速地实现根据顾问或客服的喜好训练聊天风格。
比如：律师咨询场景的专业严肃风格，游戏陪伴场景的二次元风格，教育咨询场景的耐心温柔风格。
它将规模化地处理用户个性化需求变为现实。
AI Agents的使命-成为人工智能技术与应用场景的桥梁
神经元科技判断，能否把价值传递到更多的应用场景，核心就看AI Agents。
在未来，“萨曼萨”的主要应用场景主要包括以下几个方面：
电商领域：在电商领域，“萨曼萨”可以通过判断用户的情绪和意图，使回复更具有人性化。
例如，当用户在对话框里打出一大长串字表达不满时，“萨曼萨”会首先判断出用户的情绪，然后再根据用户的情绪来给出回应。
金融行业：在金融行业，“萨曼萨”可以通过情感识别来决定如何与用户对话。例如，当用户在对话框里打出一大长串字表达不满时，“萨曼萨”会首先判断出用户的情绪，然后再根据用户的情绪来给出回应。
移动设备：“萨曼萨”的算法可以运行在手机、平板等移动设备上，甚至可以直接在摄像头的模组里使用，从而触达更多的手机用户。
情感计算：“萨曼萨”可以通过分析用户的语音、图像和文字，识别出用户的情绪，然后根据用户的情绪来调整自己的回应。以上是“萨曼萨”的主要应用场景，但实际上，作为一种聊天机器人，“萨曼萨”的应用场景可能会更广泛，包括但不限于客户服务、个人助手、教育、娱乐等多个领域。
神经元科技深耕六载，用优质产品争先2024年
神经元是一家从17年就专注于人工智能的创业公司。
在神经元深入AI Agents的领域探索过程中，判断Agent下一步可能会朝着两个方向同时迭代。一是与人协助的智能体，通过执行各种任务来协助人类，侧重工具属性；二是拟人化方向的迭代，能够自主决策，具有长期记忆，具备一定的类人格特征，侧重于类人或超人属性。
我们希望把神经元打造成一个同时把用户和产品放在首位的公司。
因此，我们有动力让 AI 变得更好，并且把产品做得更好。这会使神经元走入良性循环。
神经元希望在未来每个人都可以拥有一群 AI Agents，包括老师、朋友、治疗师和所有其他的角色，就像拥有一群 AI 朋友。他们每个人都知道你的名字，并且很高兴和你聊天，而他们都有一个共同的名字—萨曼莎（Samantha ）。
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