框架分为哪几种

近几个月来，各种以大模型为基础的产品相继发布，其中LangChain和AutoGPT成为了行业关注的重点。ChatGPT的诞生让全球创新的速度加快了数倍，AutoGPT的发布则使得AI技术的应用得到新提升。然而，随着大模型技术的日渐成熟，人们开始关注如何更好地应用这些技术，因此，一个强调中间层应用构建平台的趋势逐渐形成。

AGI应用平台开发商「心识宇宙」此前正在探索AI大模型的中间层应用，CEO陶芳波告诉36氪，旗下自主研发的MindOS是一个支持30种语言，具有1000多个带有性格和功能的预设AI角色的AGI平台。MindOS的推出可以帮助企业在几分钟到几天的时间内完成从配置到部署全过程，同时可以对接到CRM，实时提供深度用户洞察。

AI配置示例

陶芳波表示，“大模型是通用计算平台，但是要让AI在现实世界中完成各种任务，还需要视觉、执行、动机、记忆等区域的配合。因此，MindOS自研的脑启发UMM框架给大模型接入了这些能力，从而让AI可以完成一个长链条任务，并且内容更可控，能力更自主，部署更灵活，整合更深度。”

MindOS利用自主开发、可修改的能力以及大模型的理解能力和逻辑推理能力，可以完成复杂的任务，例如各个行业场景中的对话。不同的行业场景需要不同的对话策略，例如电商注重用户个性化推荐，金融场景强调信息的实时性和完整度，旅游场景则要求能进行较复杂的推理规划。

据心识宇宙团队统计，自MindOS发布以来，团队已经收到了全球数百家企业的试用申请，尤其是今年1月的AI热潮以来，申请数量增速明显。目前，心识宇宙已经和全球Top 3电商平台之一、亚太地区头部金融券商、全球顶尖跨境电商平台、国内头部虚拟人公司和头部元宇宙平台达成合作。

电商场景应用

“中间层和应用层的壁垒其实是很高的，比如行业认知和经验、应用的深度整合，还是平台生态壁垒，和长期沉淀下来的用户记忆，都是应用越久、积累越深。”心识宇宙COO林宋琪说到。

陶芳波曾在微软研究院、阿里巴巴等国际知名企业负责AI算法相关工作，作为较早进入AI产业并开启技术研发、商业化落地的AGI领域企业创始人，陶芳波认为，未来AI的发展将会分为三个阶段：

• 应用和服务的AI化：任何需要用户来做决策的过程，都应该有AI Copilot的辅助，来更好提供深度需求理解和场景化推理。
• 个人为中心的AI出现：每一个人，都可以在交互的过程中，逐渐培养一个和自己深度绑定、且可以帮助串联任何事的AI Copilot。
• AI Copilot串联成网络：应用和服务的AI Copilot和每个个人AI Copilot，连接成一张全新的网络，服务的分发会在这个AI Network上发生。不是传统的基于连接的分发，而是基于理解和推理的分发，这些AI Copilot会相互合作、协同，帮助人类完成复杂任务。

在这些趋势下，人机交互方式将有机会被改写。当下的计算机、智能手机等，人和软件之间的信息交流，都是建立在GUI的基础上，也让人机交互从最初的仅限于专业人群，发展到了普通人范围。人类最自然的交互方式是语言，比如想要查询天气，如果通过语言，只需要说一句话“北京明天天气怎么样？”如果通过GUI，则需要用户找到软件、选择城市、再查看具体的日期。

AI个人助理

过去由于AI的能力有限，这种基于语言的交互也只能做到浅尝辄止。AI语音助手往往是通过识别固定的句式、关键字，来做出机械式的回复，给人带来的体验升级比较有限。如今，在大模型能力飞升的背景下，新的可能出现了：当AI可以充分理解人类语言、链接各方面能力，仅通过语言的人机交互就会成为最方便的交互方式，传统的由产品经理定义UI界面的方式可能被改写。

林宋琪表示：“未来用户通过自然语言讲解工作流程，AI就可以连通各个软件的API，自主构建工作流和专属用户的UI，这样所有屏幕都可以变成AI的画布——也就是说，AGI之于软件，正如Made to order之于制造，之前是供给到需求，之后是需求到供给，这是一种全新的生产方式。”

AI导览服务

截至目前，开发近一年的MindOS已经进入了阶段一，应用和服务的AI化；今年下半年，团队将会发布面向消费者的MindOS，届时所有人都有机会塑造一个专属于自己的AI Copilot，实现以个人为中心的AI。

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