文章摘要
【关 键 词】 低代码、AI时代、Agent应用、技术挑战、成本问题
低代码和AI Agent的结合正在成为企业低成本进入AI时代的关键。AI Agent，作为大模型发展的下一阶段，被预测在2024年将迎来爆发期。AI将从辅助工具转变为能够替代人类工作的同事，这一趋势在软件工程和客服等行业已经初步显现。然而，Agent的发展也面临着技术和成本的双重挑战。
一方面，Agent的技术挑战主要体现在大模型的性能限制上。例如，AutoGPT在执行任务时常常失败，因为它无法处理付费API或无法理解HTML代码。在企业任务场景中，对数据和问答的准确性要求很高，而大模型的幻觉问题和错误率成为了商用的障碍。另一方面，成本挑战则体现在训练和运行大模型所需的高昂算力成本上。例如，基于GPT-4的游戏NPC的成本高达每小时26美元，对于大多数企业来说是不可承受的。
低代码技术的出现为Agent的低成本落地提供了可能。低代码平台能够以更低的成本实现数字化，降低了应用开发的门槛。钉钉的低代码团队宜搭就推出了“宜搭AI”，允许用户在低代码平台上构建AI助理。这种结合低代码和AI的Agent，已经在企业和组织中得到应用，如深圳航空和浙江工商大学教务中心的案例所示。这些Agent不仅提高了业务效率，还激活了企业的数据资产。
低代码+AI开发Agent的门槛和成本都相对较低。对于已经在低代码平台上开发过业务应用的企业，他们的业务数据已经是大模型所需的结构化数据，实施成本几乎可以忽略不计。钉钉宣布将推出自己的Agent Store——“钉钉AI助理市场”，计划在三年内创建1000万个AI助理。
低代码的普及为AI Agent提供了良好的系统和数据基础设施。AI时代的本质在于变革数据产生与消费的方式，而Agent正在使这一切逐渐成为现实。低代码+AI的结合不仅推动了Agent的普及，还可能推动软件架构的范式迁移，从而开启以Agent为中心的软件时代。这种人机交互式的软件开发方式有望推动软件平民化，为企业进入AI时代提供了一把钥匙。
原文和模型
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【原文作者】 甲子光年
【摘要模型】 gpt-4
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