今天分享的是：从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例

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该报告围绕大模型、智能体与复杂AI应用系统构建展开，以产业大脑为例进行深入探讨。大模型的发展历经多种技术积累，ChatGPT标志着对话式AI进入大众应用阶段，推动AI从辨别式向生成式转变，其能力不断增长，但早期大模型在推理能力上存在明显短板 。OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等模型实现了推理能力的突破性进展，这得益于测试时拓展、强化学习、蒸馏等技术，以及思维链（CoT）的运用。思维链能让模型逐步分解复杂问题，提升答案准确性与深度，且通过精心设计的少量高质量样本可实现特定领域的高性能低成本推理模型 。智能体（AI Agent）是大模型的拓展，弥补了大模型缺乏与物理世界互动及人类记忆能力的不足，它能借助大模型进行任务规划、调用工具并与环境交互，通过Agent System五层基石理论，实现从简单任务到复杂任务的处理，如HuggingGPT通过大小模型协作完成多模态任务，大语言模型正逐渐成为人工智能时代的信息系统入口 。产业大脑是复杂AI应用系统的典型案例，产业发展面临着从国际竞争到技术、人才等多方面的挑战，产业网链大模型以通用中文大模型为基座，结合海量产业数据和知识图谱进行训练，能提供产业知识问答、报告生成等多种服务，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。多个地区的产业大脑实践，如宁波市产业链智能创新平台、中国视谷产业大脑等，通过技术和服务模式创新，为产业发展提供了精准治理、生态培育和创新服务等支持 。未来，“推理大模型 + 知识图谱（知识库） + 智能体”可能成为AI系统开发和应用的重要范式。

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