金磊 發(fā)自 上海
量子位 | 公眾號 QbitAI

現(xiàn)在寫代碼，最fashion的“姿勢”應(yīng)該是什么？

答案或許就是：截圖。

沒錯，就像這樣，先隨便找個網(wǎng)頁，截取想要的那部分界面，然后“喂”給AI，并附上一句Prompt：

參考這個頁面，生成一個類似的HTML頁面。

只是一張圖和一句話，AI就“唰唰唰”的把代碼給寫出來了。

有了這個功能，前端程序員搞簡單的頁面代碼可就方便太多了（甚至編程小白都可以嘗試做網(wǎng)頁）~

而且這個AI啊，還不是國外的什么應(yīng)用，正是商湯在今天GDC（全球開發(fā)者先鋒大會）中辦公小浣熊2.0最新升級的功能。

不得不說，國產(chǎn)AI的含金量還在持續(xù)上升中~

△商湯科技小浣熊負(fù)責(zé)人，賈安亞

縱觀整場發(fā)布會，一個最大的感受就是，商湯辦公小浣熊2.0不僅僅是增添新功能這么簡單，更是把辦公AI從一個助手的角色轉(zhuǎn)變成了有自主執(zhí)行能力的智能體。

這又該如何理解呢？我們繼續(xù)往下看。

辦公AI：從有用，到好用

截個圖就能寫代碼，還只是辦公小浣熊2.0新功能的一隅。

小浣熊這次是把“日日新”融合大模型的原生融合多模態(tài)能力結(jié)合了進來，實現(xiàn)了多模態(tài)理解和交互。

舉個例子。

數(shù)據(jù)分析是大家在辦公場景中或多或少都會接觸到的工作內(nèi)容之一，用上了辦公小浣熊2.0，效率直接變得Pro Max了。

在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段，它能自動幫你搞定數(shù)據(jù)里的各種麻煩，比如補全漏掉的數(shù)據(jù)、修正錯誤、統(tǒng)一格式、去掉重復(fù)內(nèi)容、轉(zhuǎn)換類型，還能解決文字亂碼問題。

這樣一來，在數(shù)據(jù)分析最初階段，就能把速度和準(zhǔn)確性給提升上去。

為了能讓你把數(shù)據(jù)看得更清楚，辦公小浣熊2.0還支持數(shù)據(jù)可視化。

它能自動幫你選最合適的圖表，生成好看又清晰的圖表，重點信息一目了然。

還可以根據(jù)需要調(diào)整樣式和布局，甚至做出可以互動的圖表。就算你不懂復(fù)雜的工具，也能輕松做出專業(yè)的數(shù)據(jù)圖表。

不僅如此，辦公小浣熊2.0還具備模式識別和趨勢分析的能力。

同樣是自動的方式，它可以幫你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，識別時間數(shù)據(jù)的趨勢，找出異常值和波動，預(yù)測未來的走勢，還能分析不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

那些原本需要專業(yè)統(tǒng)計知識才能完成的分析任務(wù)，現(xiàn)在一個AI就能搞定。

下面的例子中就展示了讓小浣熊預(yù)測《哪吒2》票房的過程：

當(dāng)然，若是還有不懂的問題或進一步的需求，我們依舊可以通過對話的方式來提問。

甚至聯(lián)動Excel、txt、Word、和PDF等多個不同類型文件，直接讓它生成一個完整且多模態(tài)的報告都是OK的哦~

但不僅限于數(shù)據(jù)分析這一類任務(wù)，辦公小浣熊2.0已經(jīng)將剛才我們展示的模式“融會貫通”到了近乎全場景中。

而這種模式，可以為歸結(jié)為“三步走”：

第一步是規(guī)劃（Plan）：在規(guī)劃階段，可以自主整合世界知識（預(yù)訓(xùn)練階段信息）、網(wǎng)絡(luò)信息（互聯(lián)網(wǎng)實時信息）和自有數(shù)據(jù)（私域知識網(wǎng)信息）。

第二步是分析（Analysis）：在分析階段，可以有效地對數(shù)據(jù)和文檔進行分析并從中挖掘有效信息。

第三步則是創(chuàng)作（Write）：基于上面步驟，進而完成內(nèi)容生成、智能校對信息源并輔助創(chuàng)意創(chuàng)作，完成各類復(fù)雜任務(wù)。

總而言之，現(xiàn)在的辦公AI，可以說是熟練學(xué)會了如何使用人類工具，通過不斷地將執(zhí)行結(jié)果作為反饋信息源參與至?xí)捴?，可以不斷提升AI的自主工作能力，進而泛化更多應(yīng)用場景、發(fā)揮更大價值。

嗯，是從有用，轉(zhuǎn)向了好用。

代碼小浣熊也升級了

除了辦公小浣熊之外，家族的另一位成員——代碼小浣熊2.0也推出了諸多新功能。

相比此前的代碼補全、問答交互，其最大的特點，便是多維數(shù)據(jù)融合和多模態(tài)推理。

代碼小浣熊2.0在多維數(shù)據(jù)融合上的確有一套，能幫開發(fā)人員省不少事兒。

先說本地數(shù)據(jù)融合這一塊，它就像個智能管家，能把你的個人代碼數(shù)據(jù)還有代碼倉庫都管起來，讓你隨時能輕松找到想用的代碼，快速復(fù)用，開發(fā)速度“嗖”地就上去了。

再看企業(yè)內(nèi)部云端融合，以前各部門的數(shù)據(jù)就像一個個孤島，現(xiàn)在它把這些孤島都連起來了，企業(yè)的數(shù)據(jù)庫、知識庫都整合得妥妥當(dāng)當(dāng)。

大家一起搞開發(fā)的時候，信息共享那叫一個順暢，不用來回溝通解釋，時間和精力都省了。

除此之外，它能聯(lián)網(wǎng)檢索知識，把網(wǎng)絡(luò)上很多有用的信息都能幫你找回來，加到本地的數(shù)據(jù)里，給開發(fā)工作源源不斷地提供新資料，讓你的思路更開闊。

而在實操方面，代碼小浣熊2.0在寫代碼的時候，不管是單行的代碼，還是好幾行連在一起的，它都能幫著補全，要是有不對的地方，也能幫著改。

要是碰到任務(wù)里某個點要調(diào)整，它不光能改這一處，還能同時跨著文件，把相關(guān)的好幾處任務(wù)一起改了，著實是有些方便在身上的。

并且它還可以執(zhí)行更多的具體開發(fā)流程操作，提供更加全面的編程輔助能力。

例如一鍵添加注釋：

以及通過自然語言連續(xù)提問：

值得一提的是，代碼小浣熊2.0除了對個人用戶之外，對企業(yè)也特別有用，它能幫整個企業(yè)管好代碼資產(chǎn)。

怎么個管理方式呢？

它先會仔細(xì)篩查代碼，把有問題的地方找出來，接著再進行后續(xù)的開發(fā)，讓代碼變得越來越好，這個優(yōu)化升級的過程會一直持續(xù)下去。

而且它管得還很全面，從最開始了解大家對軟件有啥需求，到后面測試軟件好不好用，軟件研發(fā)的好多流程它都涉及到了。

有了它，企業(yè)的代碼質(zhì)量會更高，以后維護起來也更輕松。

不用再愁多Agent應(yīng)用開發(fā)了

如果說小浣熊家族的升級是商湯在應(yīng)用層上的最新發(fā)布，那么在底層大裝置方面，商湯在本次GDC上同樣也有一個大動作。

首先，是一個可以破局多Agent應(yīng)用開發(fā)困境的開發(fā)者工具——LazyLLM。

簡單來說，LazyLLM是一個面向開發(fā)者的一站式、開源的，可構(gòu)建多Agent大模型應(yīng)用開發(fā)框架，能協(xié)助開發(fā)者用極低的成本，構(gòu)建復(fù)雜的AI應(yīng)用，并可以持續(xù)迭代優(yōu)化效果。

接下來，我們就來盤一盤LazyLLM到底有什么特點。

首先從代碼設(shè)計方面來看，是肉眼可見的簡潔。

例如用代碼表達(dá)一個數(shù)學(xué)公式，對比LazyLLM、LangChain和LlamaIndex，LazyLLM的代碼是真的短了不少：

其次，面對當(dāng)下眾多的調(diào)用、部署的“選項”，LazyLLM做到了統(tǒng)一。

無論是什么樣的模塊，用戶都可以用統(tǒng)一的方式來調(diào)用，靈活試驗各種基模型、訓(xùn)推框架與數(shù)據(jù)庫。

值得一提的是，它還提供微調(diào)的服務(wù)，這就更便于客戶在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用。

LazyLLM還有一個大亮點，就是開發(fā)方便。

例如十行代碼就能搭建RAG多路召回應(yīng)用，三行代碼搭建ChatBot，甚至兩、三行代碼就能在RAG應(yīng)用中用上自定義的轉(zhuǎn)換規(guī)則或者多路召回的策略。

除此之外，LazyLLM的亮點還包括：

• 以數(shù)據(jù)流為核心的應(yīng)用開發(fā)范式：LazyLLM以數(shù)據(jù)為核心，可通過Pipeline、Parallel、Switch、If、Loop、Diverter、Warp、Graph等數(shù)據(jù)流拼接已有組件或其他開源軟件，并支持在應(yīng)用開發(fā)過程中持續(xù)迭代數(shù)據(jù)，從而不斷提升數(shù)據(jù)效果。
• 像搭積木一樣開發(fā)大模型應(yīng)用：LazyLLM通過精細(xì)化模塊設(shè)計和符合直覺的代碼風(fēng)格，使開發(fā)者能夠更快地實現(xiàn)想法產(chǎn)品落地，同時真正像搭積木一樣，把意圖識別、知識庫檢索能力、大模型能力等快速拼到一起，實現(xiàn)完整應(yīng)用。
• 復(fù)雜應(yīng)用一鍵部署：LazyLLM利用輕量網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)分布式應(yīng)用一鍵部署，助力用戶快速實現(xiàn)產(chǎn)品落地。當(dāng)智能體開發(fā)完成后，應(yīng)用者能夠一鍵將其部署到網(wǎng)頁、企業(yè)微信、釘釘?shù)绕脚_。同時，框架還支持跨平臺、不同操作系統(tǒng)，以及不同底層云的基礎(chǔ)設(shè)施。
• 多Agent編排：封裝FunctionCall、React、ReWOO、PlanAndSolve等多種Agent。
• 跨平臺：兼容多個操作系統(tǒng)（如Windows、OS或Linux）和多種IaaS平臺（如裸金屬、K8s、slurm、公有云）。

總而言之，LazyLLM是做到了可以讓用戶以最簡單的方法和最少的代碼，快速構(gòu)建復(fù)雜、強大的多Agent AI應(yīng)用原型，像搭建積木一樣，快速構(gòu)建出具有生產(chǎn)力的AI大模型應(yīng)用。

而基于LazyLLM這個開發(fā)者工具，商湯還發(fā)布了一個應(yīng)用開發(fā)平臺——萬象平臺。

整體來看，它是企業(yè)級一站式模型開發(fā)與管理平臺，集成模型管理、精調(diào)、推理、評測等功能，提供多種開源和閉源大模型，基于SenseCore萬卡集群，支持實時調(diào)用、快速擴縮容，兼容國產(chǎn)芯片和異構(gòu)算力管理。

萬象平臺的一大核心能力，就是高效推理和簡單微調(diào)。

不僅支持PPL.LLM、LightLLM等多推理框架，在這里，你還可以一鍵搭建各種主流大模型，包括大火的DeepSeek滿血版、商湯SenseNova，以及Meta、阿里、智譜等眾多開源模型！

其次，正是因為基于LazyLLM，萬象應(yīng)用開發(fā)平臺通過統(tǒng)一畫布界面，將LLM應(yīng)用開發(fā)、RAG核心算法及多模態(tài)模塊編排整合，支持用戶靈活組合算法組件、即時測試調(diào)整，并一鍵啟動微調(diào)服務(wù)，實現(xiàn)高效便捷的流程編排能力。

值得一提的是，萬象平臺還突破了云算力依賴。

因其兼容云端與本地服務(wù)協(xié)同，開放第三方模型接入接口，這就允許用戶使用自己的MaaS平臺提供服務(wù)，將閑置算力用起來。

而且萬象平臺還可以進行本地部署與私有化交付，適配國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫及芯片，保證數(shù)據(jù)安全，符合審計合規(guī)。

商湯眼中的“AI與人類協(xié)同”

最后，我們還需要對今天商湯在GDC的一系列發(fā)布做個總結(jié)，從中挖掘商湯在大模型發(fā)展路徑上的戰(zhàn)略布局。

從應(yīng)用層，即小浣熊家族的升級來看，商湯是想讓AI不只是打輔助，更是起到自動化去解決更復(fù)雜問題的作用。

商湯的辦公小浣熊2.0和代碼小浣熊2.0不僅作為輔助工具（Copilot）提升人類的工作效率，還逐步向自主執(zhí)行任務(wù)的Agent方向發(fā)展。

辦公小浣熊能夠自主規(guī)劃任務(wù)、分析數(shù)據(jù)并生成報告，代碼小浣熊則能夠跨文件執(zhí)行多任務(wù)修改，甚至進行代碼資產(chǎn)管理。這種轉(zhuǎn)變使得AI能夠更獨立地處理復(fù)雜任務(wù)，減少人類的重復(fù)性勞動。

從底層大裝置來看，通過LazyLLM開源框架和萬象平臺，商湯大幅降低了AI應(yīng)用開發(fā)的門檻。

即使是初級開發(fā)者，也可以通過簡單的拼接和模塊化設(shè)計，快速構(gòu)建復(fù)雜的AI應(yīng)用。這種低門檻的開發(fā)方式使得更多企業(yè)和個人能夠參與到AI應(yīng)用的創(chuàng)造中，推動了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。

而二者也有相通之處，那便是多模態(tài)融合與推理。

這也是得益于商湯的“日日新”融合大模型近來在多模態(tài)推理和融合方面取得了突破，能夠處理文本、圖像、音頻、視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。

這種多模態(tài)能力的提升，使得AI能夠更好地理解和處理復(fù)雜的現(xiàn)實世界任務(wù)，進一步增強了AI與人類的協(xié)同能力。

從這里我們也不難發(fā)現(xiàn)，商湯此前提出的“三位一體戰(zhàn)略”，即“大裝置 + 大模型 + 應(yīng)用”，還在持續(xù)奏效。

而面對當(dāng)下和未來不斷快速變化的大模型市場，商湯聯(lián)合創(chuàng)始人林達(dá)華在近期的訪談中，也道出了商湯的布局之道：

未來AI發(fā)展方向是從語言模型向多模態(tài)、推理模型和世界模型進化，大模型將突破行業(yè)核心任務(wù)才能實現(xiàn)真正商業(yè)價值。

DeepSeek的訓(xùn)練優(yōu)化不會降低算力需求，反而推理市場增長迅速，競爭加劇。商湯的核心戰(zhàn)略是通過多模態(tài)技術(shù)、深度行業(yè)應(yīng)用、軟硬件一體化來構(gòu)建高價值A(chǔ)I生態(tài)，而非單純參與API價格戰(zhàn)。

DeepSeek吹起的低成本+高性能“國潮AI風(fēng)”還在繼續(xù)，而從商湯今天一系列最新發(fā)布來看，趨勢沒有停滯，涌現(xiàn)還在持續(xù)。

— 完 —

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