语言模型
的出现，无疑给 AI 智能体的发展带来了全新的想象力，因此尽管在众多 AI 智能体还未达到完全模拟人类智能的程度的情况下，仍然吸引了全球关注，因为它的出现意味着人类在未来实现
通用
人工智能
的目标上迈出的重要一步。
抢跑的人意味着能够拥有先发优势。
OmBot自主智能体的诞生
人工智能
大会上，联汇科技发布了基于大模型能力的
自主智能体（Auto AI Agent ）——OmBot 欧姆智能体
，并针对典型场景需求，推出了首批应用。
DialPort
，让不同高校的智能体（机器人）在一个平台汇集，并让他们一同协作帮助人类完成各种任务。
Amazon
Alexa 在内的众多目前已经成熟的交互智能体的设计思路。
自主智能体的初步探索
智能体是能够
感知
环境、自主决策并且具备短期与长期记忆的计算机模型，它能够模仿人类大脑工作机制，根据任务目标，主动完成任务。
认知、记忆、思考、行动
四大核心能力，作为一种自动、自主的智能体，它以最简单的形式中在循环中运行，每次迭代时，它们都会生成自我导向的指令和操作。因此，它不依赖人类来指导命令，具备高度可扩展性。
自主智能体核心能力
认知
是智能体获取环境信息的过程。将原始数据转化为计算机可以理解和处理的形式，而
人类 80% 的信息输入来自于视觉。
记忆
是智能体存储和提取信息的能力。包括短期记忆和长期记忆，前者用于存储临时的信息，后者用于存储更持久的知识和经验，并最终由记忆在决策和行动中发挥价值。
思考
是智能体对
感知
和记忆进行分析、推理和决策的过程。使用各种算法和技术来处理
感知
数据和记忆信息，以生成合理的决策和行动计划。其中，
语言是我们思考的核心
逻辑
。
行动
是智能体基于
感知
、记忆和思考结果采取的具体行为。包括控制机制和执行器，用于将决策转化为实际的物理行动或其他形式的输出。
第一批自主智能体是什么
联汇首次推出的自主智能体并不止一个，而是一批。
视频小欧
可以成为新零售场景中的智慧店长。通过与摄像头视觉信息结合，利用欧姆大模型智能识别店内发生的一切，形成机器人记忆，并自主决策提示交互信息。自主关注店内值得关注的事件，在必要时进行提示。通过与机器人对话交互，用户可以随时询问店内发生过的一切，协助店铺的管理运营。
视频小欧成为自主思考的智慧店长
文档小欧
可以成为个人和企业的学习助理。面对电力、石油、医学等行业专业知识学习成本高、
查询
困难的痛点，文档问答机器人可以将专业知识有效集成到向量
数据库
，并存储记忆，形成专业机器人，通过多模态内容理解与内容生成，智能回复用户问题，并给出专业的回答。
文档小欧帮助行业小白解决专业问题
AIGC 小欧
可以成为媒体、文化、游戏等行业的剪辑助手。通过 AIGC 实现媒体视频素材的一键成片，针对视频主题，语言模块完成视频内容文案生成，随后拆分为更加细节的视频镜头描述，依托语言理解能力，对素材库视频进行搜索、剪辑和生成，最终大幅降低视频制作门槛。
AIGC 小欧一键成片
智慧文旅底座
，为文旅全行业提供包含元宇宙、AIGC、智慧助手等典型场景快速赋能。
个性化智能体的快速生成与进化
，未来的自主智能体，不是一个，也不是一批，而是 “人均” 单位下的应有尽有。
欧姆大模型 3.0 来了！
对于认知与思考的解决方案，联汇依赖的是背后的多模态大模型。
行业性能最强、真正落地应用的大模型。
OmModel V3 正式发布
标签全开放识别
。预训练中已经包含了
数十亿
的高质量图文匹配数据，包含大量的环境背景，目标类型，目标属性与行为特征，叠加全图细粒度级别的理解，图文的语义匹配，图文问答等多任务的训练，使欧姆大模型 3.0 具备了
能力涌现
的保障。
任意目标
，甚至是描述的方式去定义目标。
开放识别
视觉问答
方面，构建了私有的十亿级媒体数据和物联网数据，包括
无人机
视角，监控视角等，通过多任务训练，欧姆大模型 3.0 将包括自然语言解析、
逻辑
推理、图像理解以及
自然语言生成
等
AI 能力进行深度融合
。将视觉模型和
语言模型
进行细粒度的对齐，让其可以理解人类指令，并合理作答。
多轮对话推理
，并扩充视觉之外的信息。
视觉问答
语言模型
的能力，欧模大模型能够做到基于视觉认知的推理，并由此
支撑智能体所需要的认知与推理能力。
视觉问答
的基础上，认知推理的能力能够赋能智能体
从被动的识别转为主动推理，进行思考与决策
，并提出相应的智能解决方案。
推理认知
高效微调
方面，针对传统全
参数
微调消耗大量 GPU 计算与存储资源的情况，联汇从模型训练和模型推理两方面入手，使得欧姆大模型能够好用、易用。
自主设计 PEFT 羽量微调技术
，与标准全
参数
微调相比，仅微调模型
参数
的一小部分，
训练
参数
量小于 1%
，在大幅降低计算和存储成本的同时，实现媲美全
参数
微调的性能表现。这样的做法能够真实降低大模型的微调训练门槛，快速适配用户长尾场景的训练需求。
训练
参数
量小于 1%
推出针对多模态大模型的推理运行系统 ——Hydra 九头蛇部署架构
，通过多卡集群部署蛇身，由多个公用的底座模型组成，而各个算法任务只需要部署羽量级的蛇头模型，实现 MaaS 架构。在推理时，蛇头模型可与任意公用蛇身模型结合产生识别结果，且新增算法任务只需增加羽量级蛇头模型。从而实现了 GPU 集群资源的高效利用，并突破算法任务部署显存资源的上限。
Hydra 九头蛇部署架构
人在环路指令学习进化体系
。
人在环路指令学习进化体系
量化
数据集进行能力验证，再配置并测试各种算法任务，确保模型的升级成功。在模型实际部署上线后，持续跟踪算法任务运行情况，记录并反馈模型潜在缺陷和优化点。
由效果评估、升级策略、数据回流、优化升级构成
的人在环路指令学习进化体系，欧姆大模型可以对底座模型进行有效的指令学习、迭代升级，从而在现有的算法任务上有更好的表现。
进化得更加强大
。
完善的工具链和工程化框架
欧姆大模型工具软件集合
，用 AI – 原生的思路，
重新想象 AI 智能体的开发工具
，让开发者可以快速构建未来的爆款智能体！
欧姆大模型应用体系
提升算法
生产效率的同时，有效降低了
人工智能
技术的应用门槛，为更多的企业与行业赋能。
OmVision 应用体系
首次发布针对智能体的 OmBot OS
操作系统
。开发者可以基于灵活的模块配置，将多模态大模型、向量
数据库
、
人机交互
认知架构进行深度融合，为构建基于多模态数据
感知
、认知、思考与行动的智能体奠定基础。
OmBot OS 架构
主动思考模块与交互响应模块
，支持响应式问答与主动推荐思考的任务场景。同时支持记忆反思模块，模拟人类对于长期记忆的主动压缩与思考过程，从繁杂的原始记忆中抽取出更加高维度的抽象记忆信息，让我们的智能体更加人性化。
数据库
、
人机交互
等技术进行
深度融合
，为构建基于多模态数据进行
感知
、认知、思考与行动的智能体奠定了基础。
以更开放的方式拥抱 AGI 时代
技术生长
打下扎实基础，在此之上的对外开放能力同样令人期待。
进化能力、迭代产品、开放生态
，推动降低
人工智能
使用门槛，加速推动普惠 AI 赋能千行百业。
人工智能
的范式变革正在加速，曾经的故事正在成为现实。
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