DingTalk hat einen „siliziumbasierten Talentmarkt“ geschaffen und geht dabei einen anderen Weg als OpenAI

Ein wichtiger Trend besteht darin, dass der Arbeitsablauf von KI-Agenten große Fortschritte im Bereich der KI bringen und möglicherweise sogar die Basismodelle der nächsten Generation übertreffen wird.

Andrew Ng, der frühere Chefwissenschaftler von Baidu und gerade bekannt gegeben hat, dass er dem Vorstand von Amazon beigetreten ist, hat kürzlich in einer Mitteilung seine neuesten Ansichten zu KI-Agenten dargelegt.

Tatsächlich haben OpenAI, Microsoft, Google, Meta und fast alle Giganten der künstlichen Intelligenz dieses neue Schlachtfeld im Auge. Agenten sind der nächste große Trend in der KI-Branche und zum neuen Konsens im gesamten KI-Kreis geworden.

Doch der Weg ist nicht einfach.

Warum habe ich im GPT-Store von OpenAI keinen Erfolg gehabt?

Der erste, der Maßnahmen ergriff, war OpenAl, ein führender Vertreter im Bereich KI.

GPT Store setzte große Hoffnungen in die Kommerzialisierungsgeschichte von OpenAl und räumte der Einführung auf der Pressekonferenz großen Raum ein. Nachdem es online ging, war es tatsächlich überwältigend, mit einem Zustrom von 3 Millionen Smart-Agent-Anwendungen im Handumdrehen.

Wissen Sie, nach mehr als zehn Jahren intensiver Entwicklung im iOS-Ökosystem gibt es im App Store nur 1,78 Millionen Apps.

Der GPT Store konnte die Ambitionen von OpenAI jedoch nicht unterstützen.

Der geschulte KI-Agent sollte besser mit spezifischen Anwendungsszenarien und -prozessen umgehen können und stärkere „Aktions“-Fähigkeiten aufweisen. Aber im GPT Store erfolgt die Interaktionsmethode immer noch nur in Form eines Chat-Dialogs. OpenAI versucht, es normalen Benutzern zu ermöglichen, die API-Schnittstelle selbst zu konfigurieren, KI-Dateninformationen selbst einzugeben und die umfangreichen Aufgaben verschiedener Benutzer im Frage-und-Antwort-Verfahren zu lösen.

Offensichtlich kann der alleinige Einsatz einer Chatbox nicht alle Probleme lösen.

Obwohl ChatGPT selbst hochintelligent ist, ist die Arbeit oft unbefriedigend, wenn viele normale Benutzer auf das angepasste GPT zurückgreifen, um Hilfe bei verschiedenen Bedürfnissen zu erhalten.

Ganz zu schweigen davon, dass die Vision von OpenAI darin besteht, eine große Anzahl von Unternehmensbenutzern zu bedienen.

Nur drei Monate nach der Veröffentlichung sank die Zahl der aktiven Nutzer des GPT Store um 40 % und eine große Zahl von KI-Agent-Anwendungen wurde aufgegeben.

Heute steht der GPT Store vor der Pleite und viele zahlende Nutzer sagen auch: Das ist ein seltenes Waterloo für OpenAI.

Während sich der GPT Store allmählich aus der Öffentlichkeit zurückzieht, ist in China eine neue Gruppe von Pionieren entstanden, die auf den KI-Agenten-Bereich setzen, wie beispielsweise DingTalk.

APPSO wurde zuvor zur Teilnahme an der neuen Produkteinführungskonferenz von DingTalk eingeladen, wo sie einen selbst entwickelten KI-Agenten vorstellten – DingTalk nennt ihn „KI-Assistent“. Und kündigte an, in den nächsten drei Jahren 10 Millionen KI-Assistenten zu schaffen.

Da der Markt für KI-Assistenten offiziell online gestartet ist, ist APPSO auch der erste, der ihn ausprobiert, um zu sehen, ob es einen Unterschied zwischen dem „GPT Store“ von DingTalk und OpenAI gibt.

Erste Erfahrung: Es handelt sich um einen „Silizium-basierten Talentmarkt“, auf dem man mehr als nur chatten kann

Obwohl der KI-Assistentenmarkt von DingTalk „Chinas GPT Store“ genannt wird, stellten wir nach der tatsächlichen Nutzung fest, dass er nicht genau mit dem GPT Store identisch ist:

Die erste ist die Auflistungslogik. Der GPT Store und die meisten Agent-Märkte verwenden eine vollständige Empfehlungsmethode. Wenn es sich nicht um sensible Themen handelt, werden grundsätzlich alle UGCs veröffentlicht und können von den Benutzern selbst durchsucht oder verwendet werden. DingTalk ähnelt eher einem Software-Anwendungsmarkt App. Der Store verfügt über eigene offizielle Überprüfungskriterien für die Auflistung und Bewertungslogik.

Zweitens beschränkt DingTalk die GPT Store-Interaktion nicht auf Dialogfelder, sondern integriert die Fähigkeiten von KI-Assistenten vollständig in den Workflow.

Der KI-Assistentenmarkt von DingTalk ist in verschiedene Kategorien unterteilt, je nach Branchen und Arbeitsszenarien. Es handelt sich tatsächlich um einen „Silizium-basierten Talentmarkt“.

Beispielsweise wurden im Bereich „Personalverwaltung“ diese Assistenten, die sich der „Erledigung detaillierter Arbeiten“ widmen, nach Lebenslauf, Gehalt, Vorstellungsgespräch, Leistung und anderen Szenarien unterteilt. Einige Assistenten wurden an die Schnittstelle professioneller Dienstleister angeschlossen und können eigenständige Ausführungsaktionen durchführen, anstatt nur einen einfachen Dialog und eine einfache Interaktion durchzuführen.

Aus Sicht der Agententechnologie integriert DingTalk AI Assistant auch viele neue Technologien auf verschiedenen Ebenen in seiner zugrunde liegenden Architektur.

1. Der einfachste ist der rollenbasierte Chat-Assistent, der durch Eingabeaufforderungsbefehle trainiert werden kann und dessen Schwellenwert niedrig ist.

2. Was die Unterstützung von Wissensdatenbanken und Datensätzen in Berufsfeldern betrifft, schneidet der KI-Assistent von DingTalk ebenfalls recht gut ab und kann unterschiedliche Anpassungsanforderungen erfüllen.

Der KI-Assistent namens „Xiaozhu“ enthält beispielsweise eine große Anzahl professioneller Datenbanken in der Baubranche. Benutzer können wie beim Chatten spezifische Details der Baubranche abfragen und damit Dokumente finden, Informationen lesen und suchen Berufspolitik.

Es ist erwähnenswert, dass der KI-Assistent von Xiaozhu über mehr als eine Fähigkeit verfügt, was auch ein typisches Merkmal von Agent ist. Es unterstützt beispielsweise auch das Hochladen von Entwurfszeichnungen. In weniger als einer Minute können aus den Strichzeichnungen schnell vier Architekturdarstellungen erstellt werden, die Designern und ihren Kunden eine schnelle Vorschau der Entwurfspläne ermöglichen und den gesamten Entwurfsprozess beschleunigen können. Der gesamte Prozess kann durch direkte Kommunikation und Interaktion abgeschlossen werden.

Außerdem gibt es einen KI-Assistenten, der Lebensläufe intelligent generiert, der die Arbeit ebenfalls schnell und gut erledigt.

Sie müssen ihm nur die allgemeine Situation und die Fähigkeiten mitteilen, die Sie hervorheben möchten, und schon können Sie schnell einen professionellen und brauchbaren Lebenslauf erstellen. Das Ändern Ihres Lebenslaufs ist ebenfalls sehr einfach. Sie können den Teil, den Sie ändern möchten, direkt diktieren oder mit einem Klick zur Webseite springen, um detailliertere Anpassungen vorzunehmen.

Mit anderen Worten: Wenn das Dialogfenster des KI-Assistenten komplexe Vorgänge nicht abschließen kann, besteht auch eine wechselseitige Beziehung zwischen dem Fenster und der Hintergrundwebseite, wodurch eine Reihe intelligenter Agenten-Workflows gebildet werden.

3. Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass einige KI-Assistenten eine tiefgreifende zugrunde liegende Entwicklung durchgeführt haben. Dabei handelt es sich hauptsächlich um professionelle Software oder SaaS- Unternehmen, die anwendungsübergreifend eingesetzt werden können. Zum Beispiel der von UF Payroll erstellte KI-Gehaltsanalyseassistent . Benutzer können direkt fragen: „Helfen Sie mir, das aktuelle Durchschnittsgehalt von Produktmanagern zu überprüfen“ oder „Überprüfen Sie die monatliche Personalfluktuation im letzten Jahr.“

Die Form des Feedbacks besteht nicht nur aus Text und Bildern, da der Agent die Geschäftsanforderungen versteht und die Ergebnisse der Antwort des Assistenten auf verschiedene Weise wie Listen, Symbole, Webseitendaten usw. dargestellt und zusammengefasst werden können.

UF Payroll ist bereits eine auf DingTalk gelistete SaaS-Anwendung, die eine große Datenmenge für das Unternehmen gesammelt hat, sodass der mit KI aktualisierte Assistent das System geöffnet hat und problemlos Echtzeitdaten aus der ursprünglichen Anwendung abrufen und abschließen kann Eine Reihe von Arbeitsabläufen zum „Zusammenfassen, Bereinigen und Organisieren“ selbst.

In der Vergangenheit mussten Sie bei einer solchen Aufgabe Daten manuell verknüpfen, Referenzwerte wieder aufnehmen und Ihre eigenen statistischen Funktionen schreiben. Jetzt müssen Sie nur noch Ihren Mund benutzen.

Wir haben auch den vom Hangzhou Public Security Bureau entwickelten KI-Assistenten kennengelernt, der ein typisches Beispiel für einen Multitasking-KI-Assistenten ist . Große Sprachmodelle + Regierungsdienste sind von Natur aus Szenarien, die auf natürliche Weise kombiniert werden können, was einem 24-Stunden-Dienstfenster entspricht, und entsprechend können unterschiedliche „Aktionen“ ergriffen werden.

1. Wie beim normalen Chat erläuterten wir kurz die Situation und die Anforderungen, und der KI-Assistent konnte im Grunde schnell auf die Wissensdatenbank des öffentlichen Sicherheitssystems zugreifen, um zu reagieren, und die Informationen waren alle auf dem neuesten Stand.

• Der Kommunikationsprozess überlagert auch die Aktionsfähigkeiten des DingTalk-KI-Assistenten selbst: Steht der Termin fest, hilft Ihnen der KI-Assistent automatisch bei der Festlegung des DingTalk-Zeitplans und erinnert Sie vor der Abreise.
• Erwähnenswert ist, dass uns aufgefallen ist, dass der vom Hangzhou Public Security Bureau entwickelte KI-Assistent mit dem System des Public Security Bureau verbunden wurde: Wenn das Problem weiterhin ungelöst bleibt, können Benutzer direkt Feedback geben. Der KI-Assistent teilt den Inhalt Ihres Feedbacks in spezifische Probleme, Lösungen und Zufriedenheitsgrade auf und meldet diese gleichzeitig an das System.

APPSO hat auch mehrere verschiedene KI-Assistenten kennengelernt, die im Wesentlichen verschiedene Berufsfelder wie Design, Lernen, Büro, Betrieb, Vertrieb, Personal, Finanzen und Steuern abdecken.

Im Bürobereich gibt es beispielsweise speziell ausgebildete Experten für Bürokompetenzen wie PPT-Gliederungsplaner, Wochenberichtsmaster und EXCEL-Assistenten;

Im Vertriebsbereich finden Sie Vertriebsexperten wie z. B. Wirtschaftsinformationssucher, Verkaufscoaching-Assistenten und Telefonskript-Coaches.

Im Bereich Design enthält neben dem oben erwähnten Xiaozhu AI Assistant ein weiterer von MoLook produzierter KI-Assistent eine große Menge an Kleidungsdesigndaten und verfügt über integrierte kleine Modelle des Kleidungsdesigns. Nach einer einfachen Kommunikation und Referenzbildern können wir bei der Vervollständigung des Designs von Kleidungsstilen behilflich sein.

Es gibt tatsächlich eine Kernschwierigkeit im Entwicklungsprozess: Ob es sich um die Bauindustrie oder das öffentliche Sicherheitssystem handelt, die Datenbank dahinter wird ständig aktualisiert und verändert. Für die Agentenentwicklung ist es sehr schwierig, Benutzern das Erledigen von Aufgaben in der Landessprache zu ermöglichen, da hinter den Kulissen eine Kette von Verbindungen vorhanden sein muss.

Aber DingTalk hat einen Vorteil: Viele Unternehmen haben bereits ihre eigenen SaaS-Anwendungen und Applets auf der DingTalk-Plattform entwickelt, und die Daten wurden bereits gesammelt und ausgefällt . Unternehmen müssen sie nur noch mit den ursprünglichen Daten und Anwendungen „aktualisieren“. Mit den Verständnis- und Ausführungsfähigkeiten des großen Modells selbst können Sie schnell einen KI-Assistenten erstellen, der sachkundig und arbeitsfähig ist.

Für Kunden in unterschiedlichen Bereichen bedeutet dies in Zukunft, dass KI nicht mehr nur „ein bisschen über alles Bescheid weiß“, sondern schnell eine Gruppe von Menschen heranbilden kann, die sich sofort an die Arbeit machen können.

Dies ist der wichtigste Unterschied zwischen dem KI-Assistentenmarkt von DingTalk und dem GPT Store: Es gibt Anforderungen und Daten zur Unterstützung des Gedächtnis- und Wahrnehmungssystems des KI-Agenten. Es gibt umfangreiche Anwendungen zur Unterstützung des Aktionssystems des KI-Agenten.

DingTalk zielte von Anfang an auf „verteilte Szenarien“ in Büros ab.

Organisationen in allen Lebensbereichen werden mit ähnlichen Problemen konfrontiert sein. Ein unklarer Zusammenhang kann ein schwarzes Loch in der Effizienz des Projekts sein. Zu diesem Zweck besteht die Lösung von DingTalk darin, „Magie mit Magie zu besiegen“: Jeder KI-Agent verbindet eine Reihe von Agenten-Workflows, um die verstreuten „Effizienz-Schwarzen Löcher“ in der Organisation zu beseitigen, und die Arbeitseffizienz des Unternehmens wird auf natürliche Weise gesteigert.

Tauchen Sie tiefer in das Backend des Marktes für KI-Assistenten ein: spezifischer, offener und leistungsfähiger

Nachdem nun der Front-End-Agent-Workflow klar ist, werfen wir einen Blick auf die Back-End-Konstruktion des KI-Assistenten – auch die Designideen von DingTalk unterscheiden sich stark von denen des GPT Store.

Basierend auf großen Modellen ist das Designkonzept des DingTalk AI Assistant grundsätzlich „spezifisch aufgabenorientiert“. Es ist äußerst offen und integriert viele neue Technologien im aktuellen KI-Bereich.

Insgesamt besteht ein sehr intuitives Gefühl darin, dass bei der Erstellung von KI-Anwendungen in DingTalk die Interaktion in natürlicher Sprache zu einer neuen Entwicklungssprache wird. Speziell:

Benutzer können KI-Assistenten sowohl auf Computern als auch auf Mobiltelefonen erstellen, und auch die Erstellungsoberfläche ist sehr einfach. Wenn Sie es zum ersten Mal verwenden, können Sie auch die offizielle Beispiel-KI ausprobieren und lernen, „Charaktereinstellungen“ für Ihren eigenen KI-Assistenten zu schreiben.

• Für normale Benutzer kann man sagen, dass die Hürde, einen eigenen exklusiven KI-Assistenten zu erstellen, sehr niedrig ist.

Mit nur drei einfachen Schritten: Zeichensetzung + Importieren von Datenbankwissen + einem herzlichen Eröffnungsstatement entsteht ein intelligenter und sachkundiger KI-Assistent.

Probieren Sie es ein paar Mal aus, und sobald Sie sich damit auskennen, werden Sie in der Lage sein, KI zu nutzen, um verschiedene Anforderungen in täglichen Szenarien auf intelligente Weise zu lösen.

• Für Entwickler und Unternehmensbenutzer mit Programmierkenntnissen bietet das DingTalk-Backend professionellere Tools.

Entwickler können durch das Schreiben von Codeskripten aktiv eine Verbindung zu verschiedenen offenen Schnittstellen von Drittanbietern herstellen und so dem KI-Assistenten leistungsfähigere Automatisierungsfunktionen verleihen. Sie können beispielsweise die API-Schnittstelle von Amap nutzen, um ein „Verkehrsabfrageassistent“ zu werden.

• Wir waren auch angenehm überrascht, als wir feststellten, dass das Backend von DingTalk AI Assistant eine heiße neue Technologie unterstützt: den AI-Agent-Workflow.

Genau das untersucht das Team von Ng Enda, den AI Agentic Workflow (intelligentes Workflow-Modell), der gezielt zur Lösung komplexer Prozessaufgaben eingesetzt wird – das heißt, er kann komplexere Aufgaben Schritt für Schritt gemäß den von ihm vorgegebenen Schritten erledigen Benutzer.

KI-Assistenten können eine menschenähnliche Arbeitsteilung und Zusammenarbeit nutzen, um verschiedene Aufgaben nach Standardverfahren proaktiv zu erledigen. Sie können auch ihre eigene Arbeit proaktiv überprüfen und Möglichkeiten zur Verbesserung vorschlagen . Der offizielle Workflow-Hintergrund unterstützt verschiedene spezifische und detaillierte Verknüpfungsaufgaben, und Sie können auch selbst originelle Aufgaben entwickeln.

• Es gibt auch eine interessantere Funktion beim Aufbau des Backends – die anthropomorphe KI-Operation. Solange die KI Ihre Operation einmal beobachtet, lernt sie die wichtigsten Punkte Ihrer Operation kennen, merkt sich den Zweck Ihrer Operation und versucht, die gleiche Operation wie Sie abzuschließen.

Diese Funktion gehört zur derzeit experimentellen AI + RPA Agent-Technologie, die als Fähigkeit des „Robotic Process Automation Technology Agent“ bekannt ist.

Die trainierte KI kann Schlussfolgerungen aus einer Instanz ziehen und wie eine echte Person selbst lernen. Derzeit unterstützt die KI-Simulationsbetriebsfunktion von DingTalk das betriebliche Lernen der internen Anwendungen und externen Websites von DingTalk. Für viele erfahrene Fachleute kann es schwierig sein, viele kleine Details in der Operation in Worte zu fassen. Zu diesem Zeitpunkt ist es auch eine gute Wahl, die Operation einmal durchzuführen und die KI dem Beispiel folgen zu lassen.

Vereinfacht ausgedrückt geht es darum, die KI unendlich aktiv iterieren und aktualisieren zu lassen.

Als wir uns das Front-End und Back-End des KI-Assistentenmarkts von DingTalk ansahen, stellten wir fest, dass DingTalk beim Aufbau von KI-Assistenten zwei inhärente Vorteile bietet:

1. Der wesentliche Zweck der To B-Software besteht darin, Probleme zu lösen, daher sammeln sich hier natürlich viele Probleme und Bedürfnisse. Einer der Gründe für den Rückgang des Datenverkehrs und der Aktivität großer Modellhersteller, einschließlich OpenAI, ist, dass es zu viele Agenten und eine unzureichende Nachfrage gibt. Es gibt sogar mehr Agenten als Benutzer.

Da DingTalk sich seit langem intensiv mit dem Bürobereich von Unternehmen beschäftigt, hat es viele reale Szenarien und Benutzerbedürfnisse gesammelt und weiß, was die Menschen im Unternehmen und am Arbeitsplatz brauchen. Dies legt den Grundstein für KI-Assistenten-Entwickler, hochspezialisierte KI-Assistenten zu entwickeln, die der Realität nahe kommen.

2. Im ursprünglichen DingTalk-Ökosystem können die gesammelten Unternehmensdatenbestände und die entwickelten Unternehmens-SaaS-Anwendungen auch sofort mit dem KI-Assistenten für Wissensschulungen verbunden werden. Das Backend des KI-Assistenten kann nahtlos mit verschiedenen Unternehmensanwendungen und -systemen verbunden werden, einschließlich Plattformen von Drittanbietern wie E-Commerce und verschiedenen Websites, und kann bei Bedarf auf verschiedene Funktionen zurückgreifen, um die Aufgabe zu erledigen.

Dies ist der größte Unterschied zwischen GM und DingTalk auf dem Markt für KI-Assistenten.

Allgemein bedeutet das Fehlen klarer und umfassender Szenarioanforderungen und Datensammlung, und die Anforderung besteht darin, einen Generalisten auszubilden – was für Unternehmen mit spezifischen Szenarios offensichtlich unrealistisch ist. Darüber hinaus ist die Ausbildung eines solchen Assistenten für das Unternehmen sehr kostspielig ein toller Manager.

Aus diesem Grund sehen wir, dass viele KI-Assistenten auf dem Markt von Geschäftsinhabern selbst entwickelt werden: Sie verfügen über eine größere Mobilität, umfangreichere Schnittstellen, die aufgerufen werden können, und eine hohe Genauigkeit bei der Ausführung komplexer Aufgaben.

Es ist absehbar, dass die Funktionen dieses Backends immer offener und leistungsfähiger werden, wenn immer mehr Co-Creation-Partner für KI-Assistenten hinzukommen. In der eigenen Entwickler-Community von DingTalk können Sie außerdem vollständige Tutorials und neue Gameplay-Methoden sehen, die ständig auf den Markt kommen.

Nachdem DingTalk die neuen Funktionen seines KI-Assistenten veröffentlicht hatte, erwähnte DingTalk-Präsident Ye Jun in einem Interview auch seine zukünftigen Erwartungen an die Plattform zur Erstellung von KI-Assistenten:

Wir möchten KI-native Dinge tun, aber wir möchten, dass diese KI-Nativität auf dieser kreativen Plattform geschieht. Wir hoffen, eine große Anzahl von KI-nativen Produkten wie Midjourney oder Pika zu entwickeln.

Wir hoffen, dass es weitere Produkte wie dieses geben wird, die nicht einfach nur eine intelligente Funktion in einen bestimmten Prozess einfügen, sondern eine neue Idee zur Lösung des Problems haben und KI nutzen, um es von Grund auf zu lösen.

Einen anderen Weg als OpenAI einzuschlagen, ist die größte Chance für chinesische KI-Anwendungsunternehmen

Das KI-Zeitalter hat den Unternehmen enorme Marktchancen eröffnet, und KI befähigt Einzelpersonen, zu Super-Individuen zu werden.

Nachdem die KI Produktivität neu definiert hat, können Star-Start-ups mit einem Team von nur wenigen Leuten jetzt Milliarden von Geschäftswerten schaffen – eine große Anzahl von Superunternehmen entsteht.

Im KI-Zeitalter ändern sich die Organisationsformen rasant, und diese Superunternehmen haben neue Unternehmensbezeichnungen etabliert – Organisationen, die flexibler (kleiner) sind, schneller agieren (schneller), geringere Kosten haben (billiger) und einen ungewöhnlichen Weg einschlagen (seltsamer).

Allerdings haben laut McKinsey-Umfragedaten zu diesem Zeitpunkt nur 50 % der Unternehmen weltweit tatsächlich KI-Technologie eingesetzt. Derzeit haben nur 9 % der Unternehmen in China mithilfe von KI ein Wachstum von mehr als 10 % erzielt. Unter diesem Eisberg steckt ein riesiges Potenzial.

Daher werden in einem Umfeld, in dem Unternehmen neue Produktivitätschancen nutzen, auch neue Formen von SaaS-Tools entstehen. Dies ist der nächste Supertrack.

Aber das Waterloo von GPT Store hat gezeigt, dass es nicht einfach ist, einen Markt für KI-Agenten aufzubauen.

Von der Einführung des KI-Assistenten an wurde er als „chinesische Version des GPT Store“ interpretiert, bis zur endgültigen Markteinführung des KI-Assistenten können wir sehen, dass DingTalk den GPT Store nicht kopiert hat. Aber es hat einen Weg eingeschlagen, in dem es besser ist. Es integriert viele der ursprünglichen Gedanken und Funktionen von DingTalk, was das Ergebnis einer großen Menge an Erfahrung und Erkundung ist, und ermöglicht es DingTalk auch, eine einzigartige ökologische Nische in der KI-Intelligenz zu besetzen Markt.

Es gibt 2,2 Millionen Unternehmen, die DingTalk AI nutzen, davon sind 1,7 Millionen monatlich aktive Unternehmen, was die Antwort auf die Wettbewerbsfähigkeit von DingTalk zu sein scheint.

Der Aufstieg von KI-Agenten hat die Chance für einen Paradigmenwechsel in der gesamten Branche mit sich gebracht.

Tatsächlich haben viele chinesische KI-Anwendungsunternehmen die Geschäftsmöglichkeiten erkannt und sind schnell ins Spiel eingestiegen. Im Februar dieses Jahres hat ByteDance die One-Stop-KI-Agentenplattform „Coze“ eingeführt. Im Vergleich zu DingTalk sind Schaltflächen eine andere Produktform das dem personalisierten Ausdruck von C-End-Benutzern mehr Aufmerksamkeit schenkt.

Das enorme Potenzial des chinesischen Marktes und die äußerst vielfältigen Anwendungsszenarien sind auch das beste Übungsgelände für verschiedene Arten von KI-Agenten, und Chinas KI-Anwendungsunternehmen haben auch neue Möglichkeiten beim Aufbau eines KI-Ökosystems gefunden.

Einen anderen Weg als OpenAI einzuschlagen, ist die größte Chance für chinesische KI-Anwendungsunternehmen.

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Ai Faner |. Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo