目前，各类AI产品层出不穷，但如何解决应用门槛过高、企业提效甚微等问题，依旧是AI路上绕不开的话题。AI助理的出现，或许可以给我们一些帮助。
自从OpenAI发布ChatGPT这款产品后，各类的AI产品层出不穷，它们在一点点改变我们的生活。
虽然在个人学习、工作中AI起到了很大的提效作用，但依旧存在着许多问题，最大的莫过于这两个：
整合AI提效场景，通过Agent解决重复性工作，是企业提效绕不过去的两道坎。
钉钉这款企业工具在过去的1年里一直在苦练内功，AI+成为了钉钉过去1年的主旋律。
4月18日，钉钉正式上线了AI助理市场，让更多企业能够拥抱AI来提升效率。
钉钉AI全家桶：钉钉 AI PaaS、钉钉AI（Copolit）、AI助理（Agent）、AI助理市场（AI Agent Store），它们一起构建了智能化的钉钉。
钉钉天然有AI的应用场景，反向接模型来做AI助理产品，并不是拿着锤子找钉子。在钉钉上构建AI Agent，相对直接在底模型上构建，到底有哪些增强呢？
1）能力增强：AI 助理能够和钉钉深度绑定和结合，这意味着AI助理不仅仅是一个独立的AI产品，而是能够与钉钉的现有功能和数据无缝对接，从而提供更为丰富和个性化的服务。
2）流量或者合理性问题：钉钉本身就有各行各业的需求和场景，用户天然存在场景，场景中存在需求。这与Gpts、大模型等目前存在的问题形成鲜明对比，后者往往是缺乏明确的用户需求，用户有需求时才去找AI。而在钉钉上，用户的需求已经明确，AI助理可以更精准地提供解决方案。
3）ToB市场特性：ToB很难存在单个现象级应用，而是千万个角色和行业的助理，满足特定的用户人群。这决定钉钉AI助理市场，不做全量推荐，只会推荐精选过的AI助理，具有行业属性、行动能力、专业知识的AI助理，以确保每个用户都能获得最符合其需求的服务。
AI助理市场补全了钉钉智能化办公的最后一环，但对它自己来说，未来的挑战还刚刚开始。
目前的AI助理具备了初步的Agent能力，能够处理简单的RPA任务，但它对于外部系统的整合度是有所缺失的。
当AI助理的RPA功能、SaaS接入更完善后，用户只需要对着AI助理发出任务指令，它可以帮你自主创建会议、发起会邀、总结会议纪要、跟进会后ToDo事项；它还可以根据预算给用户制定旅行规划、上传OA审批、自动购买票务、将费用核算至财务系统。
无所不能的AI超级助理，它在未来回头看着我们。
任何一款好产品都是一点点演化来的，让我们看看钉钉AI在过去1年里是怎么做的。
中台基建（AI PaaS）——钉钉AI（Copolit）——AI助理（Agent）——AI助理市场（Store）——智能化办公，钉钉AI在一点点稳步前进。
在23年4月份开始，钉钉就基于通义千问提供的LLM能力来打造AI PaaS平台，让钉钉具备在AI上的可拓展性。
能够通过中台的方式来提供LLM能力和接入更多的SaaS应用。
AI PaaS平台是AI助理的地基，AI助理的LLM能力、SaaS接口、钉钉接口都依赖于AI PaaS平台来提供。
AI PaaS平台，是钉钉AI的起点，也是它未来能做多大的终点。
基于AI PaaS平台，钉钉上线了钉钉AI（各种Copolit）功能，它是基于AI来实现总结和创造能力，它可以让你更快速的浏览会议内容、可以让你通过AI辅助创作，但它对于重复工作流的提效作用甚微。
如果说Copolit是辅助人完成工作，那Agent则是代替人完成工作，同时Agent与Copolit使用场景上还存在着较大的不同，它们的复杂度并不一样。
文档助手Copolit通过提供会议摘要总结、文档辅助写作功能、AIGC内容生成足以覆盖掉大多数用户的诉求。
B端场景通用性较低，很难通过固定的Agent来解决所有人的问题。
在今年的1月份，钉钉发布了AI助理（Agent），它能够基于钉钉工具、RPA、SaaS等能力，让用户可以通过自主创建AI助理来解决它各种场景下的效率问题。
紧接着是4月份的钉钉AI助理市场，更多创作者的AI助理得到了曝光的机会，也能够让用户更低成本的用上AI助理。
AI助理市场（Store）补齐了钉钉智能化办公的最后一环，但它依旧有很多功课要做。
增加更好用的RPA功能、更多SaaS系统的接入、提升AI助理的记忆能力，从而让更多优质的AI助理被创造出来。
在我看来，钉钉AI的发展之路走的十分稳妥有章法。
他们并没有一下子想放个大招，而是先去花时间打造了一套AI PaaS系统，先去把万丈高楼的地基打好，但这个地基在短时间内其实是难以让人看到它的价值的。
你没有那么大的业务量，没有那么大的诉求，为什么不赶紧短平快的上功能，满足用户需求。
我想钉钉在做AI PaaS的时候也要面对很多这样的疑问，就像阿里云刚开始的时候，你要坚持你所相信的事情，并花费时间努力去把它做好。
当大量的垂类企业大模型需要被接入、当大量的SaaS软件被集成时，当AI助理能够一键完成超级复杂的工作流时，人们才能够明白，一个好的中台系统到底有多重要，钉钉AI PaaS的早期投入有什么样的价值。
先把地基打好，然后整合AI提效场景，让企业用户可以在钉钉上快捷的使用各种AI能力，最后再是借助企业创作者一起去攻克最难的Agent场景。
钉钉最先提供的AI能力聚焦在总结和创作两方面，它重点整合了来自通义千问和通义听悟的能力。
在目前的市场上，总结和创作能力并不稀缺，钉钉对其的整合更多是让用户在工作场景下更加便捷的使用这些能力。
在总结上它支持会议和文档总结等能力；在创作中它支持AIGC内容生成、文档辅助写作、会议海报生成等能力。
让用户在总结和创作上更便捷，这就是钉钉AI Copolit所解决的问题。
对于重复性场景问题的解决，则留给了AI助理 Agent。
钉钉AI Copolit在整合AI提效场景整体做的还不错，但是有一些场景它并没有很好的镶嵌进来，比如说基础Chatbot的对话和搜索，这两个相对高频的场景。
从钉钉的产品逻辑上来分析，一方面是它在搜索场景上并没有什么太好的产品，另一方面是它希望AI助理来承接这些功能。
但我觉得早期在整合AI提效场景时，把通义千问接入做一个助理或许是个更好的选择，补足设计产品时想不到的场景，从而给用户更多的选择空间，后期根据用户行为更好的去迭代产品。
AI助理Agent能够一键实现各种工作流，能够极大的提升人在重复工作中的效率。
这是对Agent的过度夸赞吗？
要先看看Agent的运作原理是什么：
Lilian, OpenAI AI 安全团队 leader
Agent = 大模型（LLM）+ 工具使用 + 规划 + 行动 + 记忆
通过大模型来进行规划，拥有记忆能力能够调用工具来进行行动，从而让AI完成作业。
钉钉AI助理通过对话的方式，让用户把任务发给AI助理，它通过分析任务后调用钉钉能力来完成。
比如用户让它新建一个会议，用户只需要告诉它会议信息，它会自己通过分析后调用会议工具来生成一个会议信息，等待用户再度确认后，这个会议就被添加到日历里了。
用户可以通过AI助理调用钉钉的各种功能，来通过对话的形式来完成任务。
用户希望直接上手用可以来AI助理市场选择，钉钉AI助理市场首批上架了近200个AI助理供用户选择。
通义法睿可以给用户提供专业的法律知识，让用户拥有一个律师助手。
还可以用Suno歌词生成器来生成一首用户想要的歌词。
如果用户想用AI助理解决更复杂场景，可以自己创建AI助理。
AI助理支持应用能力、工作流两种创建形式。
能力创建方式更多适用于简单的场景，目前在移动端已经支持钉钉内RPA功能，可以将一些繁琐的步骤先通过采集，然后让AI助理通过RPA功能来实现。
工作流场景可以让用户按照自己的工作流进行业务执行动作设置。
这是一个可以去1688搜索商品的工作流，在配置好后用户只需要给它商品信息，它就可以去1688搜索产品，并且通过互动卡片的形式整理发给用户。
了解到这我们会发现，钉钉AI助理目前是在一些基础的场景实现了Agent，在很多复杂的场景它其实收效甚微。
那它该如何变成超级AI助理来帮助企业提效更多？
先拥有更多可用的工具和记忆能力，最后拥有自主规划能力。
在看完Agent后我们会发现，真正决定它未来的地方恰恰在AI PaaS平台，它所需要的工具需要AI PaaS平台去做接入，所需要的记忆能力需要AI PaaS平台提供支持，需要的自主规划能力要在AI PaaS 平台上进行训练。
纯在AI助理上做功能叠加是加不完的，设计一套好的工作流方案，然后通过AI PaaS 的能力项，才能够打造出来更多有价值的AI助理。
虽然目前的AI助理用下来只能够在一些简单的重复场景有提效效果，但这已经是一个很好的开始，但它依旧有很多地方需要去做优化。
以开会场景为例，让我们看看AI能够怎么样去提效开会，它又有哪些不足之处。
一个会议通常包含了：会前邀约、会议记录、会后ToDo跟进三个环节，那AI能够给到我们哪些帮助呢？
一键创建会议、实时记录会议内容、整理会议记录形成文档、创建ToDo事项。
先从会前邀约开始，不想去日历添加会议想更懒怎么办？
直接打字告诉AI助理让它帮你创建，你需要把会议时间、名称、参会人员、会议室发送给它，它就可以帮你创建。
会议中可以使用“闪记”功能，可以实时记录会议内容并在结束后生成智能纪要，方便与会人员后会回顾。
在会议结束后，我们可以把我们的会议总结的内容发送给AI助理，它会自动整理并生成文档。
当会议结束了，我们可以通过AI助理来分配任务，只需要告诉它名称、执行人、截止时间即可：
AI助理创建好后，任务就会出现在我们的待办列表里：
在开会场景AI助理帮忙不少，但人还是要做很多步骤，那未来AI助理要怎么做才能效率更高？
让我们回到这张Agent的图，为了实现Agent需要大模型（LLM）+ 工具使用 + 规划 + 行动 + 记忆。
我们来从两个场景：开会和招聘协作上，来看看如何让AI助理变得更强。
但用户希望的AI助理在会议中应该具备哪些能力项：
这是一个在实际开会场景下用户希望AI能够具备的能力项。
但实际上目前的AI助理没有办法实现这些功能，主要是在记忆能力和工具使用上。
规划在目前来看是不重要的，因为人会花一点时间来配置业务流，先让AI助理拥有记忆和工具使用能力反而更重要。
那如果只做一项可以该先做哪个呢？
先做工具使用上，先不考虑Agent的记忆能力，把时间写入到工作流中去使用，也是个解题思路。
工作流支持的工具数量和复杂程度，决定了AI助理的成败之路。
钉钉AI助理可以分成三步走来逐渐丰富自己的工具能力：
在这三步完成后，一个可以根据预算给用户制定旅行规划、上传OA审批、自动购买票务、将费用核算至财务系统的AI助理就可以被搭建起来了。
最后谈谈规划能力，其实如果AI助理有了很强大的规划能力，用户就不用去管复杂的工作流了，那为什么不先做规划能力呢？
因为没有足够的样本数据来训练规划能力。
这其实就是一个训练垂类大模型的能力，它能够根据海量的案例来学习，从而拥有强规划的能力。
体验完钉钉AI助理，我觉得未来工作中很多繁琐重复的流程或许可以扔给AI助理去执行了，把机械化的事情交给机器人去完成，人去做哪些更有创造性价值的事情。
从AI PaaS 到 Copolit 到 AI助理再到AI助理商店，钉钉一步步走的很稳健，但我们也能察觉到很多的问题：
会议的能力来自通义听悟，但很多通义具备的能力项它其实并不具备（录制页面做内容记录、笔记二次处理）；依赖AI PaaS传递的能力项反而在应用层会受到很多限制。
要做二次开发来解决吗，这种无意义的损耗该如何处理？当更多的SaaS API接入后，该如何保证原有的应用体验呢？这是钉钉在中台面临的一个巨大的挑战。
这俩都是AI助理，但实际上是两种不同的产品能力项支持，对用户来说很容易弄混它们之间到底有啥区别。
是统一封装到AI助理里，还是把Agent和Copolit做好区隔？这是一个产品设计的问题。
在体验AI助理中，对AI助理解决问题比较大的是能力项的数量，目前AI助理能够支持的执行动作不到20种，那面对海量企业不同的诉求，如何合理的增加能力项，让它不会过多也不会过少？
AI助理的流程设计太过于简单，目前只有一个分支，对于复杂作业场景基本上很难得到满足，需要能够满足更复杂的工作流设计能力，同时又能够让人快速上手。
问题需要一点点解决，产品需要一点点打磨，钉钉AI助理是一款很棒的产品，先上手用起来吧！
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