大模型前沿技术及未来应用展望

智周

万物：迈

向通

用人工

智能大模型前沿技术及未来应用展望2026年1月人工智能发展人工智能核心命题—让机器掌握完成复杂任务的知识Al诞

生

专家系统

深度学习低谷OO1956达特茅斯会议1957感知器发明多层神经网络

五代机项目1986BP

、

PDP算法1970-

1980机器翻译项目失败证明感知器无法完成复杂任务1980年代2010至今1990-

2000五代机失败政府投入缩减低谷[§TO讠Y人脸识

别AlphaGo等符号智能：专家手工构建规则库和知识库

，以规则库和知识库解决具体问题局限：规则与知识难以穷尽

式枚举

，无

法解决规则库和知识库未覆盖的任务致病

因素疟原虫疟疾属性→问：青蒿素抑制什么?答：疟原虫问：疟疾是什么?

答：疾病Edward

Feigenbaum(图

灵奖获得者)专家系统由知识库与推理机构成，知识库存储事实和规则，推理机则基于知识库进行推理NoamChomsky(语

言学巨擘

)20世纪50年代后

，词

法

、句法、语法规则被广泛应用于自然语言理解疾病青蒿琥酯专家

手工总结规则库/知识库人工智能发展路线——符号智能问

：疟原虫是什么

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：无法回答符号知识1960

-

1980青蒿素

抑制衍生物专用智能：利用数据驱动机器学习从特定任务

带标注数据之中自动学

习知识，以小模型参数

存储知识局限：要针对特定任务

标注数据，标

注代价高，无法解决标注数据未能

覆盖的任务2010YannLeCun(图灵奖获得者

)2010年后神经网络兴起将数据驱动的效果推到新高位，成

为当前自然语言处理主要范式1990Judea

Pearl(图灵奖获得者

)概率与统计方法被引入自然语

言处理，模型从符号系统推演转变为数据驱动学习问：计算机英文是什么?答puter问：计算机法文是什么?答

：Ordinate

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ékjn人工智能发展路线——专用智能特定任务带标注数据

机器学习任务专用小模型○○

0神经网络参数结构~0000口○○○○北京Pekin○○○Beijing中国通用智能：采用自监督预训练方法从海量通用域无标注数据中自动学习知识，以

大模型参数存储知识优势：无标注数据廉价乎无限；大模型有力支持知识

的学习和存储2

0

2

3

年

发

布的ChatGPT和GPT-4具有通用认

知能力

，可

通过

文字、视

觉

、

语音信号

与

人

类

交

互

，可使用人类

工具处理

复杂任

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用于

政务

、

商

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等

众

多领域进行智慧赋能问

：计算机英文是什么?答

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答

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：32020年1750亿参数大模型GPT-3

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布

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入通用智能

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GPT-3i

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性

技术数据信托y论人工智能发展路线—

—通用智能通用域无标注数据自监督预训练学习通用大模型通用知识书籍报告论文新闻数据管理(1970s)数据DataSQL数据库数据管理接口抽象高效数据索引知识管理

(

2020s

)知识

Knowledge信息InformationMap-Reduce分析系统ut

Map

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接口抽象分布式计算

预训练

、微调

、推理智慧

WisdomRussell

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程系统巨

擘

)“FromDatato

Wisdom”大模型将成为智能时代基础设施用户逻

辑

层

物

理

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层信息治理亻接口抽象信息管理(

2010s

)归纳智能(

2023后大模型系统通用人工智能02

组织——基于AlAgent技术的应用落地框架大模型：第一次智能涌现能算：高效的大脑思考世界；能看：敏锐的感官感知世界能用工具：灵活的双手操作工具

；能协作：有效的沟通形成文明AIAgent智能体

：大模型的专业教育·

大模型通过预训练完成通识教育，需要进一步学习专业知识实现专业教育赋能行业应用预训练事实型知识r

工具型知识流程型知识协作型知识在海量语料上学大模型可以主动大模型可以学会大模型可以编排大模型可以彼此习基础世界知识获取最新知识使用专业工具复杂逻辑流程沟通协作通识教育

专业教育发展脉络：信息从简单到复杂，问答系统从规

196119902011

2020202020232023则抽取到语专业教育：知识图谱与检素增强生成智能·

检

索增强生成(RAG)技术让智能体掌握事实性知识，是

实现专业智能体的基础幻觉问题通用检索插件辅助任意模型进行问答

多模态检索模型，可检索相关图像及文本AAR检索插件用于辅助任意模型未来趋势SourceLMFusiαn-in-DeRetrieve

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2023BasebaⅡlQASystem进行简单问答(e)

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超长文本Muli-MkdalIBMWatson在知识问答比赛上击败人类正式提出RAG作为NLP重要任务之一NegativesANCE

SamplingGenericDPR在开放域问答取得显著进展MiTMassachusetts

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实现高效多模态检索AskJeeves线上问答平台PositivesGround

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U专业智能体tweni621and

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ioWpassan搜索请给我推荐一些适合理财小白的理财相关书籍.基础模型请帮我做一碗潘蕉酸奶+使用扩散模型

回复这是根据您的要求绘制的埃亦尔铁培水彩画作

，由扩散模型生成。图片

.定专业教育

：工具智能·

工具学习技术让智能体学会使用搜索引擎等认知工具，拓展智能体能力边界onintCuiπsdf

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它们是如何形成的m'Q

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夏带天气变化无常，龙着风是通成性施的主要原因hecgpa曾closaFFearmoatohoinso限匆a内do灬Some

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FnshACL2023932成果：从模仿人类行为到自主完成任务，

自主化程度逐步提高WebGPT使用搜索引擎2021

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2023.05

2023.08

2023.102022.07

2022.10

2023.01未来趋势：从使用工具迈向自主智能体Me

bCPM超越人类使用搜索引擎的表现ToolLLM接入16000+真实世界APIGitHub开源项目

6.8kGoogleChatGPT

Plugins使用网络API模仿人类行为学习使用高级认知工具Mind's

Eye使用物理引擎XAgent实现自主智能体ICLR

20249potlight根据工具教程学会使用新工具回复以下为推荐书籍：1.

(优秀的投资人》2.

《简单致富》自主探索规划组合使用工具0penAIOpenAITtb

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.

教程学习基础模型工具工具目基础模型多轮自主探索工具教程具备工具学环境反馈

环境

工具执行(A

工其女等)工具智能—

—实现路径模仿学习：通过记录人类使用工具行为数据，大模型模仿人类行为习得工具学习能力教程学习：通过让模型阅读工具使用手册(教程

),

理解工

具功能及其调用方式强化学习：模型能够通过自主探索，基于强化学习

，根据环境反馈纠正错误用户行为数据

(用点由列：T面点击键入等)人类监督逐渐减少，模型自主化程度逐渐提高总结反馈

制定计划+推理具备工具学习能力的基础模型习能力的基础模型(R成摔，用及等)1

.

模仿学

习3

.强

化学习基础模型感受器Ea目册工具目13+单体智能

|

自主解决复杂任务的智能体框架

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力全面超越

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环

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协

作

XAgent在基准能力测试

中全面超越AutoGPT新型无需专家知识动态双循环机制结构化通信人机协作entDocker

执行环境XAgent

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Developing统一智能体语言1006020408014Outer

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RefIectionXAgent:大模型驱动到自主智能体框架·

双循环机制

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划

(外循环

)和执行

(

内循环

)·XAgent通过双循环机制协调决策制定和任务执行过程·

外循环处理任务的高级管理和分配，内循环专注每个子任务的低级执行和优化ju

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外循环：动态规划和迭代优化·

将复杂任务拆分成若干子任务·

在执行完每个子任务后

，会对执行结果进行反思，并依次修订规划·

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·

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内循环：推理与执行·根据

子任务目标，贯

序调用工具·支持的工具包括

FileSystemEnv:

文件读写

·

Python

Notebook

:

编程·WebEnv

:搜索引擎

，网

页浏览

·

ExecuteSheyl

:

Shell命合执行

·RapidAPIEnv:

16000+的真实APIXAgent:大模型驱动到自主智能体框架·

对任务完成结果进行reflexion

,

反馈给外循环BestGrammarand

Spell

Chedk

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Image

Search

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Based

APlsRmendedAPlsTop

MovieAPIs下opWeather

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APIs下opProxyAPlsFreeSMSAPlsCity

DataAPlsTopHotelAPlsPopular

APlsTaxAPIs·

AskHuman

ForHelp

:

可

以,并向人类发出干预和指导的请求·

用户可以直接,从而将

Al效率与人类的直觉和专业知识有效结合。·

XAgent具备AskHumanForHelp能力，它会向用户征求

,

确保即使在不确定的领域，智能体也能发挥出最佳作用Πestaurants

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主智能体框架搜索

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复请给我推荐一些适合理财

小白的理财

相关书籍。瓜基础模

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我做

一碗香蕉酸

奶。使用扩散模型

回复请帮我画一幅水彩风格

的埃菲尔铁塔图

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大模型能够学习掌握

16000+真实API

,通过多轮多工具调用解决复杂问题XAgent:

大模型智能体实现通用复杂任务处理

(例

如自动数据分析

)工具智能—利用工具提升智能水平以

下为推荐书籍：1.

《优秀的投资人》2.《简单致

富》

3这是根据您的要求绘制的埃菲尔铁塔水彩面作，由扩散模型生成。1

/

剥

香蕉。21

搅拌香蕉

和酸奶。做

饭

机

器人提示词

菲尔失浩，水邪巡巡巡:旦旦y旦旦二投资类书箬专业教育：工作流与流程自动化·

流程自动化技术让智能体掌握工作流程，高效执行复杂多步骤任务成果智能体根据人类需求自动构建workflow,

实现机械任务自动

化

，

同时

将智能体编入worktlow中进行动态决策☆

537基于规则的工作流

未来趋势

基于Agen.的工作流群体协作充分利用智能体群体协作能力，通过自动化工作流进一步增效人机交互人机协同，令智能体更明确了解用户

，构建兼具准确性与灵活性的工作流可扩展性扩展至真实工业场景中数百节点，高效赋能产业，提升生产力由于智能体的引入可以执行高灵活度任务只能执行固定任务并以固定形式返回结果Agent工作流描述语言DataAgentControlAgent手动拖拉拽构建工作流APARPA用户对话

工具学习系统决策我想从北京去广州出差，帮我买。您好，您准备几号出差呢?2月14号现在有两类机票可以选择，分别是国航的转

机

机票700元，

联

航

和东

航

的直飞机票1100元左右买东航的机票吧帮您买好

了，

2月14日的东航KN5899航班。东航机票购买

(北京，广

州

，

2022.

02.14

,KN5899)倒

学机号

8062

012315h系

人

-

52工具智能—

—赋能业务自动化工作流通过自动化执行提高工作效率，但

工作流的构建需要花费大量人力物力财力工作流的本质是

固化的工具使用过程，可以基于大模型自动化设计构建工作流东航账号登录

(账号，密码)国

十=要买

几

号的机票

?携程查询(北京

，广州，机票，2023.02.

14)东航机票购买

(北京，广州

，

2022.

02.14

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KN5899)携程查询(北京

，广州，机票，2023、02.14)业务流程自动化自动构建工作流Google查

询

(直飞

和中转的优劣对比)东航账号登录(账号，密码

)北

一

广州

202J-02-WM3工具策略模型工具策略模型工具策略模型工具策略模型1001000000大脑神经元8060100000100001000数量十亿40数量

10020百万∩个体智能涌现神经元数量增加带来生物个体的智能涌现群体智能涌现生物体群聚带来生物群体智能涌现参数增加带来单个大模型的智能涌现AI群聚带来AI群体智能涌现群体智能

：第二次智能涌现BERT

GPT-2GPT-3PaLM模型参10实现多智能体间的方案提议、决策研讨

、分

工执行在协同编程

、数据库运维等场景验证效果THEUNIVERSITY

of

EDINBURGHHi,

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SellerCSAIL…Question:

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议题辩论社会群体协同工

作多智能体disagreewith

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Greekmytholo

By?·信息互验双智能体第

三

方裁判三智能体群体智能一前沿研究方向Round

1Round

2its

$20群体智能—智能时代协同创新引擎群体智能：划分为社会模拟型与任务完成型两类形式实现“人类-环境-机器”无缝链接，孕

育并引领下一代人机协作范式社会模拟型斯坦福的SmallVille小镇：基于层次规划的智能体社会小镇，实现人类社群行为的可信模拟任务完成型清华NLP的ChatDev数字团队：基于语言交互的智能体软件开发

，实现群体交互协作式任务完成AgentVerse:群体智能框架·

提

出大模型群体协作的通用流程，包含“智能体招募”、“协同决策”、“动

作执行”与“

检验评估”

四个阶段Agents:Actions::

DesignerMorker:

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dr1ChatDev:智能群体交互式软件开发由大语言模型驱动的多角色智能群体协同进行需求分析、系统设计、程序编码

、集成测试、文档编制组织管理：交流链将软件开发分解为原子任务组成的“生产线”通过角色扮演交流实现智能体间的方案提议和决策研讨过程软性设计程序遍写系统测试文档编制交流链(任务}{软件形态]{编程语言}{代码}{代码}{代码}代码}{文档{手册}助理员产品

官技术官程序员设计师评审员测试员程序员产品

官}技术官

设计师

评审员技术官执行官程序员

程序员

Tester

程序员

产品官技术官

程序员

程序员程序员技术官

执行官V执行官

产品官技术官执行官

执行官指导者瀑布模型开发环节交流过程03

知——面壁智能大模型落地框架和案例NL2SQLNL2报表合同信息抽取合同撰写表单识别信息检索投顾助手投顾话术推荐投资建议报告撰写营销内容撰写智能客服投顾/营销风控运营

投研智能客服金融助手智能培训NL2SQL智能外呼舆情分析舆情检索事件标签事件抽取法规抽取案例1:泛金融场景A能力研报撰写研报检索研报标签案例1:泛金融场景——某大型股份制银行对外上线产品服务终端客户通过CPM大模型为客户带来专业

、实

时

、可交互的会话功能，针对客户可能遇到的财务分析、

选

品策某省市场观点

、收益剖析等真实场景需求提供咨询问答服务。市场观点大

。在个股方面，有3210家股票上涨，1645家股票下跌。你可以点击卡@

品案例1:

泛金融场景—

—投研智能体提升信息收集能力·将完整的投资研究流程，通过大模型贯穿·打通信息壁垒，解放生产力

·

提升合规性交卖方研究员

买方研究员

基金经理风控人员投资决策

风控流程股票选择、组合管理交风险管理、流程合规产品情况产品定位、当前业绩卖方观点涨跌预测

、推理逻辑公开信息新闻、财报、电话会卖方信息尽调信息、知识图谱买方信息尽调信息、知识图谱投资建议投资建议、推理逻辑买方研究投决流程卖方研究金融事件发生启动会议预约流程自动判断参会者9自动分别邀请参会者，预约时间OA预约会议室邮件发送会议通知自动会议纪要·金融事件突发

，需

要快速召开走姿决策会议，事件驱动智能体会自动进行判断，并通过工具调用

、

自动与人交流的方式，完成会议预约并纪要的工作案例1

:

泛金融场景-事件驱动智能体辅助业务推进案例1:

泛金融场景数据分析智能体提升数据分析能力·基于数据分析Agent,

提供NL2SQL能力，简化数据分析复杂度，整体提升工作效能·基于CPM大模型，经过若干微调处理，在初步测试中达到70%左右准确率(同样条件GPT4准确率为40%左右)1

SELECTstock_code

,

SUM(trade_彐mount)

AS

total_amount2

FROM

stock_trade3

WHERE

trade_date

>=

DATE_ADD(CURRENT_DATE(),INTERVAL-1

MONTH)--

取近一个月的数据4

GROUPBY

stock_code5

ORDERBY

total_

amount

DESC6

LINIT

1

;该查询语句会选取最近一个月的数据，计算每只股票的交总和

，并按照交从高到低排序，最终输出交最高的股票的股票代码和交总和

,Q2:近一个月交高的股票假设有一个名为“stock_trade”的数据表格，其中包含以下字段：·

stock_code:

股票代码·

trade_date:

交·

trade_volume:

交·

trade_彐mount:

交则可以使用以下SQL查询语句实现“近一个月交高的股票”的操作：sql1

SELECT

TOP1

*2FROM

stocks3.WHEREmonth

=

'

2022-03'

AND

daily_vσlume

>

10000004

ORDER

BY

daily:volume

DESC5

LIMIT1:该SQL语句将从名为“stocks”的表中选择最近一个月

(2022年3月)交高的前1

只股票，并将其返回

。为了选择近一个月的数据，我们使用了

WHERE子句过滤掉了所有过去的月份(包括过去的3个

月)。为了确定最高交，我们使用了子查询来选择所有交数据

，并使用

ORDER

BY子句将结果按交序排列。最后，使用

UMIT子句限制结果集只包含一个结果

，即交高的股票.

注意

，为了保证结果集中只包含一个记录，我们在子查询中使用了聚合函数SUM和

COUNT来计算所有交数量

,SQL

复制代码分析结论：正确。补测：“2023年XX公司的财务状况是否健康?

”Query“回答这个问题我们需要了解以下信息：1

.XX公司处于属于哪一行业?2.XX公司2023年营收规模如何?3.XX公司2023年运营成本如何?LLM“《关于XX公司2023年财务状况健康程度分析》-公司行业分析-2023年营收情况分析-2023年运营成本分析Notθbook

Notebook“检索结果返回：-XXX公司在2023年全年营收XX亿元

,-XXX公司在2023年雇佣员工XXX人，人力成本显

著上升，

达到XXX元。-XⅨX公司在2023年的物料成本受到上游产能缩减

影响，上升到XXX元。LLM生成检索笔记中的相关item信息的子问题并进行检索“《关于XX公司2023年财务状况健康程度分析》-公司行业分析-2023年营收情况分析-2023年运营成本分析ReACT框架设计示例说明：1.

Thought:应该把XXX信息加入到Note的XXX

item中；应该在Note添加中加入XXX

item补充更多相关信息；信息已经可以/还不能支撑回答2.

Action:添加/删除Note中XXX信息生成答案回复/继续进行Note补充3.

Observation:Note中XXX信息得到了更新，可以支持XXX这一新的结论●

…“《关于×X公司2023年财务状况健康程度分析》-公司行业分析-2023年营收情况分析一营收XXX元-2023年运营成本分析一人力成本XXX元一物料成本XXX元LLMReact+Note0.6793ActiveRAG

0.5849·基于React+Note框架，整体提升研报解读RAG、

总结等能力

RAG

0.4816案例1:

泛金融场景研报解读智能体提升信息处理能力模型

pleteness

(平均)初始化：通过模型分析输出笔记提纲

基于笔记的ReACT框架

付员工

语言好纽约大学研究生商二代，集团员工

熟悉行业星宝伞业老板娘1

.通过客户对自己的介绍及留下的信息做真实性判断2:询盘里询问的内容，总结

提炼，一个不落地回答3.专业报价客户没有询问到

的基本信息也要体现出来

如

：产

品图片

、产

品名称

、货

号、参数规格

、认证信息

、单价

、数量、付款方式

、包装、发

货期限

、运输时间等4.不管价格可否接受，都要拿到回复，因为这有助于使你明白你是否还有地方需要改进沟通明确对方目的

(要点

)

发询盘的客户一定是有目的

花心思拿到他目的托管一盘好货也好一盘好商也好小商品知识库工具插件CDP+MA报价制表网络检索

IM&邮件都是要给经营户增量“询

盘质量

不

高”“

有询盘

没

转化”“只

是来比价格的”“

骗样品骗邀请函

的”参差

不

齐

，经验遴选案例2

:

跨境电商智能体——实际场景贸托管监督询盘

回复faadb

k犇犇找货采洽会海外展厅facsbeok案例2

:

跨境电商智能体——需求分析让市场持续繁荣本质是要给经营户提升获得感，经营户很简单要赚更多的钱

(更

多的订单，退

一步更多的流量)向f

GoogleAl全托

管的智能体生成器全部的网红KOC都由Al自动生平台公

司

：TikTok机构公

司

：

KOL

or品

牌

：成相较于传统机构公司人员成本，管理成本Al全托管公

司的成本是电费和网费品牌or口碑曝光facebook公司黄页独

立站

线上店铺代运营代投放跨境电商智能体社区公会案例2

:

跨境电商智能体—

—虚拟员工为企业提供AI-powered

VirtuaIEmpIoyees,

结合客户自身行业经验叠加社交媒体多模态数据

(视频，图文

)建立数字员工，自生产社媒内容，通过RLHF(人类反馈强化学习

)模型进行互动规划Characters

Traits

[人设]Eash

Outgoing

AmbitiousHandicrafts

Beauly

bloggerTarget[工

作地&工

作目标]纽约

迪拜

河

内品牌曝光

商机发现

大

号引粉Knowledge&Data[知识&数据]多模态：分析视频图文数据执行高级指合RHF(人类反馈强化学习)精细互动规划工作&社交平台9IScoR9Al-poweredVirtual

Employees目标用户互动内容生产发布案例2

:

跨境电商智能体提升贸●训

练AlAgent数字员工，为某小商品城集团8万跨境电商商户提供引流能力自动营销获客，维护精准粉丝池

，每日过亿次精准触达，让

中国商品更好地卖向全球sta

s

auαaxtogaionnAI-powered

VirtuaIEmployees·数字

员工

：KEN·

人设：滑

雪爱好者·

工作时间：6小时/天·

工

作地点：美

国·

工作目标：三

区商铺引流，新品推荐·

关联标签：#BuIton、#SaIomon、#Libtech对用户建立Tag标签模型6小时工作成果·

总计浏览3695条数

据·

观

看423条视频·

阅读2570条评论·

互动次数48次·

KOL/KOC

132条·

关注相关用户

8位社交内容制作及发布&用户实

时动态

互动打造KOC矩阵，每个经营户启动100个虚拟

员

工

，每位员工每

月线上发掘1000客户，每天产品亿次曝光，官方账号快速冷启动，让经营户用心做服务，让

贸单内容方向：滑

雪教程；装备搭配

；新

手教学

；极限运动；花样滑雪池化标签热点话题KOC人设方向舆情运营实时

定制舆

情

报告

，

口碑

情绪

精

准

提

炼

，

自

然语言人

机

交互，

达人账号动态监控

，

平台热

点实况扫描等。集约DDC对标集约DC

C

最

佳实

践

，

10

0%

执行业务SOP

,

有效

保障品

牌一

致

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，

7

×

24

高并

发

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析

洞察数智研究院常态监

控目标客

群与

事

件

，

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道和

多模

态