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　　当前，To B领域的生产力型Agent仍处于发展初期，除了模型本身，还有两个关键问题需要解决：一是环境适配问题，二是部署落地问题。在加入OpenAI之前，我曾在一家To B公司实习，这段经历让我收获颇丰。其中最大的感悟是：即便当前所有模型的训练都停止，模型能力不再提升，只要将现有模型部署到全球各类企业中，就能带来10倍甚至100倍的收益，对GDP产生5%-10%的影响；但目前，AI对GDP的实际影响还不到1%，这意味着部署落地环节仍有巨大的优化空间。 另一个关键问题是用户教育。

　　此外，Agent与环境的交互能力也至关重要。当前，Agent的交互环境还相对简单，主要局限于电脑端。未来，AI的交互环境能否扩展到真实的人类世界？例如，Agent能否指挥机器人开展实验，从而提升研发效率？如果Agent能够实现与真实物理世界的交互，那么它才能真正完成长时间、复杂的任务，而不仅仅是在电脑端编写文件等简单工作——这类简单任务今年就能实现规模化落地，未来3-5年，Agent与具身智能的结合将让相关应用变得更加有趣。

　　如今，AGI的核心目标之一就是解决长尾问题：当一个用户在全世界范围内都找不到解决某个问题的方案时，AI能够提供帮助，这就是AI的核心价值所在。 因此，是否要入局通用Agent领域，需要结合自身优势判断：如果你擅长产品“套壳”，且能做得比模型公司更出色，那么这是一个值得尝试的方向；但如果缺乏这样的信心，那么通用Agent可能更适合模型公司以“模型即产品”的模式推进——因为当遇到问题时，模型公司可以通过快速训练模型、投入算力资源来解决，这是它们的天然优势。

　　第三，应用迭代速度。能否抓住关键的时间窗口，快速满足市场需求？如果能拉开半年的时间差距，快速推出产品并持续迭代，就能在市场竞争中占据优势；反之，如果错失时间窗口，可能在半年内就被竞争对手超越。 当前，大模型领域的竞争更多是速度与时间的竞争。也许一次代码优化、一次技术突破，就能让企业在Agent领域走得更远；但如果失败，可能在半年内就失去市场机会。今年，我们在Coding领域投入较多，在Agent领域仅开展了初步探索，目前Coding相关产品的调用量表现良好。未来，Agent将是我们重点布局的方向之一。

　　主持人李广密：未来3-5年，全球最领先的AI公司出自中国团队的概率有多大？我们能否从当前的跟随者转变为未来的引领者？唐杰：首先，我们必须承认，中美在AI研究领域，尤其是企业界的AI实验室方面，确实存在差距——这是一个客观事实。 但从积极的方面来看，中国AI行业的发展环境正在不断改善，尤其是90后、00后一代的从业者，展现出了更强的创新活力，远远超过了我们这一代。我曾在一次会议上开玩笑说：“我们这一代是最不幸运的——上一代从业者依然在坚守岗位，我们还未完全站稳脚跟，下一代就已经成长起来，世界已经无缝交接给了年轻人。”