华为，作为全球领先的科技巨头，其在大模型领域的探索和应用引起了广泛关注。本文将深入揭秘华为神秘大模型背后的故事，包括代理之谜以及技术挑战与实践。
一、华为大模型：代理之谜
华为的AI Agent，即人工智能代理，是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的智能实体。它类似于一位智能助手，凭借强大的人工智能算法和丰富的数据资源，深度理解企业的运营流程与业务需求，为企业管理的各个环节提供智能化支持。
1. AI Agent的核心功能
- 感知环境：AI Agent能够实时感知企业内外部环境，包括市场动态、竞争对手信息、客户需求等。
- 决策：基于感知到的环境信息，AI Agent能够进行决策，提出解决方案。
- 执行动作：AI Agent能够自动执行决策，如调整企业运营策略、优化资源配置等。
2. 代理之谜
华为AI Agent的代理之谜主要体现在以下几个方面：
- 专业性：企业生产场景涉及特定领域专业知识，如化工、医疗等，AI Agent理解难度大。
- 协作性：AI Agent需要与大模型、传统模型、现有API协同调度，实现业务流程闭环。
- 责任性：企业生产和客户服务场景对输出的严肃性要求高，AI Agent和大模型需保证内容正确、及时、完整、可解释。
- 安全性：专业知识是企业核心资产，既要共享又要防泄露，同时大模型框架内集成的模块或本身可能含漏洞，存在安全威胁。
二、华为大模型技术挑战与实践
面对上述挑战，华为在AI Agent领域进行了深入的技术研究和实践，以下列举几个关键点：
1. 企业词表多轮理解和主动澄清
通过提升指令理解准确率到90%以上，优化知识地图，建设企业词表和大模型数据准入标准，完善数据治理标准并持续清洗。
2. 模型编排
将大模型的理解生成能力与小模型的感知执行能力结合，与原有IT系统、传统模型配合，解决复杂问题。
3. 外挂知识库
让动态知识快速更新和循环，使AI Agent能紧跟企业知识更新节奏，确保实时交互体验。
4. 防退化
纳入数据飞轮能力，依知识敏感度提高循环频率，加快知识库更新迭代，赋予AI Agent持续自学习能力，保持数据最新。
5. 防安全风险
从数据、大模型交互、Agent应用自身三个角度提升安全能力，如训练中识别和处理敏感数据，推理中过滤和还原输入输出；建立模型网关和三层安全隔离带；检查Agent规划动作和执行环境的安全性等。
三、华为云的AI Agent探索与实践之路
华为云在AI Agent的应用推广上，制定了一套系统且循序渐进的策略，包括：
- 多阶段推进策略：从基础功能、行业应用、生态合作等多阶段逐步推进。
- 生态合作：与行业合作伙伴共同推动AI Agent在各个领域的应用。
- 人才培养：培养AI Agent领域的专业人才，推动技术发展。
四、总结
华为神秘大模型：代理之谜，技术背后的故事揭示了华为在大模型领域的探索与实践。通过不断创新和突破，华为AI Agent技术为企业管理带来了智能化变革，助力企业提升竞争力。未来，华为将继续深耕大模型领域，为更多行业带来智能化的解决方案。