在不久前圆满落幕的QCon全球软件开发大会上，由数势科技联合策划的【AI Agent智能体落地】成为爆款专题，现场座无虚席，观众挤爆会场。圆桌对话的线上直播间更是突破万人大关。这一盛况不仅展现了技术人员对AI Agent智能体的深厚兴趣，也反映了该领域的蓬勃发展和广泛关注。本文将为您呈现主题演讲和圆桌对话的精华内容，以及相关视频精选。

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万人围观圆桌：

Agent是否是大模型落地的必经之路？

本次圆桌会议邀请了五位重量级嘉宾，数势科技创始人&CEO黎科峰博士，百川智能联合创始人焦可，腾讯研究院副院长刘琼，蓝驰资本投资合伙人、TGO鲲鹏会（北京）学员石建平以及实在智能联合创始人张俊九，他们的讨论火花四溅，激发了现场观众的热情参与和激烈讨论，不仅是一场高端对话，更是引领行业发展的里程碑事件。嘉宾们普遍认为，中国在大模型的研发和应用上表现出了快速发展的态势，国内各大企业纷纷推出了自己的大模型产品，同时创业公司也在不断涌现，形成了一个百舸争流的局面。他们还探讨了中美在大模型领域的差距，普遍认为虽然存在一定的差距，但中国的迭代速度、中文领域、应用创新给予了行业信心。同时，他们也阐述了大模型在To C和To B领域的不同落地策略，以及未来可能的发展方向，如视频模型、多模态模型和边缘智能等。本次圆桌交流展现了大模型和Agent技术在中国的快速发展和广泛应用前景，同时也反映了行业内外对于这一新兴技术的高度期待和深入思考。圆桌交流视频回放
 

李飞博士：

AI Agent 在企业经营分析场景的落地

在【AI Agent智能体落地】专题上，李飞博士从Agent全览图和行业结构开始，将AI Agent比喻为车辆的轮毂，强调了大模型与Agent结合的重要性，通过与企业业务流程、能耗和数据相结合，可以实现AI技术在企业中的真正落地。李飞详细介绍了数据分析的AI框架，并特别强调了大模型在语义对齐、任务多样性自动拆解和性能保证方面的作用，提出了NL2MQL（自然语言解析成指标语义）的概念。NL2MQL的核心思想是将用户的自然语言需求转换为结构化的指标查询，而不是直接转换为代码。这样做的好处是，大模型利用预先定义的指标和维度关系，更准确地理解用户的查询意图，并生成相应的数据分析任务。避免了直接将用户语言转换为代码可能带来的准确性问题，并且通过预计算和性能优化，提高了数据分析的效率和安全性。最后，李飞展望了AI Agent未来发展的趋势，认为AI员工将成为企业中AI技术落地的重要形态，他强调了技能池的重要性，以及如何根据场景Know-how选择合适的技能，以构建高效的数字化员工。
 

岑润哲：

大模型原生应用产品设计的前沿探索

岑润哲结合自身在零售和金融行业数据分析与用户运营策略方面的经验，分享了如何利用大模型的思维链与推理能力，提升产品的交互体验。他围绕尼尔森的十大经典产品设计原则，讨论了产品设计中的挑战，如何帮助用户更好地提出问题、提升用户体验以及确保数据分析结果的准确性和可信度。岑润哲结合实际案例，详细介绍了大模型助力产品设计升级。例如，运用系统可见性原则，让用户明白大模型到底怎么规划的；运用贴近场景原则，让用户可以说企业内部的“黑话”；根据一致性和标准化原则，采用指标平台+大模型组合方案提升可靠性，实现数据查询的端到端提升等。最后，岑润哲总结了数势科技NL2MQL方式相比NL2SQL的优势，以及他们在产品设计和实施过程中的经验教训，强调了大模型在理解用户需求、任务规划和结果总结方面的能力。

关于数势科技

数势科技是行业领先的数据智能产品提供商，拥有在大金融、高科技制造和泛零售等领域的专业洞察力及技术实力，为全球优秀企业提供基于大模型增强的智能指标平台（SwiftMetrics）、智能分析助手（SwiftAgent）、智能标签平台（SwiftCDP）及智能营销平台（SwiftMKT）系列产品，提升企业的数字化决策能力，推动企业数字化升级。

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