浙江大学DS系列专题：《从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例》

近年来，人工智能技术飞速发展，尤其是大模型（如GPT、ChatGLM等）的崛起，为各行各业带来了革命性的变革。在此背景下，浙江大学的研究团队围绕“从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建”展开深入探讨，并以“产业大脑”为典型案例，展示了如何将前沿AI技术落地于实际产业场景，推动智能化升级。

1. 大模型：AI技术的新范式

大模型凭借其强大的自然语言处理、知识推理和生成能力，成为AI领域的重要突破。浙江大学的研究指出，大模型不仅能够处理海量数据，还能通过预训练和微调适应不同行业的需求。例如，在产业大脑的构建中，大模型可以整合宏观经济、产业链、企业运营等多维度数据，提供智能化的分析、预测和决策支持。然而，大模型的应用也面临挑战，如计算资源消耗大、数据隐私保护、模型可解释性等问题，需要结合领域知识进行优化。

2. 智能体（AI Agent）：从单点能力到协同系统

智能体作为具备自主决策和交互能力的AI单元，能够基于大模型的核心能力，结合特定任务进行优化。在产业大脑的架构中，多个智能体可以分工协作，例如：

• 数据智能体：负责多源数据的采集、清洗和融合；

• 分析智能体：利用大模型进行趋势预测、风险评估；

• 决策智能体：生成可执行的产业优化建议。
  这种多智能体协同的模式，使得复杂AI系统能够动态适应产业需求，提高系统的灵活性和鲁棒性。

3. 复杂AI应用系统的构建：以产业大脑为例

产业大脑是浙江省数字化改革的重要实践，旨在通过AI技术实现产业链的智能化监测、分析和调控。浙江大学的团队以产业大脑为例，阐述了如何将大模型、智能体技术与行业知识深度融合，构建端到端的AI系统。具体包括：

• 数据层：整合政府、企业、市场等多源异构数据；

• 模型层：结合大模型与领域小模型，提升垂直场景的精度；

• 应用层：面向产业规划、供应链优化、政策制定等场景提供智能服务。
  这一系统不仅提升了产业治理效率，还探索了AI赋能实体经济的创新路径。

4. 未来展望与挑战

尽管大模型和智能体技术为复杂AI系统的构建提供了强大支持，但仍需解决以下问题：

• 数据安全与隐私：如何在合规前提下实现数据共享；

• 算力与成本：优化模型部署，降低企业使用门槛；

• 人机协同：

• 确保AI系统的决策透明可信，与人类专家形成互补。
  浙江大学的研究为AI技术的产业落地提供了重要参考，未来将进一步探索跨学科融合，推动AI在更多领域的深度应用。

综上，浙江大学的这一研究不仅展示了从大模型到复杂AI系统的技术路径，更通过产业大脑的实践，验证了AI技术对经济社会发展的巨大价值，为智能化时代的产业升级提供了重要启示。