AGI时代的未来：探索分布式大模型智能体系统的无限可能

生成式智能与任务执行智能，是两种路线目标。

原标题：思必驰俞凯：分布式大模型智能体系统是 AGI 时代一道别样的风景
文章来源：AI科技评论
内容字数：11437字

2024全球人工智能产品应用博览会回顾

在2024全球人工智能产品应用博览会中，思必驰联合创始人俞凯分享了其对分布式大模型智能体系统的深刻见解，指出这一技术路线与当前主流集中式超级智能的区别，强调了可靠的任务执行是其核心目标。

1. 分布式大模型智能体系统的构建

俞凯介绍，思必驰的大模型技术路线主要由一个中枢大模型和多个垂域模型组成，类似于公司内部的组织架构，强调各自职能的协作。相较于OpenAI的集中式大模型，思必驰的分布式系统更注重实际场景中的可靠性和任务执行能力。

2. 可靠的任务执行为核心优势

思必驰的重点在于工具使用能力的执行智能，而非单纯的内容创作。俞凯指出，当前许多大模型存在“幻觉”问题，不懂得拒绝错误回答，思必驰则强调通过分布式智能体系统提高任务执行的可靠性。

3. AI创业过程中的坚持与转折

俞凯回顾了思必驰成立以来的关键转折点，包括从语音识别到对话系统的转型、智能硬件交互的探索及大规模定制化的实现，表明在技术演进中不断适应市场需求是成功的关键。

4. 当前市场挑战与未来方向

面对市场上大模型厂商的商业化困境，俞凯认为思必驰的优势在于其系统解决方案的可靠性和可定制化能力。未来将继续探索端侧模型的发展，推动技术与市场的紧密结合。

总之，思必驰以其独特的分布式大模型智能体系统和坚实的技术积累，正致力于在智能硬件和AI应用领域实现更高的可靠性与效率。

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作者简介：雷峰网旗下AI新媒体。聚焦AI前沿研究，关注AI工程落地。