现在写代码，最fashion的“姿势”应该是什么？

答案或许就是：截图。

没错，就像这样，先随便找个网页，截取想要的那部分界面，然后“喂”给AI，并附上一句Prompt：

参考这个页面，生成一个类似的HTML页面。

只是一张图和一句话，AI就“唰唰唰”的把代码给写出来了。

有了这个功能，前端程序员搞简单的页面代码可就方便太多了（甚至编程小白都可以尝试做网页）~

而且这个AI啊，还不是国外的什么应用，正是商汤在今天GDC（全球开发者先锋大会）中办公小浣熊2.0最新升级的功能。

不得不说，国产AI的含金量还在持续上升中~

纵观整场发布会，一个最大的感受就是，AI不仅仅是增添新功能这么简单，更是把办公AI从一个助手的角色转变成了有自主执行能力的智能体。

这又该如何理解呢？我们继续往下看。

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办公AI：从有用，到好用

截个图就能写代码，还只是AI大模型新功能的一隅。

这次是把 “日日新”融合大模型 的 原生融合多模态能力 结合了进来，实现了多模态理解和交互。

举个例子。

数据分析是大家在办公场景中或多或少都会接触到的工作内容之一，用上了AI大模型，效率直接变得Pro Max了。

在数据清洗和预处理阶段，它能自动帮你搞定数据里的各种麻烦，比如补全漏掉的数据、修正错误、统一格式、去掉重复内容、转换类型，还能解决文字乱码问题。

这样一来，在数据分析最初阶段，就能把速度和准确性给提升上去。

为了能让你把数据看得更清楚，如今的AI还支持数据可视化。

它能自动帮你选最合适的图表，生成好看又清晰的图表，重点信息一目了然。

还可以根据需要调整样式和布局，甚至做出可以互动的图表。就算你不懂复杂的工具，也能轻松做出专业的数据图表。

不仅如此，AI大模型还具备模式识别和趋势分析的能力。

同样是自动的方式，它可以帮你发现数据中隐藏的规律，识别时间数据的趋势，找出异常值和波动，预测未来的走势，还能分析不同数据之间的关系。

那些原本需要专业统计知识才能完成的分析任务，现在一个AI就能搞定。

下面的例子中就展示了AI预测《哪吒2》票房的过程：

当然，若是还有不懂的问题或进一步的需求，我们依旧可以通过对话的方式来提问。

甚至联动Excel、txt、Word、和PDF等多个不同类型文件，直接让它生成一个完整且多模态的报告都是OK的哦~

但不仅限于数据分析这一类任务，AI大模型已经将刚才我们展示的模式“融会贯通”到了近乎全场景中。

而这种模式，可以为归结为**“三步走”**：

第一步是规划（Plan）：在规划阶段，可以自主整合世界知识（预训练阶段信息）、网络信息（互联网实时信息）和自有数据（私域知识网信息）。

第二步是分析（Analysis）：在分析阶段，可以有效地对数据和文档进行分析并从中挖掘有效信息。

第三步则是创作（Write）：基于上面步骤，进而完成内容生成、智能校对信息源并辅助创意创作，完成各类复杂任务。

总而言之，现在的办公AI，可以说是熟练学会了如何使用人类工具，通过不断地将执行结果作为反馈信息源参与至会话中，可以不断提升AI的自主工作能力，进而泛化更多应用场景、发挥更大价值。

嗯，是从有用，转向了好用。

不用再愁多Agent应用开发了

如果说AI大模型的升级是商汤在应用层上的最新发布，那么在底层大装置方面，商汤在本次GDC上同样也有一个大动作。

首先，是一个可以破局多Agent应用开发困境的开发者工具——LazyLLM。

简单来说，LazyLLM是一个面向开发者的一站式、开源的，可构建多Agent大模型应用开发框架，能协助开发者用极低的成本，构建复杂的AI应用，并可以持续迭代优化效果。

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可以先来看下一个demo：

接下来，我们就来盘一盘LazyLLM到底有什么特点。

首先从代码设计方面来看，是肉眼可见的简洁。

例如用代码表达一个数学公式，对比LazyLLM、LangChain和LlamaIndex，LazyLLM的代码是真的短了不少：

其次，面对当下众多的调用、部署的“选项”，LazyLLM做到了统一。

无论是什么样的模块，用户都可以用统一的方式来调用，灵活试验各种基模型、训推框架与数据库。

值得一提的是，它还提供微调的服务，这就更便于客户在垂直领域的应用。

LazyLLM还有一个大亮点，就是开发方便。

例如十行代码就能搭建RAG多路召回应用，三行代码搭建ChatBot，甚至两、三行代码就能在RAG应用中用上自定义的转换规则或者多路召回的策略。

除此之外，LazyLLM的亮点还包括：

• 以数据流为核心的应用开发范式：LazyLLM以数据为核心，可通过Pipeline、Parallel、Switch、If、Loop、Diverter、Warp、Graph等数据流拼接已有组件或其他开源软件，并支持在应用开发过程中持续迭代数据，从而不断提升数据效果。

• 像搭积木一样开发大模型应用：LazyLLM通过精细化模块设计和符合直觉的代码风格，使开发者能够更快地实现想法产品落地，同时真正像搭积木一样，把意图识别、知识库检索能力、大模型能力等快速拼到一起，实现完整应用。

• 复杂应用一键部署：LazyLLM利用轻量网关实现分布式应用一键部署，助力用户快速实现产品落地。当智能体开发完成后，应用者能够一键将其部署到网页、企业微信、钉钉等平台。同时，框架还支持跨平台、不同操作系统，以及不同底层云的基础设施。

• 多Agent编排：封装FunctionCall、React、ReWOO、PlanAndSolve等多种Agent。

• 跨平台：兼容多个操作系统（如Windows、OS或Linux）和多种IaaS平台（如裸金属、K8s、slurm、公有云）。

总而言之，LazyLLM是做到了可以让用户以最简单的方法和最少的代码，快速构建复杂、强大的多Agent AI应用原型，像搭建积木一样，快速构建出具有生产力的AI大模型应用。

而基于LazyLLM这个开发者工具，商汤还发布了一个应用开发平台——万象平台。

整体来看，它是企业级一站式模型开发与管理平台，集成模型管理、精调、推理、评测等功能，提供多种开源和闭源大模型，基于SenseCore万卡集群，支持实时调用、快速扩缩容，兼容国产芯片和异构算力管理。

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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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